[코스인코리아닷컴 김세화 기자] (사)대한화장품학회(회장 박영호)의 '2024년 춘계학술대회'가 오늘(10일) 오전 9시부터 더케이호텔 서울 컨벤션센터 2층 그랜드볼룸에서 화장품 연구개발자 등 720여 명이 참석한 가운데 성황리에 개최됐다.

 

이날 박영호 회장은 인사말에서 "K뷰티가 전 세계에서 사랑을 받으면서 수출 증가 등 구체적인 성과로 드러나고 있다"며, "이제 글로벌 화장품 시장의 패스트 팔로워가 퍼스트 무버가 돼야 할 시점이다"고 말했다. 그러면서 "K뷰티가 선도국으로 자리매김하기 위해서는 국내 화장품 산업의 기획, 연구개발, 생산, 영업, 마케팅 등 밸류체인 전반에서 새로운 도전이 지속돼야 한다"고 덧붙였다.

 

특히 AI의 출현에 따른 미래 산업 변화에 주목해야 한다고 강조했다. 박 회장은 "AI 혁명으로 인해 모든 산업이 빠르게 진화하고 있다"며, "뷰티 영역에 특화된 AI 혁신의 성과물을 공유하고 적용하는 것이 미래 뷰티 산업의 과제가 될 것이다"고 말했다. 실제 최근 뷰티 산업에서 AI는 연구개발(R&D) 단계에서의 효능 분석과 예측 모델링, AI와 로봇을 결합한 제조 공정, 소비자 맞춤형 생성형 AI 디바이스 등에 다각적으로 활용되고 있다.

 

 

이어 박 회장은 "ESG 대응, 저출산으로 인한 인구 위기, 나라별 특화 전략 수립 등도 살펴봐야 할 현안으로 이들 과제에 대해서도 적극적으로 대응할 필요가 있다"며 "오늘 학술대회를 통해 참여하신 모든 분들이 현장에서 활용할 수 있는 새로운 인사이트를 얻을 수 있기를 기대한다"고 말했다.

 

이날 초청강연은 ▲화장품 원료 및 효능의 실시간 시공간 다변량 정량평가를 위한 형광 분자인식 센서 기술(성균관대학교 조수연 교수) ▲메이크업 제품 개발을 위한 트렌드 컬러 센싱(한국콜마 CX Studio, 최원정 센터장) ▲대규모 이미지 데이터 기반 입술 노화 특성 연구(LG생활건강, 김윤관 수석연구원) ▲AI 기반 뷰티테크 기술 동향 및 사례(한국전자통신연구원, 이문섭 책임연구원) 등 4개의 주제로 진행됐다.

 

# 성균관대학교 조수연 교수, 화장품 원료 및 효능의 실시간 시공간 다변량 정량평가를 위한 형광 분자인식 센서 기술

 

조수연 교수가 '화장품 원료 및 효능의 실시간 시공간 다변량 정량평가를 위한 형광 분자인식 센서 기술'을 주제로 강연을 진행했다. 조 교수는 "우리 주변의 물리적 자극을 전자 신호로 전환하는 센서 기술은 데이터를 기반으로 미래를 예측하는 현 사회의 중요한 과학기술 중 하나이다"며, "전통적인 분석화학기벌이 시간과 공간의 제약으로 정밀한 실시간 시계열 분석이 어렵다는 점에서 센서 기술은 최적의 대안이 될 수 있다"고 소개했다.

 

이날 강연에서는 형광 나노센서의 분자인식 디자인을 기반으로 피부세포에서의 화장품 성능지표와 유효 성분을 선택적으로 형광 촬영해 시공간 정보를 얻는 최신 센서 기술을 소개했다. 특히 해당 기술은 나노센서 어레이의 실시간 광신호를 기반으로 하기 때문에 밀리초(ms) 단위의 초정밀 데이터를 얻을 수 있다.

 

조수연 교수 연구팀이 진행한 형광 분자인식 센서 기술 연구는 3단계로 진행됐는데 첫 번째 단계로 분자인식 체계를 설계하고 두 번째 단계에서 센서 소재를 폼팩터로 결합하는 단계를 거쳤다. 마지막 3단계에서는 센서 신호를 분석할 수 있는 딥러닝 알고리즘 툴을 개발해 AI 분석을 실시했다.

 

이어 개발한 알고리즘 툴을 활용한 분석 방법으로는 질병 진단에서 개인맞춤의학까지 적용할 수 있는 바이오마커 진단 시스템, 성능과 효과를 예측하는 치료 공정 분석 시스템, 제조 공정을 설계/분석/제어하는 PAT(Process Analytical Technology) 시스템을 제시했다.

