3초 만에 결과를 보여주는 AI 헤어스타일 시뮬레이션으로 시술 결정률 35% 향상

01 / THE CHALLENGE

Where the challenge began.

전국에 다수 매장을 운영하며 고객 상담 경험의 혁신을 추구하던 뷰티 프랜차이즈. 기존에는 디자이너가 레퍼런스 사진을 보여주며 설명하는 방식에 의존했는데, 고객 본인의 얼굴에 적용된 모습을 보여줄 수 없어 기대와 결과 간 괴리가 발생했고 시술 후 불만족이나 재시술 요청이 적지 않았다. 고객의 얼굴형, 피부톤, 헤어 텍스처를 정확히 인식해 자연스러운 합성 결과를 만드는 것이 핵심 기술 과제였다. 매장 태블릿 환경에서 3초 이내로 결과를 보여주는 경량 추론 파이프라인이 필요했고, 다양한 조명과 카메라 각도에서도 일관된 품질을 보장해야 했다. 남성·여성, 다양한 연령대의 스타일을 커버하는 방대한 데이터셋 구축과, 브랜드에 맞는 고품질 출력물을 유지하면서 추론 비용을 합리적으로 관리하는 균형 과제도 있었다.

02 / THE APPROACH

Designed around the way work happens.

얼굴 랜드마크 검출과 세그멘테이션 모델을 결합해 헤어 영역만 정밀하게 분리하는 전처리 파이프라인을 구축했다. 스타일 트랜스퍼 모델은 지식 증류 기법으로 경량화해 태블릿 환경에서의 추론 속도를 최적화했고, 수천 장의 헤어스타일 이미지를 수집·정제해 학습 데이터셋을 구성했다. 현장 디자이너들과 반복 테스트로 합성 결과의 자연스러움에 대한 기준을 정립했으며, 서버 사이드 추론과 엣지 추론의 하이브리드 구조로 성능과 비용의 균형을 맞췄다. 고객 사진을 촬영하면 AI가 얼굴형과 피부톤을 분석해 어울리는 스타일을 추천하고, 길이·컬·컬러 옵션을 조합해 시뮬레이션 이미지를 실시간 생성한다. 즐겨찾기 저장과 시술 전후 비교, 디자이너와 고객이 화면을 함께 보며 조정하는 상담 흐름, 결과 이미지의 메신저·이메일 즉시 공유 기능까지 갖췄다.

03 / THE PROCESS

From early validation to a working system.

1. 01

   얼굴 랜드마크 검출·세그멘테이션 전처리 파이프라인 구축

2. 02

   수천 장 헤어스타일 데이터셋 수집·정제

3. 03

   지식 증류 기반 스타일 트랜스퍼 모델 경량화

4. 04

   현장 디자이너 반복 테스트로 품질 기준 정립

5. 05

   서버·엣지 하이브리드 추론 구조 적용

6. 06

   태블릿 앱 개발과 전 매장 도입

04 / THE OUTCOME

Results in numbers and in everyday work.

• 시술 전 시뮬레이션으로 시술 결정률 35% 이상 향상
• 시술 후 불만족으로 인한 재시술 요청이 크게 감소해 운영 효율 개선
• 디자이너와 고객 간 소통 만족도 조사에서 긍정적 결과 확보
• 고객의 SNS 공유 사례가 늘어 자연스러운 바이럴 마케팅 효과 달성

05 / THE HANDOVER

Built to remain an asset for the team.

얼굴 분석 기반 스타일 추천, 실시간 시뮬레이션 이미지 생성, 즐겨찾기·전후 비교, 메신저·이메일 공유 기능을 갖춘 매장용 태블릿 앱. 전 매장 도입 완료.