메타버스 온라인 패션 쇼핑몰 앱 서비스 제안 : 가상 피팅 서비스를 중심으로

온라인 쇼핑 시장은 스마트폰의 보급 확산으로 매해 크게 성장하고 있다[1]. 그중 의복과 신발, 가방 등이 포함된 패션 쇼핑의 경우 모바일 서비스 기준 2021년 9월, 전년보다 23.3%의 성장률을, 전월 대비 11.1%의 성장률을 보이며 꾸준히 성장하고 있다[2]. 온라인 쇼핑은 저렴한 가격대, 다양한 제품의 손쉬운 비교, 쇼핑 시간 절약 등의 장점이 있으며 특히 코로나 19의 영향과 더불어 온라인 쇼핑에 익숙한 MZ 세대의 높은 모바일 접근성이 온라인 시장을 더욱 성장시키는 발판이 되었다 [3], [4].

MZ세대는 1980년에서 1994년생 사이에 태어난 밀레니얼 세대와 1995년 이후 태어난 Z세대를 부르는 신조어로 이들은 전체 인구의 43.9%를 차지하며 한국의 소비 트렌드를 주도하는 주력 세대이다[5]. MZ세대는 코로나 19로 오프라인 매장의 이용이 어려워짐에 따라 접근성이 좋은 온라인 패션 쇼핑을 이용하며[6], 의류 구매 시 모바일 쇼핑의 이용이 더 많은 것으로 분석됐다[7]. 특히 MZ세대들은 온라인 패션 쇼핑 플랫폼 중 원하는 제품을 더 빨리 찾도록 돕는 모바일 쇼핑 앱을 더욱 선호하는데 이는 실용성을 추구하는 MZ세대의 특성이 반영된 것으로 해석할 수 있다[8], [9].

온라인을 통해 의류를 구매할 때 주로 발생하는 두 가지 문제는 다음과 같다. 첫 번째는 사이즈 문제이다. 사이즈 정보는 온라인 쇼핑몰마다 표기하는 정보와 표시방법이 달라 소비자에게 혼란을 초래한다. 더불어 의류를 착용한 마네킹과 모델의 사이즈도 키, 몸무게 등의 개괄 정보만을 제공하며 제품별로 모델 사이즈가 달라 비교가 어렵다는 문제가 있다[3]. 의류제품의 반품 요인 중 ‘사이즈가 맞지 않음’이라는 이유가 26.8%로 32.5%였던 ‘화면상 상품과 실제 상품과의 차이’에 이어 2번째로 높은 요인임을 확인할 수 있다[10]. 두 번째는 옷의 재질에 관한 문제이다. 온라인으로 구매한 의류를 반품하는 가장 큰 요인은 ‘재질 등이 화면과 실제와의 차이가 있을 때’이다[11]. 특히 의류 재질은 상품정보에 표기되는 섬유 혼방비율만으로 촉감 정보를 인지하기에는 한계가 있으며, 옷감의 광택 정도나 두께, 신축성 등의 정보는 상세히 제공되지 않거나 브랜드별로 기준이 서로 다른 것 역시 문제이다[3]. 따라서 온라인에서 의류를 구매할 때 사이즈와 재질에 관한 문제는 개선이 필요한 요소임을 알 수 있다.

가상 피팅 서비스는 온라인에서 의류를 구매할 때 발생하는 사이즈 문제를 해결하는 방안 중 하나이다. 가상 피팅은 ‘가상공간에서 의류를 입어보는 것’, 그리고 ‘3D 모델링과 애니메이션 기술을 활용해 가상공간에서 인체 형태를 시각화시키는 기술’로 정의할 수 있다[12], [13]. 사용자는 가상 피팅을 통해 의류의 사이즈가 자신의 체형에 맞는지, 또는 어울리는지를 시각적으로 확인하며 구매 결정에 도움받을 수 있다. 특히 자신과 같은 치수의 의류를 아바타에 가상 피팅 시켜보는 경험은 신뢰감 형성, 제품 선호도 및 매출 증대에 긍정적 영향을 주는 핵심 요소이다[14]. 또한, 아바타에 다양한 의상을 착용시켜보는 경험은 사이즈에 대한 정보와 함께 쇼핑의 즐거움도 제공하여 소비자의 긍정적인 반응을 유도할 수 있으므로 주요한 마케팅 전략으로도 활용될 수 있다[15].

