한국전자통신연구원(ETRI)은 인공지능(AI)으로 화장품의 발림성을 분석하는 기술을 개발했다고 16일 밝혔다.

연구팀은 우선 피부에 화장품을 바르는 행위와 유사한 환경 데이터를 획득했다.

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

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

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 성공했다.

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 설명했다.

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

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

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 말했다.