by (주)달파몬

AI 디지털 자산 관리 · 섬유

섬유 제조업을 위한 AI 디지털 자산 관리.

디자인 AI 아카이브

10,000+ 샘플. 초 단위 검색.

상상해보세요

디자인 AI 아카이브

만약에

디자이너가 어떤 원단 샘플이든 3초 만에 찾을 수 있다면?

질감으로. 직조 방식으로. 섬유 조성으로. 시즌으로. 공장 바닥을 걸어다니지 않고.

"가벼운 비스코스-코튼 혼방, 봄 자켓에 어울리는 원단"

"작년 봄 가장 잘 팔린 직조 패턴 보여줘"

"이 스와치와 비슷한 질감, 단 어스톤 컬러로"

"2024 가을 시즌에 고객사 X에 납품한 샘플은?"

자연스러운 언어. 비주얼 프리뷰. 더 이상 아카이브를 헤매지 마세요.

문제 인식

디자인 AI 아카이브

지금, 샘플을 찾으려면 걷고, 묻고, 기억해내야 합니다.

디자이너가 고객 요청에 맞는 샘플을 찾으려 할 때, 오늘 일어나는 일.

시나리오"고객사가 지난 시즌 같은 스와치를 찾는데, 차분한 톤으로."

디자이너

시니어 디자이너

공장 아카이브

엑셀

이메일

요청 접수

기억에서 검색

아카이브 이동

예전 트래킹 파일

추가 수색

대안 제시

고객에게 메일

6번의 핸드오프 · 시니어 디자이너 머릿속에만 존재하는 지식 · 1건당 2-3시간.

솔루션

디자인 AI 아카이브

검색 가능한 두뇌 아카이브 위에 얹습니다.

세 가지 역량이 물리적 아카이브를 디자이너가 실제로 질의할 수 있는 시스템으로 바꿉니다.

자동 태깅

모든 원단 샘플이 AI로 자동 태깅됩니다 — 질감, 직조, 섬유, 색상, 시즌 — 디자이너 입력 없이.

시맨틱 검색

디자이너가 자연어 또는 참고 이미지로 질의합니다. AI가 비주얼 프리뷰와 함께 순위가 매겨진 매칭 결과를 — 몇 초 만에 반환합니다.

지식 보존

시니어 디자이너의 암묵지가 검색 가능한 신호로 코드화됩니다. 인력 이동이 있어도 시스템은 살아남습니다.

아키텍처

디자인 AI 아카이브

기존 물리 아카이브 위의 레이어.

물리 아카이브는 그대로. Design AI Brain이 읽고, 태깅하고, 인덱싱합니다. 네 개 모듈이 그 위에서 동작합니다.

검색

시맨틱 + 비주얼

· 자연어 질의
· 참고 이미지
· 하이브리드 랭킹

태그 큐레이터

AI 어휘 튜닝

· 맞춤 섬유 용어
· 시니어 검수 큐
· 지속 학습

디자이너 작업실

스튜디오 · 변형 · 출력

· 시즌별 컬렉션
· AI 생성 변형
· BMP + 작업지시서 출력

분석

아카이브 사용 인사이트

· 시즌별 인기 스타일
· 고객사 선호 트렌드
· 디자이너별 재사용률

AI 파이프라인

Design AI Brain

· 비전 태깅· 벡터 임베딩 (pgvector)· 컬러 프로파일 + CIEDE2000

AI 태깅 동기화

물리 아카이브 · 그대로 유지

실물 샘플 · 공유 드라이브 · 바인더

· 진실의 원천 유지· 구조 변경 없음· 마이그레이션·전환 없음

AI 검색

디자인 AI 아카이브

아카이브에 그냥 말 걸기. 매칭 디자인이 초 단위로.

디자이너가 자연어로 질의 — "봄 시즌 꽃 패턴 보여줘" — 하면 아카이브가 순위가 매겨진 매칭 디자인을 썸네일·태그·추가 질문 제안과 함께 반환합니다. 디자이너별 스레드 히스토리도 보존됩니다.

archive.design-ai / ai-search

운영 중

자연어 질의

한국어·영어 대화식 검색.

순위 매칭

썸네일 + 태그 + 유사도 점수.

스레드 히스토리

모든 대화 보존, 재질의 가능.

