[AI와 중소기업의 미래]⑥ 섬유·패션·생활 업종 AI 전환 로드맵

대한민국 제조 강국의 뿌리인 중소기업들이 거대한 AI 전환(AX) 파도 앞에서 고민에 빠져 있습니다. 비용 상승과 인력 조달, 각종 규제 등 고질적인 문제들이 AI로 인해 더 심화될지, 아니면 해결의 기회로 다가올지 중대한 기로에 놓여 있는데요.

[AI와 중소기업의 미래] 연속기획에서는 AI 도입에 상대적으로 뒤처져 있는 중소기업 현장의 근본 원인을 진단하고 각 분야별 맞춤형 해법을 알아봅니다. 최은수 서울과학종합대학원(aSSIST) 석학교수가 다양한 산업 부문에서 AI를 통해 중소기업의 경쟁력을 높일 구체적인 실천 로드맵을 제시합니다.

침구부터 출근길의 옷과 신발, 집 안의 가구와 생활용품까지 작은 기업의 손길이 닿아 있다. 섬유·패션·생활용품 중소기업은 국민의 일상을 입히고 채우는 민생 산업이다. 원사·원단·염색·봉제로 이어지는 분업은 대구·경북과 경기 북부, 서울의 봉제·수제화 골목, 부산의 신발산업을 연결하며 지역 일자리를 지탱한다. K-라이프스타일 수출을 이끌고 보호복과 의료·모빌리티용 산업 소재를 공급하는 제조업의 뿌리이기도 하다.

그러나 다섯 가지 어려움이 현장을 짓누르고 있다. 해외 플랫폼의 초저가 상품과 디자인 복제품은 시장을 잠식하고, 원단·부자재·전기·스팀 비용 상승은 이익을 갉아먹는다. 숙련자는 고령화하고 성수기에는 일손을 구하기 어렵다. 공공조달의 저가 경쟁과 원산지 위반은 국내 소재·가공업체의 일감을 위협한다. 여기에 반복되는 샘플 제작과 시즌 후 쌓이는 재고, 플랫폼 수수료와 늦은 정산까지 겹쳐 고통을 더한다.

해법은 제도 혁신과 AI 전환을 함께 추진하는 데 있다. 공정한 거래의 토대를 세우면서 디자인·구매·생산·판매로 이어지는 시스템을 재설계해야 한다. 첫 질문은 "어떤 AI를 도입할 것인가"보다 "지난 12개월 동안 무엇 때문에 손해를 봤는가"여야 한다. 샘플비, 원단 자투리, 재염색, 악성 재고라는 네 가지 손실부터 찾아내야 한다.

의류업체가 지난해 잘 팔린 겨울 외투를 다시 대량 생산했다고 생각해보자. 날이 따뜻하고 유행이 바뀌면 옷은 창고에 남는다. 반대로 인기 색상과 사이즈는 품절된다.

AI는 품목·색상·사이즈별 판매와 반품 이력에 검색 추세·기상 예보·행사 정보를 연결해 초기 생산량과 재주문 시점을 제안할 수 있다. 원단 재고와 생산 소요일을 반영해 소량으로 반응을 확인하고 잘 팔리는 품목을 추가 생산하는 것이다.

샘플 제작도 바꿔야 한다. 소매 길이와 주머니 위치, 원단과 색상을 바꿀 때마다 실물을 다시 만들면 비용과 시간이 쌓인다. 생성형 AI로 디자인 후보를 만들고 패턴·치수·원단 물성을 연결한 3D 가상 샘플로 비교하면 실물 제작 전 수정할 부분을 손쉽게 찾아낼 수 있다. 가구업체도 치수와 부품 정보를 토대로 3D 모델을 만들어 색상과 배치, 부품 간 간섭 현상을 미리 점검할 수 있다.

옷을 입었을 때의 편안함과 바느질 상태, 가구의 튼튼함과 안전성은 실제 제품을 만들어 확인해야 한다. 최종 확정된 옷본(패턴)은 원단 폭과 무늬 방향에 맞춰 자투리를 최소화하도록 옷본을 배치하는 AI 프로그램으로 넘긴다. 이를 자동재단기와 연결하면 버려지는 자투리 원단과 반복 작업을 크게 줄일 수 있다.

