디지털 전환: Fespa 2026에서 산업을 재편하는 섬유 기술

바르셀로나에서 열린 FESPA 2026의 FESPA 컨퍼런스에서, 4명의 업계 리더들은 디지털 인쇄, AI, 지속가능성 요구 사항, 주문형 제조가 어떻게 융합되어 섬유 산업을 원사 조달 단계부터 소비자의 집 문 앞까지 근본적으로 재편하고 있는지에 대해 논의했습니다.

디지털 전환은 예고 없이 찾아오는 것이 아닙니다. 한 번에 한 가지 혁신씩 차곡차곡 쌓이다 보면, 어느 순간 업계 전체가 뒤돌아보았을 때 발밑의 지반이 이미 바뀌어 있음을 깨닫게 됩니다. 바로 이것이 오늘날 섬유 산업이 처한 상황입니다.

FESPA 텍스타일 앰버서더인 데비 맥키건(Debbie McKeegan)이 진행한 이 패널 토론에는 해당 분야의 저명한 전문가 네 명이 한자리에 모였습니다. 가트 데이비스, 케리 맥과이어 킹, 프리미어 텍스타일(Premier Textiles)의 미테시 파텔, 그리고 엡손(Epson)의 던컨 퍼거슨으로, 이들의 경험을 종합하면 주문형 인쇄, 원단 공급, 의류 장식, 디자인, 디지털 제조 기술 등 다양한 분야를 아우릅니다. 바르셀로나에서 열린 FESPA 컨퍼런스에서 생중계된 이 대담은 코로나19 이후의 시장 동향에서 시작해 AI 기반 패턴 제작, 디지털 제품 패스포트, 그리고 진정한 온디맨드 텍스타일의 미래가 어떤 모습일지에 이르기까지 다양한 주제로 빠르게 전개되었습니다.

다음은 이번 조사에서 밝혀진 주요 주제들에 대한 검토와 함께, 이 분야에서 활동하는 모든 분들을 위한 구체적인 실행 방안입니다.

코로나19 이후 섬유 산업의 현황은 실제로 어땠을까?

패널 토론은 최근 몇 년간의 격변 이후 업계가 처한 현실에 대한 솔직한 평가로 시작되었다. 많은 기업이 자신 있게 제품 전략을 수립하기 시작했던 예상된 리쇼어링 물결은 주춤해졌다. 지정학적 상황, 관세, 그리고 상승하는 에너지 비용은 특히 전통적인 섬유 생산업체들에게 어려운 경영 환경을 조성했다.

패널들은 가정 인테리어, 패션, 판촉용 선물 시장이 경기 회복을 주도할 가능성이 가장 높은 분야로 부상하며 뚜렷한 변화를 보이고 있다고 지적했다. 지속가능성은 이 기간 동안 언론의 주목을 다소 덜 받았지만 여전히 구조적인 동력으로 남아 있었으며, 패널들은 향후 더 강력한 규제적 압력을 동반하며 다시 부각될 것이라는 데 의견을 모았다.

그 메시지는 분명했다. 이번 침체는 일시적인 것이었다. 주문형 디지털 인쇄, 디자인, 제작 분야는 상업적 수요뿐만 아니라, 업계가 환경적 영향을 훨씬 더 엄격하게 관리하도록 요구할 예정인 새로운 규제의 도입에 힘입어 다시 탄력을 받고 있다.

원단 공급업체들은 비용과 지속가능성 측면에서 어떤 혁신을 꾀하고 있을까?

에너지 비용 상승과 규제 준수 부담 증가로 인해 원단 공급업체들은 상당한 압박을 받고 있다. 패널 측이 단호히 강조했듯이, 공급업체들은 품질을 희생하기보다는 비용 구조를 근본적으로 개선할 수 있는 더 현명한 방안을 모색하고 있다.