그림 1은 가상 피팅 서비스 모바일 앱의 사례를 아바타 외형과 생성 방식, 쇼핑 및 가상 피팅 서비스 지원 여부를 바탕으로 분석한 것이다. 사례는 선행연구들의 가상 피팅 정의에 부합하는 기준으로 선정하였다[12], [13]. FIT’N SHOP은 여러 브랜드의 의류를 혼합하여 아바타에 입혀볼 수 있는 장점이 있지만, 아바타 생성을 위해서는 허리 등의 치수를 직접 측정해 입력해야 하는 번거로움이 있었다. 반면 Sizeit은 카메라로 조금 더 편리하게 아바타를 생성할 수 있었지만, 가상 피팅이나 쇼핑 서비스를 제공하지는 않았다. FFiitt은 키와 몸무게, 평소 입는 사이즈의 정보를 입력 후 카메라 측정을 통해 아바타를 제작할 수 있으며 가상 피팅과 쇼핑 서비스를 모두 지원하고 있었다. 하지만 제공되는 의류의 수가 적고, 어두운 가상공간 그래픽으로 인해 의류 간 조화 여부의 확인이 어려웠다. 사례 분석을 정리해보면 사례마다 어두운 그래픽으로 인한 시인성 부족, 쇼핑 미지원, 치수 직접 측정 후 입력 등의 번거로움과 불편함이 있었으며 특히 가상 피팅은 사이즈 문제 해결을 위해 유용한 서비스임에도 이를 쇼핑 서비스와 함께 제공하는 모바일 쇼핑 앱 사례가 아직 많지 않음을 알 수 있었다. 본 연구는 선 사례의 장점과 한계점을 종합해 간단한 정보 입력과 카메라 촬영을 통한 손쉬운 아바타 생성, 메타버스 환경의 시인성 높은 그래픽이 도입된 가상 피팅 서비스를 제공하는 온라인 패션 쇼핑몰 앱을 기획하고자 한다.

Fig. 1.

Case Study of Virtual Fitting Service Applications

코로나 19로 인한 온라인 소비문화의 확산은 경제, 문화 등의 활동을 가상세계에서 구현하는 메타버스 산업의 확대로 이어졌다[16]. 메타버스란 SF 작가 닐 스티븐슨의 소설 ‘스노우 크래시’에서 처음 등장한 용어로 인터넷 기반 3차원 온라인 가상공간을 의미하며, 사람들은 메타버스 속에서 자신을 대변하는 아바타로 소통, 정보 공유, 재화 거래 등 다양한 활동을 한다[17]. 메타버스는 ‘라이프로깅’,‘가상현실’,‘거울세계’,‘증강현실’로 그 종류를 구분할 수 있다[18].

MZ세대들은 ‘싸이월드’, ‘리니지’ 등 SNS와 온라인 게임을 경험하며 자라온 만큼 디지털 문화에 익숙하며 메타버스에 가장 열광하는 세대이다 [19]. 온라인 게임을 어렸을 때부터 접한 MZ세대들은 가상공간에서 개성이 투영된 또 다른 나를 만드는 행위, 즉 ‘부캐(부가 캐릭터)’를 만드는 것에 익숙해한다[18]. 특히 현실의 ‘나’ 혹은 현실과 다른 새로운 모습의 ‘나’를 아바타 형태로 창조해 활동하며 현실에서 경험해보지 못하는 의류, 주거 등을 대리만족하거나 가상공간에서 사람들과 교류하는 것을 일종의 놀이로써 즐긴다[20]. 이러한 ‘부캐’ 활동은 다중 정체성을 뜻하는 ‘멀티 페르소나’와 연관 지을 수 있는데 ‘온라인 게임의 부캐 서비스’, ‘스트리밍 앱의 멀티 프로필 서비스’ 등을 꾸준히 경험한 MZ세대에게 멀티 페르소나는 익숙한 요소이자 즐겨 사용함을 분석할 수 있다[21]. 더불어 소통을 중요하게 여기는 MZ세대는 메타버스를 일종의 소통 플랫폼으로 활용하며, ‘페이스북’ 등의 라이프로깅 메타버스인 SNS에서 자신의 가치관이 담긴 콘텐츠를 공유하며 자신을 표현한다는 특성을 갖는다 [18], [22].

‘아바타’와 ‘패션’은 MZ세대가 자신의 개성을 표현하는 주 콘텐츠로 MZ세대가 즐기는 메타버스 플랫폼과 서비스에서 쉽게 찾아볼 수 있다[20]. 그림 2는 ‘아바타’와 ‘패션’을 메인 콘텐츠로 서비스하는 메타버스 앱 사례 분석이다. 세 가지 사례 모두 아바타의 외형을 자유롭게 설정하며 아바타 콘텐츠와 액세서리, 의류를 마음껏 착용할 수 있는 패션 콘텐츠를 제공한다. 특히 개성이 담긴 아바타를 제작하고 이를 캡처해 공유하는 기능은 MZ세대의 특성과 부합하는 서비스 콘텐츠이다. 가상 피팅 서비스와 메타버스 서비스 사례 종합 분석을 통해 본 연구는 메타버스 상에서 MZ세대가 관심 있게 활용할 수 있는 ‘부캐’와 ‘SNS 공유’ 기능이 도입된 아바타 설정 기반 가상 피팅 온라인 패션 쇼핑 앱 서비스를 기획하고자 한다.

