성공을 위한 기술

새로운 기술은 여러 분야의 워크플로를 끊임없이 변화시키고 있습니다. 기술 자체가 해마다 바뀌더라도 조직은 항상 최신 기술을 따라잡을 수 있도록 프로세스를 재고해야 합니다.

AI 접근성 향상, 획기적인 XR 하드웨어, 데이터 처리 개선 외에도 다양한 주요 기술 혁신으로 2023년에는 산업 분야에서 새로운 기술을 굉장히 빠르게 응용할 수 있었습니다.

이 전자책은 다양한 분야의 전문가들이 제공한 분석 정보를 수집하여, 2024년을 기점으로 해당 산업에 가장 큰 영향을 미칠 것으로 예상되는 기술에 대한 새로운 시각을 제시합니다. 자동차, 리테일, 에너지, 인프라 등 다양한 분야의 전문가들이 각 산업의 잠재적인 기술 활용 방식을 소개합니다.

8가지의 짤막한 글을 통해 혁신 리더들이 어떻게 최신 기술을 실제 현장 경험에 도입하고 있는지, 그리고 이 변화가 제품, 클라이언트, 고객 경험에 어떤 영향을 미칠 것으로 예상하는지 살펴볼 수 있습니다.

먼저 전문가들이 생각하는 내년의 주요 트렌드 네 가지를 알아보겠습니다.

• 인터페이스 개선으로 최종 사용자 경험 간소화
  • 자동차 업계에서 하드웨어의 경계 허물기
  • 웨어러블 헤드셋을 통해 XR 도입 대중화
• 빅데이터를 활용하여 운영 효율성 향상
  • 예측형 디지털 트윈으로 빅데이터 접근성 향상
  • AI, AR, 디지털 트윈을 통해 시설 관리 개선
• 데이터 가시성으로 에너지 전환 추진
  • 디지털화를 통해 탄소 배출량 투명성 강화
  • 디지털 트윈을 활용하여 데이터 민주화
• 새로운 기술로 디지털 리테일 경험 향상
  • 몰입형 기술을 통해 럭셔리 리테일 혁신
  • 고객 중심의 럭셔리 패션 경험 디자인

보고서를 읽고 미래 기술을 선도하는 8개의 조직이 2024년과 그 이후의 산업을 바라보는 관점을 확인해 보세요.

자동차 업계에서 하드웨어의 경계 허물기

모듈형 하드웨어로 더 빠르게 반복 작업 수행

자동차 분야에서 중요한 고려 사항 중 하나는 자동차 하드웨어가 작동하는 방식을 한층 더 모듈화할 수 있는지 여부입니다. 지금 당장은 개발 주기가 길지만, 기술은 그보다 훨씬 더 빠른 속도로 발전하고 있습니다.

이제는 OEM(주문자 상표 부착 생산업체)과 공급업체의 반복 작업(iteration) 속도를 높여, 개발자와 제조업체가 생산이 시작되기까지 몇 달이나 기다리지 않고도 더 빠르게 제품을 변경할 수 있도록 지원해야 합니다.

차량 외부에서 디바이스 없이도 원활한 전환

이외에도 하드웨어와 소프트웨어 간의 통합이 더 정교하게 이루어질 것으로 보이며, 실제로 많은 OEM이 이를 위해 노력하고 있습니다. 이 발전과 함께 자동차 경험의 몰입도는 점점 더 높아질 것입니다. 예를 들어 지금은 자동차에서 사용하는 맞춤 설정 및 경험을 다른 환경으로 전송하려면 휴대폰을 거쳐야 합니다.

하지만 미래에 자동차의 소프트웨어 플랫폼이 원활한 전환을 지원하는 수준까지 발전한다면 다른 디바이스를 사용할 필요가 없어질 수도 있습니다. 차량이 사용자를 외형으로 인식하고 구분할 수 있다면 어디에서든 사용자가 설정한 맞춤 경험을 그대로 누릴 수 있는 것이죠. 지금과는 전혀 다른 생태계가 펼쳐질지도 모릅니다.

