컨텐츠 바로가기

11.25 (월)

이슈 인공지능 시대가 열린다

[AI혁명](91)AI로 쇼핑몰 제작 쉽고 간편하게…스튜디오랩

댓글 첫 댓글을 작성해보세요
주소복사가 완료되었습니다

CES AI 최고 혁신상 '셀러캔버스'

인터넷 쇼핑몰에서 제품의 상세페이지는 소비자들의 구매를 이끄는 중요한 부분이지만 이 페이지 하나를 만드는 데에는 비용과 시간 등 많은 노력을 필요로 한다. 소규모 쇼핑몰의 경우 직접 제작 시 디자인 툴이 어렵다는 문제가 있고, 외주에 제작을 맡긴다면 비용이 부담스럽다.

최근 국내 한 스타트업이 쇼핑몰과 제품 판매자들의 이러한 고민을 한번에 해결할 수 있는 AI 기반 솔루션을 개발해 관련 업계에서 큰 주목을 받고 있다. 바로 '스튜디오랩'이다.

스튜디오랩은 삼성전자 사내벤처 프로젝트인 ‘C랩(C-Lab)’을 통해 2021년 분사해 창업한 AI 스타트업으로, 커머스 관련 비전AI와 생성AI를 개발하고 있다. 강성훈 스튜디오랩 대표는 "공동창업자 이재영 이사와 함께 삼성전자 시절부터 AI기술을 실생활에 도입하기 위한 많은 논의를 해왔다"면서 "마침 C랩에서 의류의 종류와 재질을 분석·분류해 세탁기, 건조기, 에어드레서가 의류에 따라 최적화해 관리해주는 아이디어가 과제에 선정됐고 이 때 만든 기술을 기반으로 삼성전자에서 분사창업하게 됐다"고 소개했다.
아시아경제

CES 2024에서 AI 부문 최고 혁신상(Best of Innovation)을 수상한 강성훈 스튜디오랩 대표

<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다>


현재 스튜디오랩은 기존 사내벤처에서 했던 과제의 기술을 기반으로 총 3가지의 솔루션을 보유중이다. 대표 서비스는 ‘셀러캔버스’다. 생성형 AI를 활용한 커머스 콘텐츠 자동 제작 서비스로, 이미지를 업로드하면 스튜디오랩이 몇십 만 건의 상품 이미지 학습을 통해 개발한 비전 AI 모델이 상품의 특징을 파악, 상품에 어울리는 레이아웃, 디자인, 설명 문구가 포함된 상세페이지를 짧은 시간 안에 만들어준다.

포토샵을 다루지 못하더라도 웹에 상품 사진만 업로드하면 AI가 페이지 디자인을 제안해줘 일관된 품질의 상세페이지를 제작할 수 있다. 상품을 설명하는 문구 역시 검색엔진 최적화를 통해 만들기 때문에 검색결과에 상품이 더욱 잘 노출된다.

셀러캔버스는 사진 자동 촬영 로봇을 통해 누구나 쉽게 혼자서도 고품질의 커머스 촬영을 진행할 수 있다. 또 제품 사진 촬영의 자동화를 통해 균일한 이미지 퀄리티와 정확도를 보장하고, 반복적인 작업을 최소화 할 수 있다.

아시아경제

셀러캔버스 사용 모습

<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다>


스튜디오랩은 이 서비스로 최근 개최된 미국 라스베이거스에서 열린 CES 2024에서 AI 부문 최고 혁신상(Best of Innovation)을 수상하기도 했다. 강 대표는 "이번 수상을 계기로 빠르게 글로벌로 서비스를 확장해야겠다는 계획을 잡게 됐다"라며 "CES에서 만난 일본과 아랍, 미국의 고객들이 관련된 후속 미팅을 요청, PoC(개념 검증) 계획을 세우고 있다"고 말했다.

스튜디오랩의 또다른 서비스로는 '포토봇'과, '딥스캔'이 있다. 포토봇은 제품 판매자들이 어려워하는 제품 사진 촬영도 자동화하는 커머스 전문 촬영 로봇이다. 온디바이스AI가 탑재된 로봇 기술로, 피사체와 공간을 분석해 마치 사진작가처럼 스스로 촬영이 가능하다. 딥스캔은 패션기업들이 많은 고민을 하고 있는 폐의류를 재활용할 수 있는 상태로 만들어주기 위한 폐의류 재질 분석 솔루션이다.

강 대표의 비전은 이들 서비스들을 활용해 판매자가 더 많은 제품을 더 잘 팔 수 있도록 돕는 것이다. 그는 "독보적인 AI 기술을 통해 반복적인 일은 줄이고, 사람은 더 창의적이고 생산적인 일을 할 수 있도록 만드는 것이 저희 회사의 목표"라며 "국내의 대형 커머스 플랫폼이나 호스팅 기업과 협력관계를 구축, 많은 셀러(판매자)들을 도울수 있는 기업으로 키워나갈 것"이라고 말했다.



강나훔 기자 nahum@asiae.co.kr
<ⓒ투자가를 위한 경제콘텐츠 플랫폼, 아시아경제(www.asiae.co.kr) 무단전재 배포금지>
기사가 속한 카테고리는 언론사가 분류합니다.
언론사는 한 기사를 두 개 이상의 카테고리로 분류할 수 있습니다.