Fig. 2.

Case Study of Metaverse Applications

촉각은 인간 신체가 느끼는 오감 중 하나로 외부 자극을 인지하는 피부감각을 의미한다[23]. 특히 터치 인터페이스 기기의 발전과 함께 디스플레이에 인간의 손끝을 접촉할 시 진동의 방식으로 정보전달이 가능해지면서 촉각의 중요도는 더욱 높아졌다[24]. 촉각 활용의 중요도가 높아지면서 ‘사용자가 특정 행동 후에 받는 반응’을 뜻하는 피드백(Feedback)과 그리스어로 ‘만지는’의 ‘Haptesthai’에서 유래된 햅틱(Haptic)이 합쳐진 ‘햅틱 피드백’의 용어가 자주 쓰이게 된다[25], [26]. 햅틱 피드백이란 피부 자극과 같은 촉각 자극을 통해 전해지는 피드백을 뜻하며 이용 범위에 따라 역학 피드백과 촉감 피드백으로 구분할 수 있다. 이 중 ‘촉감 피드백’은 질감을 재현하고 특징을 구별하는 데에 특성화되어 있다[25]. 햅틱 인터페이스란 ‘사람이 실제로 손으로 쥐거나 접촉하게 되는 물리적 장치’로 궁극적인 목적은 가상 혹은 실제 환경의 물리적인 특성을 사용자가 디바이스를 통해 똑같이 느끼는 데 있다[26], [27]. 햅틱 디바이스는 근감각과 질감이라는 개발 관점의 차이에 따라 이를 구현하는 장치도 두 가지로 나뉘는데 이중 질감제시장치(Tactile display)는 물건 표면의 패턴, 거친 정도, 온감 등 인간의 피부가 사물과 직접 접촉하여 느끼는 재질감을 재현하기 위한 디바이스이다[26], [27].

촉감을 느끼고 전달하는 인터페이스 연구가 시작된 이후 현재까지 질감을 전달하기 위한 다양한 질감제시장치들이 개발되어왔다. 그중 2021년 1월 발표된 한국전자통신연구원의 연구[28]를 통해 질감 표현에 중요한 역할을 담당하는 손가락 위치에 따라 진동을 다르게 느끼게 하는 기술이 개발됐다. 특히 해당 기술은 넓은 주파수 범위와 정밀한 진동 생성이 가능하도록 설계되어 세밀하게 상품의 재질감을 표현할 수 있을 것으로 전망되며, 우수한 내구성을 기반으로 플렉서블 디스플레이인 폴더블 터치 인터페이스에도 적용될 전망이다[29]. 본 연구는 이와 같은 근미래 질감제시장치 기술 적용을 전제로 햅틱 피드백을 통해 의류의 질감을 재현하고, 재질의 특징을 구별할 수 있는 기능을 서비스에 적용하고자 한다.

본 연구는 터치 디스플레이 위에서 의류의 질감 등 촉각 정보를 세밀하게 경험할 수 있는 근미래 질감제시장치 기술이 스마트폰에 적용됐다는 가정하에 기술의 적용을 바탕으로 제안된 앱 서비스이다. 그림 3의 1번은 본 연구를 위해 디자인된 차세대 스마트폰 폼팩터이다. 삼성, TCL 등의 기업이 출시를 고려하는 제품들에서 발전된 형태로 인폴드(In-Fold) 방식인 화면을 내부로 두 번 접을 수 있는 플렉서블 디스플레이가 적용되어 있다. 뒷면은 3개의 면으로 분할되어 있으며 카메라와 커버 디스플레이로 구성되어 있다. 인폴드 방식의 스마트폰 폼팩터를 선택한 이유는 근미래 질감제시장치의 차세대 기술 적용 외에 차세대 기술 적용 외에도 큰 화면 사이즈를 통해 화면 협소로 제품 정보 비교에 불편함이 있는 모바일 쇼핑의 한계를 극복할 수 있기 때문이다[31]. 사용자가 모바일 폰을 선택하는 데에 휴대 용이성은 여전히 중요 고려 사항이지만 최근 상용화된 폴더블 스마트폰들은 화면 크기가 클수록 제품 지각과 심리적 소유감[32]이 높아지는 이점을 충분히 활용해 폴더블 앱의 사용성 강화를 위해 노력하고 있다. 삼성 ‘One UI’ 디자인 가이드라인 중 폴더블 스마트폰에 특화된 기능인 플렉스 모드 (Flex Mode)가 그 대표 예시이다. 플렉스 모드는 화면이 접혀진 정도에 따라 콘텐츠의 시청 영역과 이를 조작하는 인터랙션 영역으로 나누어져 화면을 효율적으로 활용하는 방안이다. 본 연구는 기획된 폼팩터와 서비스가 체계적으로 연계된 폴딩 UI 앱서비스 제안을 통해 사용성과 감성이 함께 개선 반영된 사용자 경험을 제공하고자 한다.