최근 주목받고 있는 한 가지 접근 방식은 제지 공장에서 전처리를 실시하고 고객에게 직접 배송하는 것으로, 이를 통해 공급망의 한 단계를 생략함으로써 최종 도착 비용을 절감할 수 있습니다. 이와 마찬가지로 중요한 것은 원단 사양에서 절대로 타협하지 않는 것입니다. 비용 절감을 위해 GSM(제곱미터당 그램 수)을 낮추거나, 실 수를 변경하거나, 혼방 비율을 변경하는 것은 다양한 인쇄 플랫폼 전반에 걸쳐 제품 품질, 내구성 및 생산량의 일관성을 저해할 뿐만 아니라, 오랜 기간 쌓아온 공급 관계의 기반이 되는 신뢰를 훼손하게 됩니다.

지속 가능성 측면에서 볼 때, 시장에 선보이고 있는 혁신들은 정말 고무적입니다:

• 인쇄 생산 과정에서 발생하는 폐기물(소비 후 폐기물 제외)에 대한 회수 서비스로, 폐기물을 파쇄하여 섬유로 재가공한 뒤 다시 직조하는 과정

• 안료 기반 인쇄 방식으로 제작된 100% 재생 면 원단을 이제 대량으로 만나보실 수 있습니다

• 공급업체 포트폴리오 전반에 걸쳐 유기농 원단 제품군이 적극적으로 확대되고 있다

• 재활용 폴리에스터에 DNA 마커를 적용해 추적성을 확보하며, 이 기술을 면 소재에도 적용할 수 있는지 연구 중입니다.

디지털 기술은 제조업의 효율성에 어떤 역할을 하고 있는가?

이 시점에서 논의는 상당히 가속화되었습니다. 패널들은 패스트 패션 선도 기업들을 벤치마크로 꼽았습니다. 일부 기업은 제품을 기획 단계에서 (대량) 판매 단계까지 단 90일 만에 진행할 수 있습니다. 다른 기업들은 완전한 디지털 모델을 통해 이 기간을 놀랍게도 마이너스 10일로 단축시켰는데, 제품을 생산하기 전에 대금을 받고 주문이 확정된 후에야 배송하는 방식입니다. 대형 브랜드의 경우, 데이터와 수요에 부응하는 신속하고 주문형이며 인근 지역에서의 생산을 보장하기 위해 제조 공급업체 간의 전략적 파트너십이 이제 필수적입니다.

엡손 ML 13,000과 같은 디지털 프린터에 전처리 및 후처리 과정을 직접 통합한 점은 진정으로 진보적인 조치로 부각되었습니다. 수십 년 동안 섬유 분야의 디지털 인쇄는 스팀 처리, 세탁, 스텐팅 등 에너지 소모가 심한 후처리 공정을 포함해 대체로 아날로그 방식을 그대로 따르고 있었습니다. 안료 잉크와 특수 배합된 분사액을 사용하여 이러한 공정을 단일 기계에 통합함으로써, 업계는 에너지 소비량을 획기적으로 줄이는 동시에 새로운 응용 분야와 상업적 기회를 창출할 수 있게 되었습니다.

다음과 같은 점이 강력하게 강조되었습니다. 섬유 인쇄에서 에너지 비용은 인쇄 과정 자체에서 발생하는 경우가 거의 없습니다. 오히려 후가공 단계에서 발생합니다. 이 단계를 없애거나 줄이는 것은 생산 시설이 취할 수 있는 가장 큰 효과를 가져오는 변화 중 하나입니다.

주문 제작 의류 시장에서 조립 공정은 어떤 장애물로 작용하는가?

직접 의류 인쇄(DTG) 및 직접 필름 인쇄(DTF) 기술은 이미 소비자들이 개인화와 맞춤화를 중요하게 여긴다는 사실을 입증했습니다. 해당 시장의 전환율은 최종 사용자들에게 진정한 ‘최적의 지점’을 반영하고 있습니다.

