SPECIAL - ‘IFSCC Congress 2020’ REVIEW
④ Novel Concepts 세션 - ‘Breakthrough concepts, Digital transformations in beauty’ 분야
남진 미래기술랩장, 아모레퍼시픽 기술연구원
1. ‘Breakthrough concepts, Digital transformations in beauty’ 분야 발표 동향
개인 간의 선호도 차이, 균일화되지 못한 측정 평가법 등에 의해서 화장품의 감성 품질에 대한 정량적인 평가법은 오랜 시간 동안 연구되고 있지만 일반적인 문진questionnaire 방법과 전문가 진단만으로는 부족한 부분이 있다. 최근 측정 기술의 발전으로 기존에 다루지 못한 부분에 대한 측정과 정교한 분석, 그에 따른 데이터의 처리 속도 향상 및 빅 데이터 분석, AI 알고리즘 개발 등으로 감성 품질의 정량적 지표화 개발이 빠르게 연구되고 있다. 이런 연구개발에 맞춰서, 2020 IFSCC Breakthrough concepts(구두발표 13건, 포스터 21건), Digital transformations in beauty(구두발표 3건, 포스터 4건)에서는 화장품의 감성 품질 영역에서의 혁신적인 시도, 새로운 측정 방법과 인공지능을 활용한 정량적인 측정법 개발 관점에서 많은 발표가 이루어졌다.
2. 주제별 정리
❶ 감성적인 측정 영역에 대한 혁신적인 정량평 가법 제안
① 클렌징 화장품 사용 시 사용되는 근육들의 순차적인 움직임을 전기적 신호로 감지, 뇌인지 분석(ElectromyographyEMG, ElectroencephalographyEEG)과 고객 문진 결과와의 상관성을 통해 감성 품질의 정량적인 평가(FANCL, Japan)
② 뇌인지 분석EEG을 이용한 페이셜 마스크 사용중의 멘탈 안정감 측정 연구 (Mageline Biology Tech Co., Ltd., China)
③ 색차지수b-value 평가지표를 이용한 건강한 외모healthy-look skin의 피부 특성 감성 평가(COSMAX, Korea)
④ 셀카 이미지Selfie 의 자가인지self perception와 상대방에 의한 인지others, mirror reflection 차이 분 석(LVMH, France)
⑤ 트렌드 변화에 민감한 립스틱의 색조shades 예측 인공지능 개발(Grupo Boticario, Brazil)
⑥ 피부 마이크로 미생물 대사체를 통해 신경 물질neurochemicals의 분비 촉진 및 합성, 이를 통한 뇌의 긍정 감정 활성 및 피부 개선 연구(Vytrus Biotech, Spain)
❷ 피부 표면 특성 분석의 고도화
① 우주선에서 사용되는 고도화된 광학 측정 및 데이터 처리 기술을 이용한 하이퍼 이미징 카메라 Hyperspectral Imaging Camera와 딥러닝을 이용한 피 부 분석(L'Oreal Research & Innovation, Japan)
② 기존의 피부 손상 방식(테이프 스트립, 바이옵시)이 아닌 비침투적인 방식으로 간편하게 피지sebum 내 mRNASkin Surface Lipid RNA, SSL-RNA 분석을 통해 피부 상태Phenotype with Endotype 모니터링 방식 제안(Kao Corporation, Japan)
③ 피부 표면 분석light wave measurement과 내부 구조 분석ultrasound measurement을 이용한 더블 라이브 영상 인공지능 기술double alive imaging with AI (POLA Chemical Industries, Inc. Japan)
❸ 새로운 영역의 탐색을 통한 분석법
① 불면증 개선을 위한 pro-inflammatory cytokine, alarmin IL-33 조절 매커니즘 연구 (LipoTrue S.L., Spain)
② 아프리카 지역별 여성의 피부 특성 파악 (L'Oreal, South Africa)
③ 각질층과 진피층 간 탄성 균형에 따른 눈가 주름 분석 및 처방(Shisheido CO., LTD., Japan)
④ Hair Medulla 개념 제안 및 특성 분석을 통한 백모grey hair 조절(Takara Belmont Co., Japan)
❹ 인공지능을 활용한 분석법
① 셀카 이미지를 이용한 외부 환경 변화(태양광 노출 정도)에 따른 피부 상태 분석 AI 개발(L'Oreal R&I, France)
② 향수 제형 조건에 따른 가속 안정도 예측 분석 (Opal Cosmetics Ltd., Hong Kong)
1) A Revolutionary new analytical method of including “muscle activity” in the efficacy testing of cosmetics
Miki Hirano, FANCL Corporation Research Institute, Japan
FANCL은 과거 연구와 감성 정량적 평가법에서 차별화된 화장품의 사용에 사용되는 근육 움직임과 감성 품질의 상관성 연구를 발표하였다. 일반적으로 사용하는 제품을 얼굴에 도포하는 과정에서 사람의 움직임 패턴을 파악하면서 손과 팔의 근육 움직임을 통해 제품 감성 품질을 측정하였다. 클렌징 제품으로 메이크업을 제거할 때 7개 정도의 근육이 관여함을 △각각 근육의 전기적 신호electromyography EMG △뇌 자극Feeling by electroencephalography, EEG △고객 문진 등을 통해 서 확인했다.