Fig. 3.

Pilot Test and Results to Discover the Form Factor

본 연구를 위해 디자인된 폼팩터를 활용하여 2022년 2월 14일에서 2월 15일까지 스마트폰 사용 경험이 있는 피험자 8명을 대상으로 폴딩 방식에 대한 대면 및 비대면 인터뷰 병행 파일럿 테스트를 진행하였다. 테스트 대상 피험자의 평균 연령대는 27.1세로 본 서비스의 타깃인 MZ세대를 대상으로 하였다. 테스트 목적은 사용자 관점에서 기획된 서비스의 활용성을 높일 수 있는 폼팩터의 형태를 찾는 데에 있다. 테스트 방식은 피험자들에게 ‘아바타와 카메라 촬영’, ‘진동을 통한 가상 질감 경험’ 등의 서비스를 설명한 뒤 준비된 설문지에 답변하는 방식이다. 또한, 피험자에게는 접이 가능 폼보드를 활용한 폼팩터의 로우 피덜리티 프로토타입(Low Fidelity Prototype) 결과물을 3D목업 이미지 결과물과 함께 제공해 폴딩 구현을 직접 조작하며 설문할 수 있도록 구성하였다. 설문 문항은 인구통계학적 질문, 서비스와 연계된 폼팩터 형태 관련 객관식 질문으로 구성하였다. 비대면 테스트는 화면 공유가 가능한 메신저인 디스코드(Discord) 플랫폼을 활용했다. 그림 3의 2번은 파일럿 테스트 사진으로 오프라인 태스크 병행 인터뷰를 진행한 후 추가로 온라인 설문을 진행하였다.

그림 3의 3번은 피험자들에게 객관식으로 제공된 폼팩터의 폴딩 유형별 이미지이다. A는 접히는 화면 유형의 이점을 활용하여 앱의 사용성을 높이는 것에 기준을 둔 폼팩터 활용 예시들이며, B는 상하, 좌우 화면 모드에 관한 이미지이다. 그림 3의 4번은 피험자들이 3의 3번의 폼팩터 유형별 이미지를 보며 질문에 답한 결과이다. A-1은 ‘카메라 촬영 시 적합한 폼팩터의 형태는 무엇인가?’의 답변 결과로 5명이 6번을 선택했다. 다만 바닥 지지면적이 적어 쉽게 넘어질 것 같다는 의견이 있었다. A-2는 ‘화면을 드래그하며 가상 질감을 경험할 때 적합한 폼팩터의 형태는 무엇인가?’의 답변으로 5명이 3번을 선택했으며 커버 디스플레이의 각도를 조절하면 목 피로가 덜할 것 같다고 답변했다. B-1은 화면 모드에 관한 문항으로 ‘세로모드와 가로모드 중 온라인 쇼핑에 적합하다고 생각하는 모드는 무엇인가?’의 답변은 가로 모드가 5명으로 가로 화면이 눈에 더 잘 들어온다고 답했다. 파일럿 테스트를 바탕으로 온라인 쇼핑 서비스의 활용도를 높이는 폼팩터 형태를 그림 3의 5번과 같이 3D프로토타입으로 제작했다.

사용자가 앱을 처음 실행하게 되면 그림 7의 1과 같이 성별과 나이, 의류, 재질 취향을 선택한 후 가상 피팅을 위한 아바타를 생성하게 된다. 이후 사용자가 그림 7의 2-1과 같이 스마트폰을 안정적으로 거치한 후 카메라 앞에 서면 그림 7의 2-2처럼 커버 디스플레이를 통해 원활한 사이즈 측정을 위한 자세 피드백과 진행 정도를 확인하며 신체 사이즈 기반 아바타를 생성하게 된다. 생성된 아바타는 그림 7의 2-3처럼 메인 디스플레이에서 확인할 수 있으며 하단 버튼을 통해 홈 화면으로 이동할 수 있다. 의류와 재질 취향 선택은 사용성 강화를 위해 텍스트 정보가 아닌 이미지로 표시하여 직관성을 강화하였다 [35].

Fig. 7.

The Entire UI Design of the App

그림 7의 3은 앱의 홈 화면으로 상품구매, 가상 피팅, 가상질감 등의 메인 서비스를 이용하는 공간이다. 시작 화면은 그림 7의 3-1과 같이 2분할로 구성되며 좌측은 광고 배너, 검색바, 의류 상품, 패션 카테고리로, 중앙과 우측은 아바타, 드롭 카운트 다운으로 구성되어 있다. 아바타 하단에는 ‘아바타와 사진 촬영’ 아이콘 버튼, ‘아바타 캡쳐’ 아이콘 버튼, 아바타 변경 세그먼트 컨트롤로 구성되어 있다.

