StyleAI is selected for the 2026 France Climate Tech Program operated by HEC Paris

가상 샘플링으로 자원 낭비를 최소화하는 브랜드 기획

70%
불필요한 샘플 제작 차단
500
디자인 시뮬레이션
6
개 메인 아이템 확정
회사
Triare
산업
브랜드 창업
지역
대한민국
활용 사례

도입 배경

1. 치열한 기획, 그 이면에 숨겨진 환경 부담

완벽한 감도와 절제된 미니멀리즘 기반의 페미닌 룩을 완성하는 과정은 수많은 선택과 수정의 연속입니다. 디테일한 꼬임과 셔링의 위치를 잡고, 미세한 컬러 칩의 차이를 조율하기 위해 트리아레는 디자인 기획 단계에서 AI를 활용해 약 500가지 스타일의 가상 시뮬레이션을 시도했습니다. 

이 방대한 디자인 레퍼런스 속에서 디지털 검증을 거쳐 최종 후보군인 20개의 정교한 스타일을 추려냈습니다

기존 문제

[레어의 디자인 기획 프로세스] 

▼ AI 가상 시뮬레이션 (500 스타일) 

▼ 디지털 검증 및 라인업 조정 후보군 선정 (20 스타일) 

▼ 메인 아이템 확정 및 선제작 (6 아이템)

활용 기능

2. 가상 샘플링을 통한 ESG 환경적 성과

디자인 기획 단계에서 줄어든 실물 샘플 수(14 스타일)에 공장의 최소 주문 수량(MOQ) 및 공정 부하를 계산하고, 여기에 AI 컴퓨팅 전력량을 차감하여 순 자원 절감 효과를 도출했습니다.

전통적인 패션 디자인 방식이었다면, 후보군으로 뽑힌 20개 스타일의 완벽한 핏과 실루엣을 확인하기 위해 20벌 모두 실물 시제품(Physical Sample)으로 제작해야 했을 것입니다. 

반면 트리아레는 디지털 사전 검증을 통해 대표 아이템 6종만을 먼저 실물로 제작했습니다. 메인 제품의 시장 반응을 확인하며 필요한 스타일을 추가 개발하는 효율적인 프로세스를 구축함으로써, 첫 컬렉션 기획 단계부터 불필요한 시제품 폐기물을 원천 차단했습니다.

📄 [참고자료] 환경 데이터 산출 근거 

  • [1] 실물 의류 제조 기준 데이터 (Physical Garment Baseline):
    • 물 소비량 출처: 세계경제포럼(WEF, 2020) These facts show how unsustainable the fashion industry is
    • 에너지 및 온실가스 출처: 네이처 리뷰(Nature Reviews, 2020) The environmental price of fast fashion
    • 가치 환산 비교치 출처: 영국 BBC(2021) What's your diet's carbon footprint?, 미국 환경청(EPA) Greenhouse Gas Equivalencies Calculator
  • [2] AI 컴퓨팅 환경 부하 차감 기준 (AI Footprint Deductions):
    • 컴퓨팅 전력 (50 kWh): GPU 서버의 스타일당 평균 연산 소모 전력(0.1 kWh/스타일)을 디자인 기획 단계에서 시뮬레이션한 총 500 스타일에 엄격하게 적용했습니다.
    • 컴퓨팅 탄소 배출량 (23 kg CO2e): 대한민국 전력망 평균 온실가스 배출계수를 적용하여 보수적으로 차감 반영했습니다.
  • [3] 거시 환경 트렌드 출처:
    • 루트임팩트 저널 매거진 제220호 "패션 산업의 지속가능성과 데이터 투명성 요구" 가치사슬별 환경 부하 분석 및 UN SDGs(지속가능발전목표) 프레임워크 준수 ([https://rootimpact.org/journal/220/)).

도입 성과
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