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웨어러블 헤드셋을 통해 XR 도입 대중화

직관적이고 가벼운 하드웨어의 중요성

XR의 미래는 다양한 요인에 달려 있습니다. 기술적으로 매우 흥미진진한 분야인데요, 특히 AI가 부상한 이후로는 몇 달에 한 번씩 새로운 기술이 등장할 정도로 빠르게 변화하고 있습니다. 기술 변화의 발목을 붙잡고 있는 것은 아마도 규모가 크고 때로는 비용이 많이 들며 제한 사항도 많은 하드웨어일 것입니다. 지금의 스마트폰처럼 착용하고 있다는 사실조차 잊을 정도로 디바이스가 가벼워지면 그때 비로소 XR이 우리의 일상에 본격적으로 들어올 것입니다.

현재 헤드셋 같은 하드웨어는 주로 게이머나 일부 업계 종사자 등 소수의 사용자만 사용하고 있습니다. 태블릿과 스마트폰으로 AR 경험을 즐길 수도 있지만, 애플리케이션을 사용하려면 항상 디바이스를 손에 들고 있어야 합니다.

개발 속도를 높이는 AI

AI는 XR 개발 속도를 높이고 빠르게 더 뛰어난 품질의 경험을 만드는 데 핵심적인 역할을 합니다. AI를 사용하면 3D 디지털 월드를 만드는 동안 마주치는 여러 과제를 해결할 수 있을 것입니다. 그러나 장점이 있으면 동시에 단점도 있기 때문에 AI를 사용할 때는 신중해야 합니다.

i2CAT는 실제 세계를 재현한 다음 AI를 사용하여 외형과 동작을 더 정확하게 표현하기 위해 노력하고 있습니다. AI는 딥페이크나 허위 표현에도 사용될 수 있으며, 우리 사회는 이런 문제를 해결하기 위해 올바른 규제를 마련해야 합니다.

여기에서 i2CAT Foundation에 대해 더 자세히 알아보세요.

유니티의 XR에서 확인할 수 있습니다.

예측형 디지털 트윈으로 빅데이터 접근성 향상

디지털 트윈에서는 정보를 실시간으로 시각화해야 합니다. 실시간 시각화를 활용하면 공항 직원이 사전에 운영 상황을 모니터링하고 문제가 더 커지기 전에 해결할 수 있습니다. 실시간 3D 디지털 트윈의 진정한 가치는 진행 중인 작업의 실시간 스냅샷을 활용할 수 있다는 점에 있으며, 이를 통해 현재 발생한 사건, 최신 상황, 앞으로의 예측에 대한 통찰력을 확보할 수 있습니다.

다양하고 복잡한 시스템과 이해관계자가 원활하게 협업해야 하는 역동적인 공항 운영 환경에서는 최고 수준의 서비스를 제공하기 위해 실시간 인터랙티브 뷰가 꼭 필요합니다.

여기에서 밴쿠버 국제공항 에 대한 정보를 확인하고, 이 공항에서 디지털 트윈을 활용하는 방식을 소개하는 활용 사례를 읽어 보세요.

유니티의 디지털 트윈 솔루션에 대해 더 자세히 알아보세요.

AI, AR, 디지털 트윈을 통해 시설 관리 개선

새로운 기술의 융합으로 직장에서 배우고, 일하고, 상호 작용하는 방식이 변하고 있습니다. AI 기반 예측형 유지보수, 디지털 트윈 향상, 패스스루 AR 기술이라는 세 가지 주요 혁신 영역은 여러 산업 분야에서 운영을 혁신하고, 효율을 최적화하며, 생산성을 한 차원 높은 수준으로 끌어올립니다.

AI 기반 예측형 유지보수

AI 기반 예측형 유지보수는 시설 관리 분야에서 매우 유용한 툴로 각광받고 있습니다. 시설 관리자는 AI 알고리즘을 활용하여 과거 데이터, 장비 로그, 유지보수 기록을 분석함으로써 잠재적인 장비 고장 가능성을 암시하는 패턴과 이상 징후를 파악할 수 있습니다. 이 정보를 바탕으로 관리자는 유지보수 작업을 사전에 예약하여 다운타임을 최소화하고 자산의 성능을 극대화할 수 있습니다. 또한 AI 최적화는 유지보수 일정을 간소화하고, 작업의 우선순위를 정하며, 효율적인 전략을 제시하여 결과적으로 비용을 절감하고 운영 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다.

AI 기반 예측형 유지보수를 도입하면 자산의 안정성을 높이고 장비 수명을 연장하며 최적의 시설 성능을 보장하는 동시에 운영 중단과 유지보수 비용을 최소화할 수 있습니다.