그림 7의 3-2는 아바타에 의류를 가상 피팅 해볼 수 있는 ‘사이즈’ 화면이다. 사용자는 사이즈가 적힌 버튼을 터치해 아바타에 원하는 의류를 입혀볼 수 있으며 아바타 하단의 캡쳐 버튼을 통해 아바타의 모습을 이미지로 저장할 수 있다. 사이즈는 S, M, L, XL, F 5가지로 세분화되어 있으며 사용자 몸에 맞는 사이즈 상단에는 ‘추천’ 텍스트가 표시된다. 또한, 오버핏을 의미하는 ‘OVER’ 텍스트를 한 치수 큰 사이즈 상단에 표시해 편하게 입는 것을 추구하는 MZ세대 패션 특성에 근거한 서비스를 제공하였다[39]. 그림 7의 3-3은 가상 질감을 경험할 수 있는 ‘질감’ 화면으로 질감 카드와 의류 이미지로 구성되어 있다. 질감 카드는 의류를 구성하고 있는 옷감의 확대 이미지, 옷감 명칭, 함유 소재가 백분율로 표시된다. 사용자는 카드 속 이미지를 손가락 끝으로 패닝(Panning) 함으로써 가상 질감을 경험할 수 있고, 패닝과 동시에 확대되는 상단 의류 이미지를 보며 현 질감 경험이 의류의 어느 부분인지 확인할 수 있다. 옷감이 마음에 든다면 저장 버튼을 터치해 옷감 정보를 저장할 수 있고 이후 ‘나의 옷감’에서 다시 확인할 수 있다. 그림 7의 3-4는 신체 사이즈 기반 아바타를 페르소나 아바타로 변경한 것이다. 아바타 변경은 아바타 하단에 이름으로 구성된 세그먼트 컨트롤을 터치해 변경할 수 있다. 사용자는 페르소나 아바타에 원하는 옷을 입히거나 캡쳐 등 구매를 제외한 모든 서비스에 이용할 수 있으며 이를 통해 자신의 개성과 스타일을 자유롭게 표현할 수 있다. 페르소나 아바타는 성별, 인종, 키 등의 신체적 특징 변경에 자유를 두어 MZ세대들의 페르소나 표현에 지장이 없도록 하였다.

그림 7의 4는 아바타와 사진을 촬영하는 ‘아바타와 사진촬영’서비스이다. 사용자는 그림7의 4-1처럼 스마트폰을 거치하고 카메라 앞에 선다. 이후 그림7의 4-2와 같이 커버 디스플레이를 통해 타이머와 촬영되는 모습을 확인하며 아바타와 사진을 찍는다. 메인 디스플레이에서는 그림7의 4-3처럼 사이즈 버튼을 통해 아바타에게 다른 사이즈의 옷을 입혀보거나 아바타의 위치 변경, 타이머 설정, 아바타가 입고 있는 옷 정보 등을 확인할 수 있다. 촬영을 통해 사용자는 의류가 현실의 ‘나’와 얼마나 어울리는지 확인할 수 있으며 촬영 후 표시되는 텍스트 바(Text Bar)로 촬영 사진을 SNS에 손쉽게 공유할 수 있다. 그림 7의 5-1은 나의 옷장 서비스로 쇼핑 중 저장했던 의류 이름과 이미지, 가격, 옷감 정보를 확인할 수 있다. 사용자는 표시되는 의류 이미지를 손끝으로 패닝하며 가상 질감을 경험할 수 있으며 의류 이미지 하단에서 의류의 옷감을 저장하거나 의류를 구매할 수 있는 상점 페이지로 이동할 수 있다. 그림7의 5-2는 쇼핑 중 저장했던 옷감을 확인하는 나의 옷감 서비스이다. 사용자는 표시되는 옷감 이미지를 손끝으로 패닝하며 옷감의 질감을 경험할 수 있다. 옷감 이미지 하단에는 옷감을 저장했던 의류 정보를 확인할 수 있으며 상품보기 버튼을 터치하여 해당 의류의 상점 페이지로 이동할 수 있다. 나의 옷장과 나의 옷감 서비스는 그림 7의 5-3처럼 스마트폰을 거치한 후 이용할 수 있다.

