국내 연구진이 인공지능(AI) 기술을 기반으로 화장품의 발림성을 분석하는 시스템을 개발했다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 딥러닝 알고리즘을 활용해 화장품의 다양한 질감 특성을 측정하고, 발림성을 효과적으로 분석할 수 있는 시스템을 개발했다고 밝혔다.

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

연구진은 피부에 화장품을 바르는 행위와 유사한 환경에서 데이터를 획득하고, 시간에 따라 변화하는 1차원의 마찰 신호를 2차원의 주파수 스펙트럼 형태로 재해석해 원하는 시간-주파수 혼합 신호를 추출, 분석했다. 이러한 기법을 활용해 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. 사람의 감각에 의존해 발림성을 평가하는 현재의 전통적인 전문가 관능 평가 방식을 대체할 수 있으며, 전문가 관능 평가는 평가자가 직접 제품을 피부에 바르며 촉촉한지, 건조한지, 어느 연령층이 좋아할지, 어느 계절용인지 등을 주관적 느낌을 통해 점수를 매기는 것이다.

ETRI는 (주)테라리더, (주)아모레퍼시픽과의 공동 연구로 개발된 고정밀 화장품 사용감 테스트 기기를 이용해 AI 기반 화장품 및 피부 의약품 발림성 분석 시스템 개발에 성공했다. (주)아모레퍼시픽으로부터 화장품 질감 측정을 위한 10종 이상의 제형 샘플을 제공받아 약 5천 개에 달하는 데이터셋을 기반으로 발림성 연구를 진행했다.


ETRI 양용석 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 "향후 전 세계적 불황에도 불구하고 수요를 지속해서 창출해 내는 K-뷰티 산업에서 새로운 소비 트렌드 부상과 개인 맞춤화에 앞장설 수 있는 기술로 발전시킬 계획"이라고 밝혔다.

연구진은 향후 온도 센서 등에 관한 연구도 진행한 기술이 냉온감 나아가 향과 색상에 관한 부분도 분석할 수 있도록 연구를 확장할 계획이라고 밝혔다. 이번 AI 기반 화장품 발림성 분석 기술이 마찰 특성 기반의 의류, 직물의 촉감과 페인트 등 도장 특성, 자동차 타이어 마찰 특성 판별 등 다양한 분야에서 적용될 수 있을 것으로 기대했다.