그러나 의류 업계의 과제는 단순히 인쇄를 넘어섭니다. 봉제는 여전히 대부분 수작업으로 이루어지는 해외 생산 공정이며, 이 한 단계만으로도 디지털 인쇄와 리쇼어링 전략이 창출하고자 하는 가치의 상당 부분이 훼손됩니다. 인쇄 공정을 디지털로 전환할 수는 있지만, 의류를 여전히 해외로 보내 조립한다면 비즈니스 모델을 바꾼 것이 아닙니다.

패널은 이 병목 현상을 극복할 수 있는 가장 신뢰할 만한 방안으로 AI와 로봇공학을 꼽았다. 로봇 공학과 시각 및 언어 처리가 결합된 ‘비전-언어-행동’ 모델은 이제 직물을 접고 밀어내는 작업을 상호작용 방식으로 수행할 수 있게 되었습니다. 재봉을 세분화해 보면, 근본적으로 직물을 접고 이끄는 과정입니다. 현재 이러한 모델 유형에 유입되고 있는 수십억 달러 규모의 투자는 추상적인 것이 아닙니다. 이는 조립 문제를 직접적으로 겨냥한 것입니다.

AI는 패턴 제작과 의류 디자인을 어떻게 변화시키고 있는가?

이번 토론에서 가장 미래 지향적인 주제 중 하나는 이른바 ‘대규모 패턴 모델’이라 할 수 있는 것에 초점을 맞췄는데, 이는 방대한 재단·봉제 패턴 라이브러리를 기반으로 훈련된 AI 시스템으로, 음성 프롬프트에 반응하여 해당 패턴을 동적으로 분해하고 재구성할 수 있는 능력을 갖추고 있다.

패널이 제시한 비전은 다음과 같다. 디자이너나 소비자가 1962년식 의류 실루엣을 참고로 삼아 자신의 체형, 선호도, 사용 목적을 설명하면, 디지털 재단 및 봉제에 바로 사용할 수 있는 완벽하게 제작된 맞춤형 패턴을 받을 수 있다는 것이다. 원자재, 표면 디자인, 조립 지침까지 모두 단 한 번의 상호작용을 통해 도출될 수 있다.

이것은 공상과학 소설이 아닙니다. 패널들은 1년 전만 해도 이러한 기술이 실현되기 어려워 보였다는 점을 신중하게 지적했습니다. 하지만 오늘날에는 그 실현 가능성이 눈에 띄게 가까워졌습니다. 다중 모달 AI, 로봇 재봉 자동화, 주문형 디지털 인쇄 기술의 융합은 대규모로 진정한 맞춤형 의류를 생산할 수 있는 실질적인 길을 열어주고 있습니다.

디지털 제품 여권이란 무엇이며, 왜 중요한가?

디지털 제품 여권은 전 세계로 상품을 수출하는 모든 제조업체에 적용되는 주제로 도입되었습니다. 이는 미래의 고려 사항이 아니라, 규제를 통해 빠르게 다가오고 있는 현재의 의무입니다.

제품 데이터 및 인증 분야에서 3~4년 동안 일해 온 패널들은 상세한 데이터 시트, 인증 기록, 추적성 문서가 더 이상 경쟁 우위를 결정하는 요소가 아니라, 이제는 필수 요건이 된 현 상황을 설명했습니다. 재활용 폴리에스터에서 섬유의 원산지를 확인하기 위해 DNA 마커를 사용하는 기술은 이미 상용화되어 있습니다. 면에 대한 유사한 응용 기술도 이용 가능합니다.

특히 소규모 브랜드와 신생 소매업체들이 직면한 실질적인 과제는 인증 체계를 파악하는 것입니다. 어떤 서류가 필요한가? 어떤 시장에서 어떤 인증이 중요한가? 패널들은 schema.org와 같은 프레임워크가 공급업체들이 데이터를 입력할 수 있는 구조를 제공하기 시작함으로써, 추적성 데이터를 기계가 읽을 수 있는 형태로 만들고 AI 에이전트가 접근할 수 있게 됨에 따라 이 분야가 상당히 단순해지기를 희망하고 있습니다.