그림 9는 인구통계학적 질문을 토대로 피험자별 특성을 정리한 내용이다. 성별은 남성 3명, 여성 7명이며, 나이의 경우 세대를 기준으로 분류했을 때 밀레니얼 M세대는 4명, Z세대는 6명이었다. 직업의 경우 직장인 4명, 대학생 3명, 취업준비생 2명, 프리랜서 1명이었다. 온라인 패션 쇼핑 경험은 모두 있었으며 주로 이용하는 온라인 패션 쇼핑몰은 무신사 8명, 네이버 쇼핑 4명, 지그재그 3명 순으로 나타났다. 메타버스 서비스의 경우 경험자가 8명, 무경험자가 2명이었으며 경험 플랫폼을 중복 선택하게 한 결과 제페토 7명, ifland 4명으로 집계되었다. 마지막으로 아바타를 이용한 가상 피팅 서비스 경험 유무는 경험자가 8명, 무경험자가 2명이었다.

Fig. 9.

Demographic Characteristics by Subject

그림 10은 기획한 서비스와 폼팩터 연계형 폴딩 UI에 관한 유용성, 사용성, 감성 기반의 5점 척도 설문 응답 결과와 개선사항에 관한 정량설문을 정리한 것이다. 그림 10의 1-1부터 1-6은 유용성에 중점을 둔 질문으로 구성되어 있다. 1-1 ‘신체 기반 아바타를 이용한 사이즈 미리 보기 기능이 구매 결정에 좋은 영향을 주는가’는 4.2점으로 ‘사이즈와 함께 어울림 여부를 확인할 수 있어 좋았다’라고 응답했다. 1-2 ‘페르소나 아바타를 이용한 서비스가 자아 및 개성 표현에 도움이 되는가’는 4점으로 MZ세대의 특성과 잘 부합하는 서비스임을 알 수 있었다. 1-3 ‘진동기반 가상 질감을 통해 옷 질감을 느끼도록한 서비스가 구매 결정에 좋은 영향을 주는가’는 4.5점으로 반품 절차를 줄일 수 있어 좋을 것 같다는 답변을 얻었다. 1-4 ‘메타버스 기반 온라인 패션 쇼핑몰이 선행 온라인 패션 쇼핑몰 대비 유용한가’는 4.4점으로 대부분 유용다고 답했다. 1-5 ‘확장형 폴더블 스마트폰의 형태를 이용한 서비스 제공이 서비스 이용에 도움을 주는가’는 4.1점으로 도움이 됨을 알 수 있었으나 매번 형태를 바꾸기에 번거롭다는 의견도 있었다. 1-6 ‘4개로 나눈 패션 카테고리가 유용하게 잘 분류되어 있다고 생각하는가’는 4.1점으로 선행 쇼핑 앱 대비 복잡함이 줄어 좋다고 답변했다. 그림 10의 2-1부터 2-7은 사용성에 관한 질문이다. 2-1 ‘홈 화면의 화면 분할에 불편함은 없는가’는 3.9로 선행 쇼핑 앱처럼 페이지 뒤로 가기를 반복하지 않아도 돼서 좋다는 의견과 정보 산재로 복잡함이 느껴진다는 의견이 있었다. 2-2 ‘가상 질감을 경험할 수 있는 질감 카드 이용에 불편함은 없는가’는 2.2점으로 대부분 크기가 너무 작아 불편하다고 답변했다. 2-3 ‘질감 카드 속 선명한 옷감 확대 이미지는 가상 질감과 함께 의류 질감 파악에 도움이 되는가’의 점수는 3.8점으로 이미지가 질감 이해에 도움은 되나 카드 크기가 작아 이미지가 잘 보이지 않는다고 답변했다. 2-4 ‘스마트폰을 거치하는 등 스마트폰의 형태를 이용한 서비스 이용에 번거로움이나 불편함은 없었나’는 3.8점으로 만족했으나 서비스를 이용할 때마다 형태를 바꾸는 것이 번거롭다는 답변도 있었다. 2-5 ‘스마트폰 형태를 이용한 '나의 질감', '나의 옷장' 인터페이스 관련 설문’은 4.6점으로 질감 카드 대비 넓은 화면에서 의류와 질감을 경험할 수 있어 좋다는 답변을 얻었다. 2-6 ‘스마트폰의 형태를 이용한 '아바타와 사진찍기' 인터페이스 상 문제는 없었는가’는 4점으로 긍정적이었으나 ‘마켓’ 등 일부 인터페이스가 작게 느껴진다는 답변이 있었다. 2-7 ‘앱 인터페이스 사용성에 문제가 없었는지’는 3.9점으로 일부 텍스트와 컴포넌트의 크기가 작다는 답변이 있었다. 