디자이너별 맥락

시스템이 사용자별 스타일을 학습.

패턴 에디터

디자인 AI 아카이브

디자인 의도에서 바로 생산 가능한 패턴까지.

디자이너가 니트 그리드를 직접 조작합니다 — 팔레트·직조·커프·뒤꿈치·발끝 레이어 — 실제 생산 스케일로 미리보기가 즉시 갱신됩니다. 출력물이 그대로 공장 직조기에 들어갑니다.

archive.design-ai / pattern-editor

운영 중

그리드 직접 조작

팔레트·직조·커프·뒤꿈치·발끝 레이어.

공장 출력 호환

출력물이 직조기 설정에 그대로 매핑.

2D / 3D 비주얼라이저

직조 전 전·후·좌·우 미리보기.

영업 × 고객

디자인 AI 아카이브

고객 사무실에 들어서면서 모든 기록을 바로 펼친다.

영업팀은 고객 미팅 전마다 바인더와 공유 드라이브를 뒤져야 했습니다. 아카이브로는 과거 디자인·컬러 팔레트·샘플 파일·생산 노트 전부가 한 번의 검색으로 — 미팅룸 안에서, 태블릿 위에서 — 즉시 펼쳐집니다.

archive.design-ai / design-detail

운영 중

BEFORE

바인더·드라이브 사전 준비 수 시간
"확인 후 회신드릴게요"
과거 디자인 누락으로 수주 실패

AFTER

태블릿 · 1번 검색 · 전체 히스토리
미팅 중에 즉답, 다음날 아님
과거 성공 사례 인용, 빠른 클로징

한 번의 검색, 완전한 기록

메타데이터·태그·팔레트·파일·첨부 — 한 화면에.

두 가지 사용 경험

디자인 AI 아카이브

디자이너 팀이 실제로 경험하는 변화.

주니어 디자이너

아카이브 학습

BEFORE — 아카이브 없이

첫 샘플 요청

⚠시니어 동행

⚠재차 질문

⚠공장 탐색

⚠며칠 대기

AFTER — 아카이브 적용

첫 샘플 요청

단독 검색

고객에게 5개 후보 송부

독립까지 걸리는 시간수개월 → 며칠

시니어 디자이너

암묵지 방출

BEFORE — 아카이브 없이

모든 요청 집중

⚠기억에서 검색

⚠병목 발생

⚠머릿속에 잠긴 지식

⚠인력 이동 리스크

AFTER — 아카이브 적용

주간 AI 태그 검수

시스템에 한 번 학습

본인을 넘어선 확장

주간 처리 능력병목 → 증폭자

AI 역량

디자인 AI 아카이브

프로덕션 AI 역량, 섬유 산업에 맞춰 튜닝.

역량	기술	섬유 맞춤 튜닝
비전 태깅	Claude Vision + 맞춤 섬유 어휘	고객사 내부 용어로 학습 — 직조 방식, 섬유 등급, 마감 기법.
시맨틱 유사도	이미지 + 텍스트 임베딩 (Voyage AI / Bedrock)	1024차원 벡터를 pgvector에 저장. IVFFlat 인덱싱으로 밀리초 단위 검색.
자연어 검색	Claude + 한국어 섬유 용어집	한국어와 영어 질의 모두 처리. 업계 은어를 표준 태그로 매핑.
색상 추출	컬러 양자화 + Pantone 매칭	CIEDE2000 지각적 색상 매칭. 실제 원사 색상 코드로 자동 매핑.
레퍼런스 기반 변형	SDXL + ControlNet	원단의 핵심 구조를 유지하며 요청당 5개 변형 생성.

모든 AI 호출은 AWS Bedrock 경유 — 기본적으로 국내 데이터 거주성 보장.

샘플 파이프라인

디자인 AI 아카이브

샘플이 검색 가능해지기까지.

샘플 사진이 찍히는 순간 여섯 단계가 자동으로 실행됩니다. 디자이너 입력은 필요 없습니다.

