인공지능을 기반으로 피부에 적합한 화장품을 찾아내 추천할 수 있는 기술이 국내에서 개발됐다.

한국전자통신연구원(이하 ETRI)은 인공지능 기반의 딥러닝 알고리즘으로 화장품의 질감 특성을 측정, 화장품의 발림성을 효과적으로 분석할 수 있는 시스템을 개발했다고 16일 밝혔다.

이 시스템은 화장품을 피부에 발랐을 때 느낄 수 있는 질감을 99% 이상 알아맞힐 수 있다.
딥러닝 학습과 단시간 푸리에 변환(STFT) 및 연속 웨이블릿 변환(CWT) 기법으로 화장품이 피부에 닿았을 때 나타나는 마찰력 측정값의 변화, 즉 발림성의 변화를 분석하는 방식이다.

연구진은 피부에 화장품을 바르는 행위와 유사한 환경에서 시간 경과에 따라 변화하는 1차원의 마찰 신호를 2차원의 주파수 스팩트럼 형태로 재해석, 원하는 시간과 주파수의 혼합 신호를 추출해 분석했다.
이러한 기법으로 업은 결과값의 정확도는 99% 이상이다.

연구진이 개발한 기술은 화장품의 발림성을 분석해 젊은 여성과 중년 남성 그리고 유아 등 남녀노소별 또는 계절별로 가장 적합한 화장품을 추천하는 데 이용할 수 있다.

무엇보다 사람의 감각에 의존해 발림성을 평가하던 기존의 전문가 관능 평가 방식을 대체할 수 있다는 점에서 의미가 크다.

전문가 관능 평가는 평가자가 직접 제품을 피부에 발랐을 때 촉촉한지, 건조한지, 어느 연령층이 좋아할지, 어느 계절용인지 등을 주관적 느낌을 통해 점수를 매긴다.
이 같은 방식은 전문가 교육 훈련과 일치하지 않는 결과에 대한 보완 테스트를 진행하는 등 시간과 비용에서 부담이 큰 단점이 있다.
또 수많은 제품이 생산·출시되는 상황에서 사람이 직접 발림성을 평가하는 데는 한계가 분명했다.

반면 연구진이 개발한 기술은 사람의 평가로 나타나는 개인차에 따른 오차를 줄여 객관적인 평가를 제공하고, 평가 시간과 비용을 절감할 수 있다는 점에서 활용도가 클 것으로 기대된다.

ETRI는 ㈜테라리더, ㈜아모레퍼시픽과 공동 연구로 개발한 고정밀 화장품 사용감 테스트 기기로 인공지능 기반의 화장품 및 피부 의약품 발림성 분석 시스템을 개발했다.
또 아모레퍼시픽으로부터 화장품 질감 측정을 위한 10종 이상의 제형 샘플을 받아 5000개의 데이터셋으로 발림성 연구를 진행했다.

양용석 ETRI 지능형부품센서연구실장은 "이번 연구는 상업용 화장품 크림을 분류하기 위해 딥 러닝 모델을 사용한 화장품과 피부 의약품의 분석기술 수준을 끌어올린 혁신적 성과“라며 ”향후 이 기술로 K-뷰티 산업이 새로운 소비 트렌드를 창출하고, 뷰티 산업의 개인 맞춤화에 앞장설 수 있길 기대한다”고 밝혔다.