디지털 트윈 개선

디지털 트윈은 NeRF(Neural Radiance Fields)와 가우시안 스플래팅(Gaussian splatting) 같은 새로운 기술과 함께 상당한 발전을 거듭하고 있습니다. 이러한 발전 덕분에 물리적 공간을 고도로 정확하고 몰입도 높은 디지털 세계로 표현할 수 있게 되었습니다.

산업 분야에서는 교육, 시설 관리, 최적화, 안전 평가 등 다양한 응용 분야에서 디지털 트윈을 활용합니다. NeRF와 가우시안 스플래팅을 효과적으로 활용하면 운영 효율성을 개선하고 교육 시뮬레이션을 강화하며, 시설 관리 및 안전 평가와 관련하여 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 디지털 트윈은 프로세스를 최적화하고 분석 정보를 확보하여 효율과 생산성을 모두 향상하는 귀중한 자산이 되었습니다.

패스스루 AR 기술

완전한 기능을 갖춘 시스루 AR 안경은 성능과 화질의 한계로 인해 여전히 많은 개선이 필요하지만, 패스스루 AR 기술은 상당한 발전을 이루었습니다. 특히 Meta Quest 3와 곧 출시될 Apple Vision Pro 헤드셋은 이 분야의 주목할 만한 발전을 보여 주는 사례입니다. 패스스루 AR 기술을 통해 기업은 기존의 한계를 뛰어넘는 몰입감 넘치는 증강 현실 경험을 만들 수 있습니다. 품질과 성능 면에서의 이 획기적인 성취는 AR 헤드셋의 잠재력이 가상 현실과 게임의 영역을 넘어 다양한 산업 분야에서 폭넓게 활용될 수 있음을 보여 주었습니다.

조직은 패스스루 AR 기술을 도입하여 교육 시뮬레이션을 강화하고 데이터 시각화를 개선하며 사용자 경험을 혁신할 수 있습니다.

융합을 통한 성과 극대화하기

융합 기술이 지닌 이 혁신적인 잠재력 덕분에 규모와 상관없이 모든 비즈니스에서 하드웨어 개조에 투자하지 않고도 직원을 교육하고 원격으로 관리할 수 있는 접근성, 경제성, 확장성을 갖출 수 있게 되었습니다. 작은 편의점부터 복잡한 제조 공정을 갖춘 대규모 공장까지 모든 직원이 대면 교육이나 감독 없이도 스스로 업무를 배우고 수행할 수 있습니다.

이 기술은 더 이상 미래에 대한 가설이 아니며, 이제는 비즈니스 리더가 직접 나서야 할 때입니다. 가만히 기다리기만 하면 2D 세계에서 AR을 통해 현실 세계에 중첩된 몰입형 3D 가상 환경으로 전환하는 과정에서 기회를 놓치고 도태될 수 있습니다. 궁극적으로 이 기술을 활용하면 시장 리더가 가장 중요한 자산인 ‘인력’에 더 많이 투자할 수 있기 때문에, 디지털 전환의 최전선에 서는 기업은 시장에서 경쟁력을 확보하게 될 것입니다.

여기에서 Visionaries 777 및 Inspekly에 대해 더 자세히 알아보세요.

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Highwood Emissions Management

디지털화를 통해 탄소 배출량 투명성 강화

디지털화와 탄소 배출량 데이터의 투명성 강화라는 두 가지 트렌드가 에너지 산업의 환경을 변화시키고 있습니다.

디지털화가 주도하는 변화

우리는 디지털화가 업계의 다양한 측면을 완전히 변화시키는 혁신적인 기술의 물결을 목도하고 있습니다. 디지털화 덕분에 운영 효율성, 안전, 환경적 성과가 모두 향상되고 있습니다. 점점 더 많은 기업이 데이터를 활용하여 보유 자산을 보다 심층적으로 이해하고, 이를 통해 더 많은 정보를 바탕으로 전략적인 의사 결정을 내리고 있습니다.