그림 11의 3-1부터 3-4는 칼라, 스타일 등 감성에 관한 질문이다. 3-1 ‘의류가 돋보이는 무채색 기반 앱 컬러가 적합한가’는 4.2점으로 무채색 속에서 의류의 모습이 잘 보이는 반면 심심한 느낌도 있다고 답변했다. 3-2 ‘아바타의 인체 비례와 스타일은 가상 피팅 온라인 패션 쇼핑몰에 적합하게 디자인다고 생각하는가’는 4.1점으로 대부분 만족했으나 이목구비의 표현방식이 마음에 들지 않는다는 일부 의견도 있었다. 3-3 ‘현 메타버스 서비스들과 비교해 보았을 때 본 메타버스 본 앱 제안은 트렌드에 부합하게 디자인되었다고 생각하는가’는 4.1점으로 가상에서 의류를 구매하는 경험이 새로웠다고 답변했다. 3-4 ‘앱의 인터페이스가 심미성 있게 잘 디자인되었다고 생각하는가’는 4.2점으로 긍정적이었으나 특징이 되는 색이 있으면 더 좋았을 것이라는 답변이 있었다. 그림 11의 4-1와 4-2는 사용 의향과 만족도에 관한 설문이다. 4-1 ‘본 앱 서비스를 상용화될 경우 사용할 생각이 있는가’는 4.4점으로 가상 질감과 아바타를 통한 사이즈 경험이 다른 쇼핑 앱과 차별점으로 다가왔다고 답변했다. 4-2 ‘가상 질감, 아바타를 이용한 본 가상 피팅 등 서비스의 전체적인 만족도는 어떤가’에 4.7점으로 만족스럽다고 답했다. 그림 10의 5와 6은 각각 메타버스 및 가상피팅 선행 앱과 본 연구의 제안 앱인 ‘2F’를 비교했을 때 제공 서비스 기준 어떤 앱이 유용하다고 생각되는지 선호도를 정리한 내용이다. 메타버스 서비스 기준 비교 대상으로는 선행 메타버스 앱인 ZEPETO, 가상피팅 서비스 기반 비교 대상으로는 선행 가상피팅 앱인 FIT'NSHOP을 선정하였다. 그림 10의 5-1은 ‘ZEPETO의 AR 서비스와 아바타와 사진촬영 서비스를 비교했을 때 어떤 서비스가 더 선호되는가’에 10명 중 6명이 본 제안 앱을 선호한다고 답했다. 5-2는 ‘ZPEPTO의 캡처 후 자체 피드 공유 기능과 본 제안 앱의 캡쳐 후 SNS 공유 기능 비교 시 어떤 서비스가 더 선호되는지’는 5명씩 나뉜 동점으로 제안 앱이 ‘제페토보다 훨씬 간편하고 빨라서 좋다’는 의견과 ‘ZEPETO가 제스처나 기능이 많아 유용했다’, ‘피드 형태 커뮤니티 서비스가 있으면 좋겠다’고 응답하였다. 5-3은 ‘ZPEPTO의 아바타 추가 생성 서비스와 제안 앱의 페르소나 아바타 비교 시 어떤 서비스가 더 선호되나’의 답변에 8명이 제안 앱을 선호한다고 응답하였다. 6-1 ‘사이즈 측정 후 정보 입력해 신체 기반 아바타 제작과 카메라 인식 측정 방식으로 신체 기반 아바타 제작 중 어느 것이 선호되나’의 답변으로 8명이 제안 앱을 선호한다고 응답하였다. 6-2 ‘브랜드 대분류 후 의류 카테고리 제시와 직관적인 의류 카테고리 제시 중 어느 방식이 선호되나’의 답변에 6명의 응답자가 제안 앱을 선호한다고 답했으며 브랜드 대분류는 필요하다는 답변도 있었다. 6-3 ‘XS, S, M, L, XL 순서의 사이즈 구분과 S, M, L, XL, F로 사이즈 구분 후 사용자 몸에 맞는 사이즈 상단에 추천을, 널널한 치수에 OVER를 표시한 방식 중 어느 것이 선호되나’의 답변에 8명이 제안 앱을 선호한다고 답했으며 고민 없이 사이즈를 고를 수 있어 유용하다는 의견도 얻을 수 있었다.