캡처

촬영 + 스캔

추출

이미지 + 컬러 프로파일

분석

Claude Vision: 질감·직조·섬유

보강

고객사 용어집 매칭

임베딩

벡터 임베딩

인덱싱

pgvector 아카이브

입력

SW-2026-S-417.jpg

2,481 × 3,508 · 4.2 MB

업로드 · 2026-05-20 14:32

자동

약 30초

샘플당

출력 · 인덱싱된 기록

검색 가능

질감니트 · 자카드

직조꽃 모티프

섬유코튼 60 · 비스코스 40

팔레트pastel · spring

카테고리여성 쿼터

임베딩vec(1536)

→ 자연어 질의, 유사도 검색, 태그 조합 등 무엇으로든 검색됩니다.

기존 5,000~15,000개 디자인은 프로젝트 시작 시 동일 파이프라인으로 병렬 일괄 이관 및 임베딩됩니다.

롤아웃

디자인 AI 아카이브

단계별로 가치를 전달하는 4단계 — 각 단계가 독립적으로 사용 가능.

아카이브는 마지막에 가치를 주는 시스템이 아니라, 각 단계마다 디자이너가 바로 활용할 수 있도록 설계되어 있습니다. 기반은 운영 중이며, AI 엔진과 운영 통합이 뒤이어 출시됩니다.

운영 중

디자인 스튜디오

디지털 아카이브 위에서 직접 디자인
양말 카테고리별 패턴·로고·솔리드 컬러웨이
직조기 호환 생산 출력

다음 단계

자산 레이어

디자인 갤러리·저장·통합 검색
기존 아카이브 일괄 이관
스튜디오와 연결되어 즉시 재사용

준비 중

AI 엔진

시맨틱 검색 · 시각 유사도 매칭
기존 디자인 기반 AI 변형 생성
디자이너 피드백 루프로 시스템 학습

마무리

워크플로 통합

영업·고객의 디자인 요청 인테이크
디자이너 인박스 · 공장 발송 자동화
운영 환경 완전 가동

성과

디자인 AI 아카이브

지식이 검색 가능해질 때 바뀌는 것들.

빠른 디자인 사이클

디자이너가 몇 초 만에 매칭을 찾습니다. 프로토타입이 주가 아닌 며칠 단위로 출시됩니다. 옵션 제시가 빨라져 고객 승인율이 상승합니다.

지표1건당 15-30분 → 3초

인력 이동 무관 지식 보존

시니어 디자이너의 암묵지가 AI 태그와 임베딩으로 코드화됩니다. 인력이 이동해도 아카이브는 잃어버리는 것이 없습니다.

지표온보딩 수개월 → 며칠

팀간 가시성

영업·디자인·생산·고객이 모두 같은 아카이브를 참조. "이전에 비슷한 거 한 적 있나요?" 메일은 사라집니다.

지표진실의 원천 1개

데이터 보안·IP

디자인 AI 아카이브

고객사 샘플. 고객사의 경쟁력.

섬유 제조사가 아카이브를 AI에 맡기기 전, 모든 운영자가 던지는 세 가지 질문.

"어디에서 호스팅되나요?"

AWS 서울 리전(ap-northeast-2) — 기본적으로 국내 데이터 거주성 보장. 한국 은행 인프라와 동일 기준. 요청 시 온프레미스 배포 가능.

"누가 아카이브에 접근하나요?"

사용자별 역할 기반. 모든 접근 감사 기록. 시니어는 특정 컬렉션을 잠글 수 있음 — 예: 독점 고객 작업을 주니어로부터 차단.

"경쟁사가 접근할 수 있나요?"

격리된 테넌트 DB — 행 단위 보안 + 별도 스키마. AI 엔진은 공유(두뇌). 고객사 데이터는 봉인(기억). 절대 교차하지 않습니다.

공유 AI 엔진 · Design AI Archive Brain

코드 · 프롬프트 · 임베딩 모델 · 한 번 배포

테넌트별 쿼리 분리

앵커 고객사

격리 DB · 행 단위 보안

고객 B (향후)

격리 DB · 행 단위 보안

고객 C (향후)

격리 DB · 행 단위 보안

교차하지 않음

시작하기

디자인 AI 아카이브

(주)달파몬이 만들고 운영합니다.

함께 이야기합시다, 지식 시스템.

깊은 제도적 지식을 가진 모든 버티컬은 같은 형태의 문제를 안고 있습니다. 디스커버리 콜에서 함께 그려봅니다.

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simon@dalpamon.com · dalpamon.com

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