 

조 교수는 "최근 AI 애널리틱스 부문에서는 세포대사, 헬스케어, 질병, 바이오 등 센서 라이브러리를 확보해 성능을 예측하는 것이 트렌드"라며 "어떻게 데이터를 세팅해 모델링할 것인지, 실험 결과를 어떻게 시각화할 것인지 등이 주요한 화두가 되고 있다"고 강조했다.

 

이어 "결국 뷰티 산업에서도 고객들은 데이터를 보고 효과에 대해 연상한다는 점에서 센서 기술의 활용도가 높을 것으로 보인다"며, "특히 비디오와 시계열 데이터로 분석 상황을 설정해 시간과 공간에 대한 제약을 극복할 수 있고 시각화 작업을 통해 세포 내부의 변화까지 표현할 수 있다는 점에 주목할 필요가 있다"고 덧붙였다.

 

 

# 한굴콜마 최원정 센터장, 메이크업 제품 개발을 위한 트렌드 컬러 센싱

 

한국콜마 CX Studio의 최원정 센터장이 '메이크업 제품 개발을 위한 트렌드 컬러 센싱'를 주제로 발표했다. 최 센터장은 "뷰티 제품에서 컬러는 그 자체로 고객에게 직접적인 영향을 미치는 품질 요소 중 하나이다"며, "뷰티 제품을 디자인하는 데 있어 컬러 감성에 대한 중요성이 강조되면서 최근 시그니처 컬러 브랜딩에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다"고 설명했다.

 

이날 강연에서는 올해 컬러 트렌드에 영감을 주는 요소로 3가지를 제시했다. 첫 번째는 '핑크 르네상스'로 핑크 컬러는 2022~2023 F/W 시즌 발렌티노의 Pink PP 컬렉션을 시작으로 지난해 영화 '바비'를 통해 다시금 주목받고 있다. 두 번째는 '보테가 그린'으로 2021년 보테가 베네타는 1990년대 그린 컬러를 2020년대에 맞게 재해석해 제시했다.

 

세 번째 요소로는 틱톡 등 SNS의 발달과 개인화 흐름에 맞춰 등장한 '마이크로트렌드'를 제시했다. 최 센터장은 "인플루언서 등은 각자의 개성을 드러내는 키워드를 매일 쏟아내고 있다"며, "실제로 지난해 클린한 올드머니(Old Money)와 와일드한 몹 와이프(Mob WIfe) 등 상반된 트렌드가 공존했다"고 설명했다.

 

이날 강연에서 최 센터장은 앞서 설명한 내용들을 토대로 2024년 S/S 시즌 4가지 컬러 브랜딩 트렌드를 추전했다. 첫 번째는 '레드'로 주로 립 제품에서 다양한 베리에이션을 통해 선명하고 생기 있는 컬러에 사용되고 있다. 두 번째는 '핑크'로 네오 로맨틱의 영향을 받은 발레코어핑크와 퍼플 계열의 라벤더, 라일락 컬러를 추천했다.

 

세 번째는 '그린'은 특히 Z세대의 가치관과 부합하며 주목받고 있다. 그동안 뷰티 제품에 사용이 제한됐으나 최근에는 마티니 올리브나 라임 등의 색상으로 진화하여 쉐도우 제품에 활용됐다. 마지막 트렌드로 '글로우 누드'는 우아하게 빛나는 글로우감을 표현하는데 효과적이며 글래머 쉬머 계열의 하이라이터와 쉐도우 등에 활용이 가능하다.

 

# LG생활건강 김윤관 수석연구원, 대규모 이미지 데이터 기반 입술 노화 특성 연구

 

LG생활건강 김윤관 수석연구원이 '대규모 이미지 데이터 기반 입술 노화 특성 연구'에 대해 발표했다. 김 수석연구원은 "개인의 외관과 인상에 큰 영향을 주는 입술은 피부와 구별되는 특성이 있다"며, "이 분야 연구는 주로 주름을 주제로 이루어진 반면 형태, 톤 등을 고려한 종합적인 연구는 부족하며 그마저도 상반된 결과를 보여주고 있다"고 설명했다.

 

LG생활건강 연구팀은 연령에 따른 입술의 주름, 형태, 톤의 변화를 종합적으로 연구하기 위해 57,000명의 고해상도 얼굴 이미지에서 데이터의 선명도, 유효성 등을 고려해 1,000명의 샘플을 선정, 분석했다. 이때 연령에 따른 변화를 추적하기 위해 연령별로 동일한 수를 샘플링했다.

 

연구에 사용된 툴은 모두 3가지로 먼저 페이션 랜드마크 디텍션(Facial Landmark Detedtion) 알고리즘은 얼굴 인식 분야에서 가장 유용한 툴로 본 연구에서는 입술의 형태 분석에 사용했다. 이와 함께 표면 주름 분석에는 패턴인식 알고리즘을, 톤과 밝기 분석에는 색상 추출 알고리즘을 활용했다.