AI는 디자인, 생산, 소비자를 어떻게 연결하고 있을까?

패널이 마지막으로 다룬 주제는 오늘날 온라인에서 사업을 영위하는 브랜드들에게 아마도 상업적으로 가장 시급한 문제였을 것입니다. 소비자들은 이미 AI 에이전트를 이용해 제품을 검색하고 구매하고 있지만, 이 에이전트들은 검색 엔진처럼 작동하지 않습니다. 이들은 사용자와 대화를 나누고, 선호도를 학습하며, 몇 개의 키워드가 아닌 심층적이고 체계적인 데이터를 바탕으로 제품을 추천합니다.

이것이 시사하는 바는 매우 크다. 제품 데이터가 부족하다면, 점점 더 AI가 주도하는 쇼핑 여정 속에서 브랜드는 눈에 띄지 않게 될 것이다. 상세한 소재 사양, 지속가능성 인증, 원사 조달처, 생산 방식, 잉크 종류 등—이러한 모든 데이터는 schema.org 표준을 사용하여 Shopify와 같은 플랫폼을 통해 공개될 경우, AI 시스템이 이를 검색하고 인용할 수 있게 됩니다. AI가 지원하는 제품 탐색 세션의 전환율은 기존 검색 엔진 결과보다 4배 이상 높은 것으로 보고되고 있습니다.

패널 중 한 명인 케리 맥과이어-킹은 ChatGPT를 활용해 트렌드 조사를 진행하고, 특히 디지털 텍스타일 인쇄 공정에 맞춰 인쇄 디자인을 최적화한 실제 사례를 소개하며, AI가 소비자 대상 분야뿐만 아니라 생산 및 디자인 도구로서도 유용함을 보여주었다.

주요 요점 및 실행 과제

FESPA 바르셀로나에서 진행된 토론은 매우 광범위한 주제를 다뤘습니다. 다음은 공급망 전반에 걸쳐 실무자들에게 가장 명확하게 부각된 우선순위들입니다:

1. 지금 바로 데이터 인프라에 투자하십시오. 상세한 제품 메타데이터(자재에 대한 상세한 사양, 지속가능성 인증 정보, 추적성 정보 등)를 준비하여 AI가 읽을 수 있는 형식으로 공개하십시오. 이는 선택 사항이 아닙니다. 이것이 차세대 상거래 시장에서 귀사의 가시성을 좌우할 것입니다.
2. 주문형 인쇄 기술을 살펴보세요. 아직 인쇄 공정에 디지털 기술을 도입하는 방안을 검토하지 않으셨다면, 비용과 에너지 절감 효과를 고려할 때 이는 여러분이 선택할 수 있는 투자 중 가장 높은 수익률을 기대할 수 있는 분야 중 하나입니다.
3. 폐기물 문제를 진지하게 받아들여야 합니다. 인쇄 생산 과정에서 발생하는 폐기물에 대한 회수 서비스는 실현 가능하고 상업적으로도 매력적이며, 이에 대한 기대가 점점 높아지고 있습니다. 현재 시범 프로그램이 진행 중이니, 이 분야에 진출해 볼 만한 가치가 있습니다.
4. 비즈니스에 AI 이해도를 심어주세요. 트렌드 조사부터 패턴 제작, 제품 데이터 관리부터 소비자 대상 검색에 이르기까지, AI는 이미 섬유 가치 사슬의 모든 부분을 재편하고 있습니다. 호기심은 선택 사항이 아닙니다.
5. 지속 가능성 관련 이야기를 간결하게 정리하세요. 공급업체나 원단 파트너라면, 인증 및 추적성 관련 문서를 쉽게 열람하고 하류 단계로 원활하게 전달할 수 있도록 체계화하는 데 투자하십시오. 소규모 브랜드와 스타트업은 이러한 절차가 간편하기를 원합니다.
6. 조립 문제를 생각해 보세요. 주문형 의류 제조가 귀사의 비전에 포함되어 있다면, 재봉 공정에 각별한 주의를 기울여야 합니다. 비전-언어-행동 AI 모델의 발전 동향을 면밀히 주시하십시오.

