우리 학부 졸업생과 재학생, 해외 미디어 아티스트, 예술철학자를 포함한 연구팀의 논문 “웹 데이터에 기반한 스니커 디자인의 22년 변화 흐름(Using Web Data to Reveal 22-Year History of Sneaker Designs)”이 지난 4월 개최된 최고 권위의 국제웹학술대회(The Web Conference)에서 최우수논문 후보(best paper candidates)로 선정되었다. 이 논문은 리세일 서비스에서 수집한 방대한 스니커 이미지에 비지도 학습 기반 신경망 임베딩 모델을 제시하여 22년간의 패션 흐름을 짚는 융합연구를 선보인다.

올해 국제웹학술대회는 11개 연구 트랙에 제출된 총 1,822편의 논문 중 323편의 논문이 게재되었으며(accepted ratio: 17.7％) 이 중 독창성, 중요성, 견고성 등을 고려하여 최우수 논문 후보를 선정했다. 이 논문의 저자는 박성규 (강원대 교수, 웹사이언스대학원/문화기술대학원 졸업), 송현호, 한성원(석박사통합과정), Berhane Weldegebriel(학사과정), Lev Manovich(City University of New York 교수), Emanuele Arielli(Università Iuav di Venezia 교수), 차미영(전산학부 교수)이다.

연구에서는 글로벌 리세일 서비스 StockX.com에서 거래되는 23,492개의 스니커 이미지와 메타데이터를 딥러닝으로 분석함으로써 22년간의 데이터(1999년~2020년)를 토대로 패션의 흐름을 짚고 변화 패턴으로부터 미디어 아티스트와 예술철학자의 해석을 함께 제시한다. 학습으로는 라벨이 없는 데이터를 다루기에 적합한 대조 학습(contrastive learning)이 사용되었으며(그림 1) 이를 통해 패션 아이템의 형태를 수치화하는 “디자인 지수”를 제안한다.

다음으로 디자인 지수의 연도별 변화를 추적한 결과, 스니커 색상(color) 임베딩은 지난 22년간 브랜드들 전반에 걸쳐 점차 유사해지며 밝아지지만 스니커 형태(shape) 임베딩은 브랜드별 고유성을 확대하는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 여러 스니커 형태의 유사도 비교 및 브랜드 아이덴티티를 구축해 온 방식을 정량적으로 관찰할 수 있었다.

마지막으로 연구에 사용된 디자인 지수를 통해 새로운 스니커가 리세일 마켓에 등록될 경우 높은 프리미엄을 받을 수 있을지도 예측하고 알고리즘 기반 투자 및 디자인 전략을 제시한다. 이 논문은 웹데이터에 기반해 장기간에 걸친 제품 디자인의 진화를 인공지능으로 분석했다는 의미를 가지며(그림2 시각화결과), 가치 평가가 어려운 문화적 패턴을 새롭게 이해하려 시도로 주목받았다.

연구논문 https://dl.acm.org/doi/10.1145/3485447.3512017
데이터링크 https://github.com/embSneakers/embSneakers

논문제목: Using Web Data to Reveal 22-Year History of Sneaker Designs
Authors: Sungkyu Park, Hyeonho Song, Sungwon Han, Berhane Weldegebriel, Lev Manovich, Emanuele Arielli, and Meeyoung Cha

그림 1. 디자인 임베딩 모델 전체 도식화. 추가된 마스킹 모듈을 통해 모양(shape), 색상(color), 결합된 속성(combined attributes) 정보가 서로 얽히지 않게(disentangled) 된다.

그림 2. 스니커 디자인 임베딩의 시각화로 국립중앙과학관에서 개최한 ‘인공지능과 예술(AI × ART)’ 공모전에서 2021년 입상했던 연구팀의 작품 ‘The snaker universe’