일상과 산업 전반에 큰 영향을 미치고 있는 AI(인공지능)가 뷰티 산업에서도 영향력이 무한대로 확장될 수 있을 것이라는 전망이 나왔다. 한국전자통신연구원 책임연구원 이문섭 박사는 서울 서초구 The-K호텔 서울 컨벤션센터에서 지난 10일 열린 대한화장품학회 춘계학술대회에서 "사실상 AI 적용이 불가능한 연구 분야는 없다"며 AI 연구 및 활용의 중요성에 대해 강조했다.  'AI기반 뷰티테크 기술 동향 및 사례'를 주제로 강연을 펼친 이 박사는 AI 기술의 역사 및 최신 트렌드와 뷰티 산업의 적용 가능성에 대해 언급했다. '인공지능'은 1956년 다트머스회의에서 처음 언급된 이후 딥러닝 기술의 발전을 거쳐 챗GPT(ChatGPT)를 비롯한 생성형 AI에 이르기까지, 다양한 산업군에 적용되면서 혁신적 변혁을 주도하고 있다. 인간의 뉴런과 비슷한 인공신경망 방식으로 정보를 처리하는 딥러닝(Deep Learning)은 2012년1 알렉스넷(AlexNet)이 주목받으며 본격적으로 성장하기 시작했다. 2016년엔 알파고(AlphaGo)의 등장으로 세상이 떠들썩해졌고, 2017년 구글이 발표한 트랜스포머(Transformer) 기술은 챗GPT 등장의 토대가 됐다. '초거대AI'의 시대가 본격적으로 열린 것이다. OpenAI의 챗GPT를 필두로 구글의 바드(Bard), 마이크로소프트의 메가트론(Megatron)에 이르기까지 다수의 기업이 생성형 AI 자체 모델을 공개했다. 국내에서도 네이버(하이퍼클로바), 카카오(KoGPT), LG전자(EXAONE), SK텔레콤(에이닷) 등이 다양한 특징을 가진 시스템을 공개했다. 이제 AI는 자주 사용하는 기기 자체에 탑재되는 '온 디바이스' 형태로 발전했다. 기기 자체에 AI 서비스가 가능한 기술이 탑재돼 통신 상태와 무관하게 AI 기술을 이용할 수 있게 된 것. 이 박사는 "온 디바이스 AI의 경우 서버를 거치지 않아도 되기 때문에 정보 처리 속도가 빠르고, 보안 측면에서 장점이 있다"고 설명했다. 다양한 측면으로 발전하고 있는 AI는 개인화 서비스를 위해 필수적이라는 점에서도 큰 주목을 받고 있다. 뷰티 산업에선 개인화 트렌드에 적합한 '맞춤형 뷰티' 제품 및 서비스의 토대가 된다. 이 박사는 “새로운 산업 분야와 시장 개척을 위해선 인공지능을 잘 활용하는 것이 중요하다”고 강조했다. AI기술이 맞춤형 화장품에 미치는 영향은 최근 뷰티 트렌드 중 '맞춤형·초개인화'와 '새로운 체험 가치 제공' 측면에서 닿아있는 것으로 분석된다. 이 박사는 현재 K-뷰티의 밸류체인을 크게 피부 진단, 화장품 추천·체험, 화장품 제조, 화장품 유통의 4단계로 분류했다. 피부 진단은 설문을 통해서 이뤄지는 경우가 많다. 피부 유형을 그룹으로 분류하기 때문에 맞춤 효과가 높지는 못하다는 한계가 있다. 추천·체험은 인플루언서 콘텐츠에 기대는 부분이 큰데, 개인별로 차이가 있을 뿐더러 과장 광고로 인한 신뢰도 문제도 종종 제기된다. 자동화 공정에 따른 제조 과정에선 피부 유형별 생산이 가능하지만 소품종 대량새산으로 개별 맞춤형과는 거리가 있다. 유통은 바코드 관리가 일반적으로 이뤄지고 있는데, 완제품 유통 정보의 조작 가능성이 있다는 한계가 있다. 