이 기술을 활용하면 연령별 영성과 남성, 유아, 노인 등의 피부 특성에 따라 또는 계절별 가장 적합한 화장품을 맞춤형으로 선택할 수 있다.
연구진이 개발한 기술은 AI 기반 딥러닝 알고리즘으로 화장품의 다양한 질감을 측정하고 발림성을 효과적으로 분석할 수 있는 시스템이다.
현재 화장품 개발에 적용하는 발림성은 사람 감각에 의존하는 방식으로, 평가자가 직접 제품을 피부에 바르며 촉촉한지, 건조한지, 어느 연령층이 좋아할지, 어느 계절용인지 등을 주관적 느낌으로 평가한다.
이는 결과에 대한 보완 테스트 진행 등으로 많은 시간과 비용을 소요하고, 수많은 제품이 생산되기 때문에 개인이 직접 발림성을 평가하는 데 한계가 존재한다.
반면 이번에 개발한 기술은 AI를 통해 단시간 푸리에변환(STFT) 및 연속 웨이블릿변환(CWT) 기법을 적용, 화장품을 피부에 바를 때 나타나는 마찰력 측정값 변화를 분석한 것이 특징이다.
연구진은 피부에 화장품을 바르는 행위와 유사한 환경에서 데이터를 얻어 시간에 따라 변하는 1차원 마찰신호를 2차원 주파수 스펙트럼으로 재해석해 원하는 시간-주파수 혼합신호를 추출 분석한 결과 99% 이상의 정확도를 확보했다.
이를 통해 기존 사람이 평가할 때 나타나는 오차를 줄여 객관적 결가를 제공함으로써 평가 시간과 비용을 절감할 수 있다.
실제 연구진은 ㈜아모레퍼시픽으로부터 10종 이상의 제형 샘플을 제공받아 5,000개에 달하는 화장품 질감 데이터셋을 기반으로 발림성 연구를 수행했다.
향후 연구진은 이번 연구에 온도센서 등 다른 기술을 접목, 화장품의 냉온감과 색상에 대한 분석에도 적용할 방침이다.
아울러 이번 기술이 마찰특성 기반의 의류 및 직물 촉감, 페인트 도장 특성, 타이어 마찰특성 등 다양한 분야에 적용될 수 있을 것으로 전망했다.
양용석 ETRI 지능형부품센서연구실장은 "이번 연구는 세계적 불황에도 불구하고 수요를 지속 창출하고 있는 K-뷰티 산업에서 개인맞춤형 화장품으로 새로운 소비트렌드를 창출할 것“이라고 설명했다.
대덕특구=이재형 기자 jh@kukinews.com