이 업계의 변화 속도는 놀라울 정도입니다. 현재 진행 중인 AI, 자동화, 지속가능성, 디지털 제품 여권에 대한 논의는 단순한 이론에 그치지 않습니다. 이러한 논의들은 바로 지금 공장 현장과 이사회에서 내려지는 의사결정에 실질적인 영향을 미치고 있습니다.

데비 맥키건과 함께 패널로 참여해 주시고, 이 업계의 미래 방향에 대한 풍부한 경험과 통찰력, 비전을 공유해 주신 가트 데이비스, 케리 맥과이어 킹, 던컨 퍼거슨, 미테시 파텔 님께 진심으로 감사드립니다. 이번 대담의 수준 높은 내용은 섬유 혁신의 최전선에서 수년간 쌓아온 노력을 반영하며, 이러한 목소리가 함께함으로써 업계는 더욱 발전할 수 있게 되었습니다.

자주 묻는 질문

주문형 섬유 제조란 무엇이며, 왜 중요한가?

주문형 섬유 제조란 완제품을 재고로 보유하지 않고, 주문이 들어온 후에야 의류나 직물 제품을 생산하는 방식을 말합니다. 이를 통해 재고 위험을 없애고, 폐기물을 줄이며, 대규모 맞춤형 생산이 가능해집니다. 일부 디지털 중심 기업들은 생산에 착수하기 전에 대금을 수령하는 ‘마이너스 10일’ 모델을 실현해냈습니다.

디지털 프린터에 전처리 및 후처리 과정을 통합하면 에너지 사용량을 어떻게 줄일 수 있나요?

기존 섬유 인쇄 과정에서 에너지 소비의 대부분은 인쇄 자체에서 발생하는 것이 아니라, 스팀 처리, 세탁, 스트레칭과 같은 후처리 단계에서 발생합니다. 엡손 ML 13,000과 같은 기계는 안료 잉크를 사용하여 전처리 및 후처리 과정을 단일 공정으로 통합함으로써, 이러한 에너지 집약적인 단계를 제거하거나 대폭 줄여줍니다.

디지털 제품 여권이란 무엇이며, 어떤 기업에 필요한가요?

디지털 제품 여권은 제품의 원자재, 인증 정보, 제조 원산지 및 지속가능성 관련 정보를 체계적으로 정리하고 기계가 읽을 수 있는 형태로 기록한 것입니다. 전 세계 시장에서 도입되고 있는 규제 체계에 따라, 국경을 넘어 유통되는 모든 제조품에는 이러한 여권이 필수적으로 요구될 것입니다. 전 세계로 제품을 수출하는 모든 섬유 제조업체는 이에 대비해야 합니다.

AI는 소규모 브랜드가 섬유 인증 절차를 원활하게 진행하는 데 어떻게 도움을 줄 수 있을까요?

AI 도구는 신생 브랜드가 인증 요건을 조사하고 특정 시장에 필요한 서류가 무엇인지 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 schema.org와 같은 프레임워크를 통해 공급업체는 AI 에이전트가 읽을 수 있고 소비자에게 제공할 수 있는 형식으로 인증 데이터를 구성하고 공개할 수 있어, 내부 전문 인력이 부족한 브랜드의 부담을 덜어줍니다.

의류 패턴 제작의 미래에서 AI는 어떤 역할을 할까요?

AI 기반의 “대규모 패턴 모델”은 방대한 재단 및 봉제 패턴 라이브러리를 입력받아 이를 구성 요소로 분해한 뒤, 음성 프롬프트에 반응하여 동적으로 재구성할 수 있습니다. 이를 로봇 봉제 자동화 기술과 결합하면, 상업적으로 실현 가능한 규모에서 맞춤형 주문형 의류 생산을 실현할 수 있는 실질적인 길을 열어줍니다.