Fig. 10.

The Result of preference & Quantitative Survey

Fig. 11.

The Result of Qualitative Survey

그림 11은 메타버스 및 아바타 가상 피팅 서비스와 관련해 앞으로 어떤 서비스가 제공되면 좋을지에 대한 설문과 선행 앱과 제안 앱 간 비교 설문의 주관식 정성 답변을 정리한 것이다. 그림 11의 상단은 피험자 10명 개인별 주관식 답변 내용이며, 그림 하단은 그중 인사이트가 있는 핵심 답변 2가지만 따로 정리한 내용이다. 1-1, 1-2는 각각 메타버스, 가상피팅 관련 의견 제시 항목, 2-1에서 2-3, 3-1에서 3-3 중 파란색은 본 제안 서비스의 대표 선호도 답변, 핑크색은 기존 서비스의 대표 선호도 답변이다. 2-4와 3-4는 본 서비스의 대표 개선점 2개로 구성되어 있다. 각 문항별 핵심 인사이트를 설명하면 그림 11의 1-1 ‘메타버스에서 온라인 패션 쇼핑몰 서비스가 제공된다면 어떤 서비스가 제공되면 좋을까’에 대한 답변 결과로 ‘A1 3D로 제품을 볼 수 있으면 좋겠다’, ‘A2 가상 피팅 아바타와 메타버스 아바타를 연동해 옷 구매와 사이즈 확인을 함께 할 수 있으면 좋겠다’는 의견을 얻을 수 있었다. 그림 11의 1-2 ‘가상 피팅 서비스를 사용한 경험이 없다면 앞으로 어떤 서비스가 제공되면 좋을까’라는 질문에 ‘A3 요즘 유행하는 스타일의 3D아바타 기반 가상피팅 서비스가 제공되면 좋겠다’, ‘A4 다른 브랜드의 의류를 조합해 가상 피팅해볼 수 있으면 좋겠다’의 답변을 얻을 수 있었다. 그림 11의 2-1에서 2-3은 본 제안 앱과 선행 메타버스 앱인 ZEPETO를 유용성 측면에서 비교 설문하여 얻은 정성 답변을 정리한 것이다. 2-1의 ‘ZEPETO의 AR 서비스와 아바타와 사진 촬영 서비스를 비교했을 때 어떤 서비스가 더 선호되는가’의 답변으로 ‘B1 현실의 나와 비교해 의류가 어울리는지 판단하는 본 서비스가 선호된다’는 긍정적 의견에 반해 ‘C1 아바타를 다양한 각도에서 가까이 볼 수 있어 제페토가 더 선호된다’는 답변도 있었다. 2-2 ‘ZPEPTO의 캡처 후 SNS 및 자체 피드 공유 기능과 본 제안 앱의 캡쳐 후 SNS 공유 기능 비교 시 어떤 서비스가 더 선호되는지’의 답변으로 ‘B2 설정 없이 터치 한 번으로 쉽게 캡처가 가능한 본 서비스를 선호’, ‘C2 다양한 제스처, 설정이 가능한 ZEPETO를 선호’는 의견이 있었다. 2-3 ‘ZPEPTO의 아바타 추가 생성 서비스와 제안 앱의 페르소나 아바타 비교 시 어떤 서비스가 더 선호되는지’의 답변으로 ‘B3 아바타와 쇼핑하며 사진찍는 본 서비스가 선호’, ‘C3 숫자 제한 없이 아바타를 만들 수 있는 ZEPETO가 선호’의 의견이 있었다. 2-4는 ‘선행 앱과 비교 시 개선사항 서술’ 문항으로 ‘D1 사이즈 측정 후 얼굴을 별도로 수정하는 커스터마이징 서비스가 필요하다’, ‘D2 ZEPETO처럼 다양한 제스처 기능을 추가했으면 한다’의 답변이 있었다. 다음 3-1에서 3-3은 본 제안 앱과 선행 가상 피팅 앱인 FIT'NSHOP 간의 비교 설문 결과이다. 3-1 ‘사이즈 측정 후 정보 입력해 신체 기반 아바타 제작과, 카메라 인식 측정 방식으로 신체 기반 아바타 제작 중 어느 것을 선호하는지’의 답변에 ‘B4 간편하게 아바타 제작이 가능한 본 제안 앱이 선호된다’, ‘C4 카메라 신체 사이즈 측정은 정확하지 않을 것 같아 선행 FIT'NSHOP 앱이 선호된다’는 의견이 있었다. 3-2 ‘브랜드 대분류 후 의류 카테고리 제시와 직관적인 의류 카테고리 제시 중 어느 방식이 선호되나’에 ‘B5 무의미한 카테고리 나열보다 본 제안 앱의 분류 방식이 선호된다’, ‘C5 브랜드 카테고리를 먼저, 중요하게 보는 나에게는 선행 FIT'NSHOP 앱 방식이 선호된다’는 답변이 있었다. 3-3 ‘XS, S, M, L, XL 순 사이즈 구분과 S, M, L, XL, F로 사이즈 구분 후 사용자 몸에 맞는 사이즈 상단에 추천을, 널널한 치수에 OVER를 표시한 방식 중 어느 것이 선호되는지’에 대한 답변으로 ‘B6 사이즈 추천으로 쇼핑을 어려워하는 사람들의 고민을 덜어주는 본 제안 앱 방식이 선호된다’, ‘C6 XS를 자주 입는데 S까지만 있어서 선행 앱이 선호된다’는 답변이 있었다. 3-4의 ‘선행 앱과 비교 시 개선사항 서술’에 대한 답변으로 ‘D3 4개 사이즈 이외 추가가 필요하다’, ‘D4 카메라 통한 신체 기반 아바타 제작 후 일부 치수는 수정할 수 있는 서비스가 있으면 좋겠다’의 답변과 같은 서비스 개선 관련 인사이트를 얻을 수 있었다.