제품의 유형에 따라 사용되는 근육, 근육의 활동 정도, 움직임 시간 등에 차이를 나타냈다. 오일 타입 클렌징의 경우는 메이크업 제거의 중간 과정에서 전방 삼각근anterior deltoid 근육 신호가 감성 품질과 positive 상관성을 나타내고 크림형 클렌징 제품은 초기 제품을 사용하면서 손가락 굽힘근finger flexor muscles의 신호가 감성 품질과 positive 상관 관계를 보여주고 있다.
서로 다른 개인 간의 차이가 있음에도 제시된 근육 분석법은 클렌징의 감성 품질을 정량적으로 평가하는 데 있어서도 유효한 결과를 나타낸다. 제품 유형oil, gel, cream-type에 따라서 사용하는 과정 동안, 시간에 따른 근육의 사용정도를 차별적으로 나타낼 수 있어서 정량적인 지표로 사용하기 위한 화장품 행동 패턴 연구에 이용될 수 있다. 화장을 할 때와 지울 때 등 다양한 환경조건에 따른 행동 패턴 변화에 따라 사용되는 여러 근육의 변화를 측정함으로써 화장품 감성 품질 속성의 정량평가 지표를 만들 수 있을 것으로 기대된다.
2) From space to skin research: applying hyperspectral imaging and deep-learning techniques to the evaluation of cosmetics
Dr. Carl Jason Blaksley, L’Oréal Research and Innovation, Japan
화장품의 평가는 개인의 감각과 제품의 광학적인 효과에 의해서 나타나는데, 피부 위에서의 광학적인 효과는 컬러 이미지 분석을 통해서 평가될 수 있다. 이때, 피부 유형typology, 생물학적 요소 등 다양한 변수들이 복합적으로 평가되어야 한다.
이 연구에서는 국제 우주 정거장International Space Station상에서 Mini-EUSO 우주 망원경 실험을 바탕으로 고기능 이미지 측정 및 데이터 분석 기술을 화장품 컬러 광학 분석에 활용하였다. 우주 위성에서 사용하는 광학기술과 입자물리 이론 (single photon sensitive, micro-sec speed, UV camera, high-energy physics)을 바탕으로 초분광 이미지 시스템Hyperspectral Imaging System, HIS을 개발하였다. 상당한 속도로 전체 얼굴을 원하는 부위별로 420~730nm spectrum 영역의 데이터를 확보하고, 이를 자동화된 ROI 선택 알고리즘을 적용, 빠르게 분석할 수 있게 한다.
자동화 처리로 복잡한 국소 부분에 대한 데이터를 고해상도spectral and spatial resolution 및 다양한 스케일의 스펙트럼과 구조공간을 통해 컬러 영상으로 분석할 수 있는 장점이 있고 이를 이용하여 화장막make-up foundation 전후의 피부 이미지 분석이 동시에 가능하다. 메이크업이 적용되지 않은 미세한 부분을 쉽게 확인할 수 있어서 화장막의 분석 및 응용 개발에 이용될 수 있다. Reflectance spectrum 측정을 이용하면 피부 조성 분석, 혈관 내 산소 흐름, 멜라닌 양과 분포, 스킨 환부 분석 등 이 가능하다. 계속해서 분석된 이미지들을 체계화된 딥-러닝 분석을 통해 피부 평가 지표 및 피부 상태 맵을 만들어갈 예정이다.
3) Definition of healthy-looks skin with sensory evaluation and development the new parameter.
Yujin Chang, COSMAX, Republic of Korea
컬러, 텍스쳐, 주름, 멜라닌 분포 등 다양한 피부의 물리, 생리학적 상태를 나타내는 요소 중에서도 피 부 색조hue는 외모의 건강함을 인지하게 하는 중요 요소이다. 일반적인 문진검사와 뇌의 활성을 감지 하는 Near-Infrared Spectroscopy NIRS를 이용하 여 컬러 요소(reddish, yellowish, bluish)가 건강 한 외모 판단의 척도로 작용하는지를 연구했다. 그 결과, 100명의 실험 참여자들은 bluish 얼굴 이미지 를 가장 건강한 이미지로 선택했다. fNIRS는 NIR 을 이용 oxyhemoglobin과 deoxyhemoglobin 의 흡수스펙트럼 차이를 감지한다. 뉴런 활동 이 증가하게 되면 산소 소비로 oxyhemoglobin 은 증가, deoxyhemoglobin은 감소하게 된다. fNIRS(NIRSIT, OBELAB) 측정 시 특별히 전두엽 피질prefrontal cortex에서 bluish와 yellowish의 차 이를 확인할 수 있다. 건강하게 보이는 피부에 대한 NIRS 실험결과, b-value가 RGB 측정 분석보다 더 증가하였고(p<0.01) 이는 평가 지표로 활용될 수 있음을 보여준다. 화장품 사용에 따른 효과로 건강 함을 보이는 외관을 측정하는 b-value 지표는 사람 들의 외모와 인지의 상관관계 등을 해석하는 데 응 용될 수 있으리라 본다.