데이터 투명성 향상

데이터가 주로 성능 모니터링에 활용되던 이전과 달리, 에너지 업계는 이제 데이터를 활용하여 미래의 운영 트렌드를 예측하기 시작했습니다. 고급 분석과 머신러닝 알고리즘을 적용하여 장비 고장을 예측하고 다운타임을 최소화하며 잠재적인 유출을 사전에 예방하고 있습니다. 또한 비행기, 고정 센서, 드론, 트럭 탑재 시스템 등의 모니터링 기술을 비롯하여 데이터 수집 방법이 빠르게 늘어나고 있습니다. 다양한 데이터의 융합으로 이전에는 볼 수 없었던 규모의 인텔리전스 개발이 가능해졌습니다.

환경 영향에 대한 신뢰성 구축

이와 동시에 탄소 배출량 데이터를 투명하게 공개하면서 환경 영향에 대한 업계의 접근 방식도 변하고 있습니다. 에너지 부문에서는 신뢰와 공신력이 그 무엇보다 중요하며, 보고된 탄소 배출량과 감지된 탄소 배출량이 일치해야 신뢰를 얻을 수 있습니다.

여러 탄소 배출량 데이터 공개 기관에 따르면 탄소 배출량을 줄여서 보고하는 경우가 많다고 합니다. 이에 따라 에너지 업계는 업계 내 배출량 프로필을 파악하여 데이터를 정확하게 확인하고 효과적인 감축 전략을 수립하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 2023년에 주목을 받은 이 트렌드는 2024년에도 업계에서 계속 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.

여전히 존재하는 개선의 여지

긍정적인 발전에도 불구하고 장벽은 여전히 존재합니다. 디지털화 측면에서 보면 데이터 보안 및 관련 비용에 대한 우려로 인해 도입이 늦어지곤 합니다. 이러한 장벽을 극복하려면 전략적인 접근 방식, 명확한 커뮤니케이션, 포괄적인 직원 교육, 경영진의 확고한 의지가 한데 모여 성공적인 디지털화에 필요한 문화적, 기술적 변화를 주도해야 합니다. 기술이 발전하고 조직이 디지털 전환을 우선시함에 따라 장벽은 점차 사라지고 있습니다.

마찬가지로 탄소 배출량 데이터의 투명성 측면에서 보면, 측정 작업의 본질적인 복잡성과 표준화 부족 등의 어려움이 있습니다. 이 문제를 해결하려면 규제 조치, 업계 협력, 기술 발전, 환경적 책임에 대한 문화적 전환을 비롯한 다각적인 접근이 필요합니다. 기후 위기에 대한 전 세계적인 인식 수준이 높아지면서 이러한 장벽을 극복하여 탄소 배출량 데이터의 투명성을 높이고 에너지 산업에 긍정적인 변화를 이끌어내는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다.

여기에서 Highwood Emissions Management Inc에 대해 더 자세히 알아보세요.

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디지털 트윈을 활용하여 데이터 민주화

데이터와 분석 정보의 민주화는 2024년 에너지 산업의 미래 기술을 주도할 핵심 트렌드입니다. 이는 곧 AI와 디지털 트윈을 사용하여 이전에는 불가능했던 방식으로 데이터에 액세스하고, 데이터를 분석하고, 데이터 작업을 수행할 수 있는 능력을 말합니다.

디지털 트윈은 시뮬레이션, 최적화, 예측 등에 사용할 수 있도록 실제 세계의 물체, 프로세스, 시스템을 가상으로 복제한 것입니다. AI는 데이터 분석, 머신러닝, 자연어 처리를 통해 디지털 트윈의 기능을 개선할 수 있습니다. AI와 디지털 트윈을 함께 사용하면 다양한 산업 분야에서 새로운 차원의 효율, 혁신, 운영 생산성을 실현할 수 있습니다.

그렇다면 비즈니스에서 이 트렌드를 어떻게 활용할 수 있을까요? 2024년에 AI와 디지털 트윈을 함께 사용하여 비즈니스 성과를 개선할 수 있는 몇 가지 예시를 소개합니다.

