전자통신연, AI 기술로 화장품 발림성 분석하는 시스템 개발

전문가 관능 평가에 따른 발림성 분석 과정(위), AI 기반 고정밀 피부 발림성 분석 시스템에 따른 발림성 분석 과정(아래)(ETRI 제공)/뉴스1

(대전=뉴스1) 김태진 기자 = 국내 연구진이 혁신적인 인공지능(AI) 기술 기반으로 화장품의 발림성을 분석하는 시스템을 개발했다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 AI 기반으로 딥러닝 알고리즘을 활용해 화장품의 다양한 질감 특성을 측정하고 화장품의 발림성을 효과적으로 분석할 수 있는 시스템을 개발했다고 16일 밝혔다.

이 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.

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

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

기존 전문가 관능 평가는 평가자가 직접 제품을 피부에 바르며 촉촉한지, 건조한지, 어느 연령층이 좋아할지, 어느 계절용인지 등을 주관적 느낌을 통해 점수를 책정한다.

이 평가 방식은 전문가의 교육 훈련과 일치하지 않는 결과에 대한 보완 테스트 진행 등에 많은 시간과 비용이 필요하고, 수많은 제품이 생산되고 출시를 기다리는 상황에서 사람이 직접 일일이 발림성을 평가하는 데에 한계가 있다.

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

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"라며 "전 세계적 불황에도 불구하고 수요를 지속해서 창출해 내는 K-뷰티 산업에서 새로운 소비트렌드 부상과 개인 맞춤화에 앞장설 기술로 발전시킬 계획"이라고 말했다.

연구진은 향후 온도 센서 등에 관한 연구를 통해 냉·온감, 향과 색상에 관한 부분도 분석할 수 있도록 연구를 확장할 계획이다.

이번 연구 결과는 국제 학술지 'ACS 어플라이드 머트리얼즈 & 인터페이시스'에 지난 13일 게재됐다.

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