4) The In-situ postbiotic approach: a new era in wellbeing by enhancing the augmented metabolization potential of the skin microbiome
Oscar Exposito, Vytrus Biotech, Spain
피부 미소 생물군Skin microbiota은 내분비 신경화합물endocrine neurochemicals들을 대사할 수 있을 뿐 아니라 분비 촉진 및 합성까지도 가능하다. 이 연구는 피부 세포cutaneous cells를 통해서 신경화합물들의 합성을 촉진함으로써 긍정의 감정과 좋은 외모를 만들게 할 수 있음을 제시한다. 이렇게 피부를 통해서 생산된 신경화합물(dopamine, oxytocin, endorphins, histamine, serotonin, adrenaline, acetylcholine, endocannabinoids, melatonin, noradrenaline, prolactin)은 마인드를 컨트롤하고 외부로 보여지는 모습에 영향을 주게 된다. 예로 oxytocin은 ‘social brain’을 활성화시켜 얼굴의 표현, 부정의 감정 감소, 사회성과 교감의 촉진 등 뇌의 즐거운 영역과 관련된다.
식물 줄기세포CANNABIS stem cells 유래 Prebiotic 배양액(미생물과 식물 유래 짧은 사슬 지방산the plant short-chain fatty acids, SCFA)이 피부에 도포되고 대사가 되었을 때 bioactive & neuroactive들이 in-situ post-biotics로 합성되어서 뇌의 긍정 (즐거운) 부분을 활성화시키고 스스로에 대한 자신감과 긍정을 유도하여 건강하고 아름다운 피부를 만들어가게 되는 것임을 외모, marionette lines, fMRI의 측정을 통해서 확인하였다.
5) As-is status measurement performed by a double alive imaging technology for investigating the physical property of skin-aging process ‘Photoacoustic imaging technology and a deep-learning algorithm for investigating the contributions of skin inner condition to an appeared impression on the face’
Koji Mizukoshi, POLA Chemical Industries, Inc., Japan
피부 분석에 있어서 일반적인 침투적인 방법인 바이옵시biopsy는 구조에서 분리된 세포로부터 정보를 얻기 때문에 살아있는 피부 상에서의 생리활성적인 특징들(ex. 혈관 내 산소포화도 등)을 정량적으로 평가하기가 어려웠다. 이 연구에서는 포토어쿠스틱스photoacoustics 기법을 통해 비침투적으로 피부특성을 측정할 수 있는 방법을 제시한다. 또한 피부 내부의 구조 조직 및 전체적인 특징을 파악하기 위해서 80명의 피험자 피부 사진과 내부 인자들 (blood vessel, oxygen saturation, melanin)을 측정한 데이터들을 인공지능 기술로 딥러닝했다. 그 결과, 혈관 구조와 피부층에서의 산소포화도 분포를 비주얼화할 수 있고, 표피층에서 멜라닌의 분포 등 2차적인 살아있는 피부 특성을 파악할 수 있었다. 포토어쿠스틱스와 딥러닝 기술을 통해서 만들어진 ‘double alive measurement’는 피부 특성을 이해하는 비침습적 방법으로 피부 내부의 구조와 피부의 보이는 모습 간의 명확한 상관관계를 보여주고 있다. 기존 문진, 전문가 분석 결과와 이미지 데이터 샘플링의 정교화와 이를 처리하는 AI 알고리즘의 개발을 통해서 얻은 결과 간의 상관관계를 파악, 더 빠르고 정확한 피부 분석법들이 개발되고 있다. 딥러닝 AI 기술을 활용 트렌드에 민감한 화장품(ex. 향료)의 빠른 개발 프로세스에 있어서 다양한 조성에 따른 제형의 안정도를 빠르고 정확하게 예측함으로써 더욱 신속하고 고객의 니즈에 적합한 화장품 개발이 가능한 시대가 되었다.
6) Automatic grading of facial signs of Japanese women from selfie pictures through a new artificial intelligence (A.I) process. changes with age, sun exposures and influence of latitude.
Frederic Flament, L'Oreal R&I, France
디지털 시대 변화에 따라 개인의 스마트폰의 셀카 이미지Selfie로부터 정보를 얻기 위한 다양한 연구 가 시도되고 있다. 나이, 태양광 노출, 위도 등의 장 소의 영향에 따른 여성 얼굴 셀카 이미지의 특성 변 화를 인공지능을 이용하여 자동으로 점수화하는 방식을 제시한다. 주요 피부 특성 데이터들(주름, 색소pigmentation, 피부 처짐sagging, 모공 크기)에 대한 automatic grading system 분석 결과는 전 문가 분석 결과와 상관성이 있음을 보여주며 이를 이용해 지역별Hokkaido와 Tokyo 차이에 따른 개인별 피부 노화 맵 제작에 활용될 수 있다.