• 시각적 분석 정보: 엔지니어링 모델을 활용하면 발전소, 공공시설, 재생 가능 시스템과 같은 자산의 인터랙티브 3D 가상 환경에 정보를 표시하여 위치와 디바이스에 관계 없이 액세스하도록 할 수 있습니다. 생성형 AI로 보강되는 이 환경에서는 장애 상태를 감지하고 높은 생산성을 보이는 패턴을 찾아내어 원격 운영, 협업 툴, 의사 결정을 개선할 수 있습니다.
• 최적화 및 제어: 생성형 AI를 사용하여 전력망을 비롯한 운영 환경의 디지털 모델을 만들고 이를 통해 사용량, 생산 효율성, 환경 영향을 모델링하고 예측할 수 있습니다. 또한 석탄에서 재생 에너지에 이르는 다양한 에너지원을 가장 최적화되고 지속 가능한 방식으로 사용하기 위한 균형을 찾는 데에도 생성형 AI를 사용할 수 있습니다.
• 혁신 및 디자인: 생성형 AI를 사용하면 새로운 제품이나 서비스의 디지털 모델을 만들고 이를 통해 다양한 디자인 옵션과 설정을 살펴볼 수 있습니다. 날씨, 마모, 파손이 제품 또는 서비스의 성능과 수명에 어떤 영향을 미치는지 시뮬레이션할 수도 있습니다.

Sentient는 복잡한 대규모 3D 엔지니어링 모델을 신속하게 배포하고 사용자가 시스템과 상호 작용할 수 있는 자동 파이프라인을 개발하기 위해 끊임없이 노력해 왔습니다. 그 목표는 시스템을 반복적으로 개선할 뿐 아니라 사용자가 직접 솔루션 사용을 주도하는 것입니다.

이 솔루션은 생성형 AI, 기존의 조직 데이터 세트, 사라지지 않는 3D 가상 환경, 유니티가 제공하는 툴을 활용하여 모든 산업 분야에 비용 효율적인 가치를 제공합니다. 로우코드 솔루션을 사용하면 장기적인 관점에서 기업이 부가가치를 창출함과 동시에 조직에서 시스템을 도입하는 데 필요한 개발 과정을 간소화할 수 있습니다.

앞으로도 이 흥미로운 트렌드와 함께할 수 있기를 바랍니다.

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몰입형 기술을 통해 럭셔리 리테일 혁신

리테일 경험 개선

2024년 럭셔리의 세계를 뒤바꿀 차세대 기술은 단연코 고객 경험을 개선할 수 있는 몰입형 기술입니다. 현재 Audemars Piguet는 몰입형 기술을 활용하여 카탈로그의 3D 프레젠테이션을 제작하고 있으며, 이를 통해 비교할 수 없는 디테일과 품질을 자랑하는 시계를 세상에 선보입니다.

앞으로도 이 기술의 발전 가능성은 무궁무진합니다. 특정 환경의 디지털 트윈을 만들어 완벽하게 디지털로 재현하고 디지털 오브젝트라는 형태로 공유하면 럭셔리 경험의 새로운 시대를 열 수 있습니다.

공간 컴퓨팅, XR, 리테일의 미래

향후 5~10년 이내에 공간 컴퓨팅과 XR(확장 현실)은 리테일 업계의 핵심 기술이 될 것이며, 디지털 환경에 친숙한 고객이 증가함에 따라 이 기술은 단순히 지나칠 수 없을 만큼 중요해질 것으로 보입니다.

이 기술은 Audemars Piguet가 시계 제조사로서 활용할 수 있는 최적의 솔루션입니다. 수많은 복잡한 부품의 결합으로 하나의 시계가 완성되는 Audemars Piguet의 세계에서 공간 컴퓨팅과 XR의 도입에는 엄청난 잠재력이 있습니다. 이 기술을 통해 Audemars Piguet는 더 폭넓은 경험으로 고객에게 완전히 몰입할 수 있는 기회를 제공하여 리테일 경험을 잊지 못할 순간으로 만들며, 결과적으로 고객과 브랜드 간의 유대감을 강화할 수 있습니다.

여기에서 Audemars Piguet에 대해 더 자세히 알아보세요.

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고객 중심의 럭셔리 패션 경험 디자인

지금 럭셔리 패션 브랜드에 고객 중심 경험은 그 어느 때보다 중요합니다. 2024년에 중요한 것은 고객과 고객의 선호도를 우선적으로 고려하고 브랜드에 대해 높은 정서적 유대감을 불러일으켜 소비자 경험을 한 단계 높은 수준으로 끌어올리는 것입니다.

