‘AI’가 개인맞춤형 화장품 추천해준다

- ETRI, 화장품 피부 발림성 분석 시스템 개발
- 기존 전문가 관능평가 대체, 시간·비용 절감

ETRI와 (주)테라리더 공동연구진이 AI 기반 화장품 고정밀 피부 발림성 분석 시스템을 시연하고 있다.[ETRI 제공]

[헤럴드경제=구본혁 기자] 국내 연구진이 인공지능(AI) 기술로 화장품을 피부에 발랐을 때 느낄 수 있는 질감을 99% 이상 알아맞힐 수 있는 시스템을 개발했다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 인공지능 기반으로 딥러닝 알고리즘을 활용하여 화장품의 다양한 질감 특성을 측정하고 화장품의 발림성을 효과적으로 분석할 수 있는 시스템을 개발했다고 밝혔다.

ETRI가 개발한 기술은 딥러닝 학습과 단시간 푸리에 변환(STFT) 및 연속 웨이블릿 변환(CWT) 기법을 통해 화장품을 피부에 바를 때 나타나는 마찰력 측정값의 변화, 즉 발림성의 변화를 분석했다.

연구진은 피부에 화장품을 바르는 행위와 유사한 환경에서 데이터를 획득했다.

시간에 따라 변화하는 1차원의 마찰 신호를 2차원의 주파수 스펙트럼 형태로 재해석하여 원하는 시간-주파수 혼합 신호를 추출, 분석했다.

이러한 기법을 활용하여 결과값의 정확도를 99% 이상으로 높일 수 있었다.

이 기술은 발림성 분석 결과를 통해 젊은 여성, 중년 남성, 유아 등 남녀노소별 또는 계절별로 가장 적합한 화장품을 추천하는 데 이용할 수 있다.

또한 사람의 감각에 의존해 발림성을 평가하는 현재의 전통적인 전문가 관능 평가 방식을 대체할 수 있다.

ETRI는 ㈜테라리더, ㈜아모레퍼시픽과의 공동 연구로 개발된 고정밀 화장품 사용감 테스트 기기를 이용하여 AI 기반 화장품 및 피부 의약품 발림성 분석 시스템 개발에 성공했다.

㈜아모레퍼시픽으로부터 화장품 질감 측정을 위한 10종 이상의 제형 샘플을 제공받아 약 5천 개에 달하는 데이터셋을 기반으로 발림성 연구를 진행했다.

양용석 ETRI 지능형부품센서연구실장은 “기존 상업용 화장품 크림을 분류하기 위해 딥 러닝 모델을 사용한 화장품 및 피부 의약품의 분석 기술을 한 차원 높은 수준으로 끌어올린 혁신적 성과”라면서 “향후 전 세계적 불황에도 불구하고 수요를 지속해서 창출해 내는 K-뷰티 산업에서 새로운 소비트렌드 부상과 개인맞춤화에 앞장설 수 있는 기술로 발전시킬 계획”이라고 밝혔다.

연구진은 향후 온도 센서 등에 관한 연구도 진행하여 이 기술이 냉온감과 향과 색상에 관한 부분도 분석할 수 있도록 연구를 확장할 계획이다.

이번 연구결과는 국제학술지 ‘ACS 어플라이드 머트리얼즈 & 인터페이시스’ 5월 13일 게재됐다.

nbgkoo@heraldcorp.com