'촉촉? 건조?' AI가 피부상태 따른 화장품 추천한다

인공지능(AI)을 활용해 피부 상태에 맞는 화장품 추천이 가능해질 것으로 보입니다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 인공지능으로 화장품의 발림성을 분석하는 기술을 개발했다고 오늘(16일) 밝혔습니다.

연구팀은 우선 피부에 화장품을 바르는 행위와 유사한 환경 데이터를 획득했습니다.

이어 화장품을 바를 때 나타나는 마찰력 측정값을 주파수(전파나 음파가 1초 동안 진동하는 횟수)로 변환, 시간에 따라 변화하는 주파수 혼합 신호를 분석하는 데 성공했습니다.

펴서 바르는 행위에 따른 진동을 감지해 주파수로 나타내고, 시간에 따라 화장품이 흡수되면서 생기는 발림성의 차이를 감지해내는 기법입니다.

실제 아모레퍼시픽의 연구용 제품 17종을 대상으로 촉촉함에서 건조함까지를 나타내는 1∼15까지의 지표로 측정했고, 블라인드 테스트를 진행해 99%의 정확도로 피부 상태에 맞는 화장품을 추천하는 데 성공했습니다.

기존 사람의 감각에 의존해 발림성을 평가하는 전문가 관능 평가 방식을 대체해 시간과 비용을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 개인차에 따른 오차를 줄여 객관적인 평가 기준을 제시할 수 있다고 연구팀은 설명했습니다.

연령대와 계절에 맞는 화장품 추천은 물론 의류의 촉감과 페인트 등 도장 특성 평가, 자동차 타이어 마찰 특성 판별 등 다양한 분야에 활용할 수 있습니다.

이번 연구에는 ETRI가 전자기기 제조업체 테라리더, 아모레퍼시픽과 공동 개발한 고정밀 화장품 사용감 테스트 기기가 사용됐습니다. AI 딥러닝 학습에는 약 5천개의 데이터셋이 활용됐습니다.

양용석 ETRI 지능형부품센서연구실장은 "화장품의 잔여물감, 냉감·온감, 향과 색상 등 분석을 위한 추가 연구도 진행할 계획"이라며 "세계적으로 수요를 창출해 내는 K-뷰티 산업 발전에 기여할 것"이라고 말했습니다.

[정민아 디지털뉴스부 인턴기자 jma1177@naver.com]

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