염색공장에서는 똑같은 비율로 염료를 섞어도 색상이 미묘하게 달라진다. 새로 들어온 원단의 상태나 수질, 작업 온도가 조금만 바뀌어도 색이 틀어져 다시 염색하느라 물과 스팀, 전기를 낭비하기 일쑤다. 이때 색상 측정기 데이터와 원단 특성, 염료 투입량, 온도·시간 기록을 AI에 학습시키면 과거 성공 사례를 바탕으로 최적의 염료 배합비를 추천받을 수 있다. 샘플 염색 결과를 꾸준히 쌓아갈수록 AI의 색상 예측 정확도도 한층 높아진다.

비전 AI는 적절한 카메라·조명 조건에서 실 끊어짐과 오염 등의 결함 후보와 위치를 표시해준다. 이를 생산 기록과 대조하면 불량 원인을 찾는 데 도움이 된다. 품질을 유지하면서 양품 원단 한 미터당 물·에너지 사용량을 줄여야 한다. 숙련자가 배합과 작업 조건을 바꾼 이유까지 영상·음성·데이터로 남기면 개인의 경험이 회사의 지식이 된다.

판로와 디자인 보호에도 AI를 활용할 수 있다. 승인된 제품 정보로 다국어 상세페이지와 고객 문의 응답 초안을 만들고, 가상 모델 이미지는 실제 제품의 색상·형태·크기를 왜곡하지 않도록 검수해야 한다. 판매 경로별 수수료·광고비·반품비를 연결하면 매출보다 실제 이익을 기준으로 판로를 선택할 수 있다.

원본 도안과 제작일, 계약·권리 자료를 정리하면 AI가 온라인 유사 상품을 찾아 신고 검토에 필요한 자료를 모으도록 할 수 있다. 다만 유사성만으로 권리 침해가 확정되는 것은 아니다. 권리와 사실관계를 확인한 뒤 신고·대응해야 한다.

영세기업의 현실적인 AI 도입 해법은 협동조합 중심의 'AI 공유 팩토리'에 있다. 개별 공장이 갖추기 힘든 3D 디지털 샘플실과 공동재단센터, 고가의 색상 측정·품질 검사 장비를 조합이 마련하고, 조합원사는 필요할 때마다 이용하도록 해야 한다. 각 공장에서 쓰는 실·원단·염료·목재의 규격과 필요 물량을 하나로 모으면 공동구매로 원가도 낮출 수 있다. 중소기업중앙회는 정부·기술기업·대학을 이어주며 현장 테스트와 인력 교육, 공동브랜드 개발과 해외 판로 개척을 뒷받침해야 한다.

제도 개선을 위해 첫째, 국제 조달규범을 고려해 공공구매의 국산 소재 활용을 확대하고 원산지·직접생산 위반을 엄정히 점검해야 한다. 둘째, 법 개정에 따른 에너지경비 연동 확대가 실제 계약과 대금 조정으로 이어지도록 하고 친환경 설비 전환을 지원해야 한다. 셋째, 수입·직구 상품의 안전검사와 디자인 침해 대응을 강화해 공정한 경쟁을 확보해야 한다. 넷째, 건강과 안전을 지키면서 성수기 인력 운용을 개선하고 소공인 수요에 맞춘 외국인력 배정을 지원해야 한다. 플랫폼 수수료·광고비의 투명성과 신속한 정산, 부당 반품 방지도 함께 추진해야 한다.

실행은 한 제품군이나 한 공정부터 단계적으로 하는 게 좋다. 샘플비 50% 절감, 원단 손실 10% 감소, 재염색률 30% 감소, 악성 재고율 20~30% 감소를 목표로 세워 실행해야 한다. 섬유·패션·생활 산업의 다음 10년은 장인의 손끝을 데이터로 남기고 디자인을 품질과 이익으로 연결하는 데 달렸다. 제도로 숙련과 창의성의 가치를 지키고 AI 공유 팩토리로 작은 기업의 실행력을 높일 때 K-패션과 K-리빙은 지역 제조업과 함께 다시 뛸 수 있다.

*기고자 : 최은수 서울과학종합대학원(aSSIST) 석학교수 겸 인텔리빅스 대표는 K-BIZ 서울중남부AI사업협동조합 이사장으로 세계 최대 가전박람회 CES 혁신상 심사위원으로 활동하고 있으며 AI를 활용한 중소기업 혁신 활동에 주력하고 있다.

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