 

연구 결과, 입술의 형태는 나이가 들수록 상하로 얇아지고 좌우로 넓어지는 경향이 있는 것으로 나타났으며 이를 토대로 개발한 Lip Ratio 지표(입술의 좌우 넓이를 상하 높이로 나눈 값)는 연령이 높을수록 큰 값을 가지는 것으로 나타났다.

 

주름에 대한 분석 결과, 나이가 들수록 윗입술의 세로 주름이, 아랫입술의 가로 주름이 늘어나며 연령이 높아질수록 격자형 주름으로 변화하는 것을 확인할 수 있었다. 반면, 톤과 밝기는 연령에 따라 큰 변화가 없는 것으로 나타났다. 이는 멜라닌 색소가 없는 입술 조직의 특성에 따른 것으로 해석된다. 다만, 나이가 들면서 혈류량이 감소함에 따라 붉은기와 노란기가 감소하는 것으로 확인됐다.

 

김 수석연구원은 "본 연구에서 도출된 형태/주름/톤과 관련한 세 가지 지표는 피부와 구별되는 입술 노화의 정량적 지료로 세분화된 립 케어 기술 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다"고 말했다.

 

 

# 한국전자통신연구원 이문섭 책임연구원, AI 기반 뷰티테크 기술 동향 및 사례

 

마지막으로 한국전자통신연구원 이문섭 책임연구원이 'AI 기반 뷰티테크 기술 동향 및 사례'를 주제로 강연을 진행했다. 이 책임연구원은 "AI는 1956년 다트머스 학회에서 처음 사용된 이후 2006년 딥러닝 기술의 발전을 거쳐 현재 챗GPT를 비롯한 생성형 AI 기술로 진화했다"며, '현재는 다양한 산업군에서 AI를 적용해 혁신적 변혁을 추진하고 있다"고 설명했다.

 

이 책임연구원은 생성형 AI와 대화형 AI, 대형언어모델(LLL)과 소형언어모델(SLL), 제너럴 AI(General AI), 내로우 AI(Narrow AI) 등 AI와 관련한 최신 트렌드를 소개하면서 "AI 기술은 개인 맞춤형 뷰티 제품과 서비스 제공에 있어서 개선된 사용자 경험을 제공하고 뷰티 산업의 각 밸류체인에 적용돼 디지털 트랜스포메이션을 넘어 AI 트랜스포메이션을 선도하고 있다"고 강조했다.

 

이날 강연에서는 'CES 2024'를 통해 확인한 뷰티 산업의 AI 트렌드로 '맞춤형'과 '개인화'를 제시하고 피부 진단, 체험, 제조, 유통 부문에서의 활용 전략과 사례를 소개했다. 먼저 피부 진단 부문에서 AI는 사용자의 피부를 분석해 맞춤형 제품을 추전하고 개선된 상태를 시뮬레이션하는 등의 기능을 제공하고 있다. 이와 관련한 사례로는 'CES 2024'에서 소개된 아모레퍼시픽 립큐어빔(Lipcure Beam), 로레알의 스킨 지니어스(skin genius)를 소개했다.

 

화장품 체험 부문에서는 에스티로더가 청각/시각장애인을 위한 자체 증강 현실 몰입형 애플리케이션(Augmented Reality Immersive Application, ARIA) 플랫폼을 통한 메이크업 도우미를 선보였다. 국내 기업 중에는 LG생활건강이 생성형 AI로 원하는 임지를 피부에 새겨넣는 타투 프린터 '임프린투'를 소개했다.

 

이어 화장품 제조 부분에서는 디지털 데이터에 기반한 제조 공정의 진화에 초점을 맞췄다. 이 책임연구원은 피부 데이터 전송, 화장품 레시피 제공, 맞춤형 화장품 제조의 전 공정에 AI가 활용될 것으로 예측했다. 마지막으로 화장품 유통 부문에서는 블록체인과 NFT의 접목, 이커머스의 확대 전략 등에 대해 소개했다.

 

 

이날 오후에는 ▲소재 ▲제형 ▲평가및임상 ▲피부 분과별로 진행되며 총 16편의 구두발표가 진행된다. 또 포스터 발표의 경우 총 115편이 발표된다.

 

이번 춘계학회의 경우 연구원의 연구 의욕을 고취하기 위해 화장품과학기술상 중 2023년도에 대한화장품학회지(국문지)에 게재된 41편 중 3편의 우수논문상을 시상하며 춘계학술대회 시 발표되는 포스터 중 심사를 통해 우수 포스터 발표상(후원 선진뷰티사이언스) 시상할 예정이다. 또 산학연간 교류 증진의 일환으로 학술대회 기간 기업홍보, 기기전시 등 부스 전시회를 더케이호텔 컨벤션센터 2층 그랜드볼룸 로비에서 진행했다.