시각적 디지털 트윈으로 몰입형 럭셔리 경험 구현

패션 업계에 광범위하게 통합된 AI 기반 3D 콘텐츠뿐만 아니라, 특히 NeRF, 가우시안 스플래팅, 딥러닝으로 강화된 3D 스캐닝 등의 기술 발전으로 더 몰입도 높은 럭셔리 경험을 제작할 수 있게 될 것입니다. 이러한 기술을 함께 활용하면 지금도 단 몇 분 만에 시각적 디지털 트윈을 만들 수 있습니다.

신경망 렌더링 기술의 발전으로 몇 분이면 럭셔리 패션 아이템을 거의 실제와 흡사한 인터랙티브 3D 모델로 제작할 수 있을 것입니다. 고객은 원단의 질감, 바느질, 정확한 색상 표현 등 모든 섬세한 디테일을 눈으로 직접 확인하면서 더욱 몰입도 높고 만족스러운 쇼핑을 경험하게 됩니다. 온라인과 오프라인 매장 모두에서 시각적 요소를 원활하게 통합하여 매력적인 브랜드 이미지를 구축하고 모든 접점에서 고객에게 고유한 고품질 경험을 제공할 수 있을 것으로 전망하고 있습니다.

디지털 쇼핑 경험의 ROI

초기 데이터에 따르면, 3D 비주얼을 접한 고객은 제품을 구매할 가능성이 높고 반품할 확률도 낮아서 수익에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났습니다.

이러한 소비자 행동의 변화로 인해 3D 지원 경험이 광범위하게 도입되기 시작했으며, 몇몇 럭셔리 브랜드 하우스는 디지털 쇼핑 경험을 진열대처럼 구성된 제품 카테고리 페이지가 아닌 몰입도 높은 맞춤형 경험으로 전환해야 한다는 사실을 깨달았습니다. 카테고리와 제품을 살펴보는 과정은 실제 매장을 방문할 때와 마찬가지로 브랜드의 시각적 세계관에 매끄럽게 연결되어야 합니다.

럭셔리 패션 업계는 또한 가상 시착 경험도 빠르게 활발해질 것으로 보고 있습니다. 고객은 럭셔리 패션 아이템을 가상 공간에서 실시간으로 착용해 보고 이 경험을 기반으로 구매 결정을 내리게 될 것입니다. 이 기술을 통해 반품은 줄이고 고객 만족도는 높일 수 있습니다.

AI의 가능성

마지막으로 AI 기반 개인화가 더 정교해지고 보편화될 것입니다. SmartPixels의 실시간 3D 콘텐츠 제작을 AI 알고리즘과 함께 사용하면 고객의 선호도나 이전 상호 작용을 기반으로 고객에게 개인화된 제품을 추천할 수 있으며, 이 조합으로 맞춤형 쇼핑 경험을 제공할 수 있습니다.

AI 기술을 통한 3D 활용에는 엄청난 가능성이 있지만, 2024년에 그 잠재력을 완전히 발휘하려면 먼저 몇 가지 과제를 해결해야 합니다.

• 확장성: 전체 럭셔리 패션 카탈로그에 고품질 비주얼을 일관되게 구현하는 데는 리소스가 많이 필요할 수 있습니다. 현실감을 유지하면서도 다양한 제품을 아우르도록 확장성을 최적화하는 것은 SmartPixels가 적극적으로 해결하고 있는 과제입니다.
• 데이터 통합: 컬렉션 디자인부터 마케팅 자산, 쇼핑 경험에 이르기까지 3D 디지털 트윈은 대규모 데이터 세트를 활용하여 정확한 모델을 생성합니다. 따라서 실시간 제품 업데이트를 비롯한 럭셔리 패션 관련 데이터를 통합해야 합니다.
• 사용자 접근성: 3D 시각화 기술은 브랜드와 소비자 모두의 입장에서 사용자 친화적이고 접근하기 쉬워야 합니다.

2024년의 럭셔리 패션 산업은 3D 디지털 트윈, 증강 현실, 가상 시착, AI 등의 최첨단 기술이 융합하는 장이 될 것입니다. 이러한 혁신은 소비자에게 만족도 높은 옴니채널 쇼핑 경험을 제공하며, 소비자는 진정성 있고 지속 가능하며 고도로 개인화된 럭셔리 제품을 만날 수 있게 됩니다.

여기에서 SmartPixels에 대해 더 자세히 알아보세요.

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