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디자이너 공간 '무신사 스튜디오' 동대문종합시장점 가보니

“총 350개 기업이 입주해 있고, 월 4~5만 개의 택배가 출고된다. 7년간 300여개 이상 브랜드가 무신사 스튜디오를 사용했다.” 김희라 무신사스튜디오팀 커뮤니티매니저는 13일 무신사 스튜디오 동대문종합시장점을 소개하며 이렇게 말했다. 무신사 스튜디오는 패션에 특화된 공유 오피스로, 회사는 지난 2018년 동대문점을 시작으로 총 6개의 스튜디오를 보유하고 있다. 지점마다 다르지만 무신사 스튜디오에는 ▲촬영 스튜디오 ▲워크룸 ▲디스플레이 존 ▲패킹 존 ▲창고 등의 시설이 갖춰져 있다. 소규모 기업이 사업을 전개할 때 도움이 된다. 김 매니저에 따르면 디스이즈네버댓, 안다르, 커버낫 등 다양한 브랜드가 영업 초기 무신사 스튜디오에 입점했으며, 이들 중 일부는 따로 사옥을 마련해 독립했지만 아직 스튜디오에 입점해 있는 소규모 브랜드도 있다. 지난 10일부터 운영을 시작했다는 스튜디오에는 실제로 몇몇 기업이 입주해 있었다. 이번에 문을 연 동대문종합시장점은 이름처럼 동대문 종합시장 4층에 위치하고 있으며, 1인부터 25인까지 다양한 인원이 사용할 수 있는 사무실로 구성돼 있다. 생산 작업을 할 수 있는 재봉실과 물류 작업을 할 수 있는 패킹존, 그리고 예약을 통해 사용할 수 있는 회의실 등이 마련됐다. 김 매니저는 “1인에서 4인 사이의 기업이 문의가 많은 편”이라며 “그래서 이번 스튜디오는 소형 사무실의 비중을 늘려 설계한 것이 특징”이라고 설명했다. 소형 기업이 갖추기 부담스러운 비용의 재봉틀과 오버록 기기, 판다리미를 제공하는 것도 특징이다. 계약 기간은 최저 3개월부터 최대 1년까지 가능하고, 계약 기간이나 조건에 따라 다르지만 비용은 인근 동대문점 기준으로 인당 30~40만원 선이다. 입주 자격이 없어 패션 업종이 아닌 IT 기업이 입주하는 사례도 있다고 김 매니저는 설명했다. 무신사는 입주 기업이 스튜디오와 회의실, 주차지원과 택배비 할인 등을 통해 평균적으로 월 500만원의 금액을 절감할 수 있다고 말한다. 나아가 패션 생태계를 육성하겠다는 것이 회사의 계획이다. 한 패션 업계 관계자는 “코로나19 팬데믹 시기에 동대문 종합시장에서 공실이 된 매장을 무신사가 매입했다는 얘기를 들었다”며 “디자이너의 경우 동대문의 부자재 상가를 돌아다니는 것이 일상이라, 현실적으로 도움이 될 여지가 있다”고 말했다. 이 관계자는 “월 500만원이라는 객관적인 수치는 몰라도, 주차비와 월세 등을 생각해 보면 작은 규모의 기업에는 분명히 큰 수혜일 것”이라고 말했다.

2025.03.13 17:07류승현 기자

"AI, 역사 시험은 빵점"…거대언어모델, 전문 시험서 한계 드러내

인공지능(AI)이 고급 역사 질문에서는 신뢰할 만한 답변을 내놓지 못한다는 연구 결과가 나왔다. 21일 테크크런치에 따르면 오스트리아 연구기관 복잡성 과학 허브(CSH)는 최근 발표한 연구에서 'GPT-4', '라마', 구글 '제미나이' 같은 거대언어모델(LLM)들이 역사적 전문성을 테스트하는 벤치마크인 '히스트-LLM(Hist-LLM)'에서 낮은 성과를 보였다고 밝혔다. 가장 높은 성과를 보인 'GPT-4 터보'도 정확도가 46%에 불과했다. 이번 테스트는 '세샤트 글로벌' 역사 데이터베이스를 바탕으로 진행됐으며 고대 이집트와 같은 특정 역사적 상황을 포함한 고급 질문을 포함했다. 이 질문에서 LLM은 대부분의 질문에 대해 부정확하거나 과장된 답변을 내놓으며 한계를 드러냈다. 일례로 연구진은 고대 이집트에 특정 시기에 찰갑 갑옷이 존재했는지 물었다. 'GPT-4'는 "예"라고 답했지만 실제로 찰갑은 해당 시기로부터 1천500년 뒤에 등장했다. 또 다른 질문에서는 고대 이집트에 상비군이 있었는지를 물었으나 모델은 잘못된 정보를 바탕으로 "있었다"고 답했다. 연구팀은 이런 오류의 원인으로 AI가 널리 퍼진 데이터를 우선적으로 학습하는 특성을 지적했다. 페르시아 같은 제국의 상비군에 대한 정보가 풍부한 반면 고대 이집트와 같은 특정 시기와 관련된 희귀 데이터는 학습이 부족하다는 것이다. 또 AI 모델은 특정 지역에 대한 역사적 지식의 성능이 더 낮은 경향도 보였다. 특히 사하라 이남 아프리카와 같은 지역에 대한 데이터의 부족과 편향이 더 큰 문제로 작용했다. 연구진은 이번 결과가 LLM의 역사적 한계와 개선 가능성이 있다는 점을 동시에 보여준다고 강조했다. 향후에는 대표성이 부족한 지역의 데이터를 추가하고 보다 복잡한 질문을 포함하는 방향으로 기준을 개선할 계획이다. 피터 투르힌 CSH 교수는 "AI는 기본적인 역사적 질문에는 유용하지만 고급 질문에서는 아직 전문성을 갖추지 못했다"며 "향후 기술 개선을 통해 역사 연구를 보조할 수 있는 가능성은 충분하다"고 말했다.

2025.01.21 09:57조이환 기자

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