이 박사는 AI를 접목하면 혁신적으로 개선할 수 있는 부분이 많다고 설명했다. 먼저, AI를 활용해 피부 진단을 실시하면 개인별로 세부적인 피부 유형 진단이 가능하게 된다. 또한, 체험 측면에선 AR(증강현실), VR(가상현실)을 접목하면 소비자가 개별 제품에 대한 간접 체험을 할 수 있게 돼 제품 선택 과정에서 보다 현실적인 도움을 받을 수 있게 될 것이란 전망이다. 제조 과정에선 로봇이나 3D 프린팅을 접목하면 세분화된 개인 맞춤형 화장품에 훨씬 가깝게 다가갈 수 있다. 유통 과정에서도 블록체인을 활용한다면 제조성분 및 유통과정에 대한 추적을 조작 우려 없이 확인할 수 있을 것으로 전망된다. 맞춤형 화장품을 제공하기 위한 밑바탕이 된다고 할 수 있는 'AI 피부 진단'과 관련해선 다수의 기업이 일정 수준 이상의 연구 성과를 내고 있다. 다양한 데이터가 축적될수록 더욱 간편하고 확실한 진단 및 의사결정이 가능하게 된다. 나아가 1:1 맞춤형 케어나 원격 케어 지원도 가능하게 될 것이라고 이 박사는 설명했다.  지난해와 올해 개최된 CES(국제전자제품박람회)에서도 AI기술이 접목된 다양한 뷰티 디바이스가 소개됐다. 특히 올해 CES에선 니콜라 히에로니무스 로레알 CEO가 뷰티 기업 대표로선 최초로 기조연설을 펼치기도 해 뷰티 산업과 AI의 결합에 대한 기대감이 더욱 높아졌다. 로레알은 이용자가 현재 상태를 입력하거나 사진을 찍어 올리면 최적의 제품을 추천해주는 AI '뷰티 지니어스'를 선보였다. 국내 기업 중에도 아모레퍼시픽(립큐어빔), LG생활건강(임프린투), 룰루랩(루미나앱), 닥터리진(닥터리진S1) 등이 AI 기술을 융합한 스마트 뷰티 디바이스를 공개해 주목 받았다. 이 박사는 "기존에도 피부 진단 기기나 제품 추천 서비스는 있었다"며 "최근 공개되는 시스템에선 그동안 이용자가 불만을 표했던 '감성' 부분이 조금씩 반영되고 있다는 점이 차별점"이라고 분석했다. 이용자가 시스템이 제공하는 결과에 대해 불만족스럽다고 반응하면, 생성형 AI가 대화형 인공지능을 통해 다른 대안을 제공할 수 있다는 것이다. 이 박사는 "향후 뷰티 산업에서도 AI와 ICT 기술의 융합으로 밸류체인의 고도화가 가속될 것"이라고 전망하며 "각 세부 분야에서 소비자의 요구사항을 만족시키고 가치 실현에 다가갈 수 있도록 연구를 지속해야 할 것"이라고 언급하며 강연을 마무리했다. |
일상과 산업 전반에 큰 영향을 미치고 있는 AI(인공지능)가 뷰티 산업에서도 영향력이 무한대로 확장될 수 있을 것이라는 전망이 나왔다.
한국전자통신연구원 책임연구원 이문섭 박사는 서울 서초구 The-K호텔 서울 컨벤션센터에서 지난 10일 열린 대한화장품학회 춘계학술대회에서 "사실상 AI 적용이 불가능한 연구 분야는 없다"며 AI 연구 및 활용의 중요성에 대해 강조했다.
'AI기반 뷰티테크 기술 동향 및 사례'를 주제로 강연을 펼친 이 박사는 AI 기술의 역사 및 최신 트렌드와 뷰티 산업의 적용 가능성에 대해 언급했다.
'인공지능'은 1956년 다트머스회의에서 처음 언급된 이후 딥러닝 기술의 발전을 거쳐 챗GPT(ChatGPT)를 비롯한 생성형 AI에 이르기까지, 다양한 산업군에 적용되면서 혁신적 변혁을 주도하고 있다.
인간의 뉴런과 비슷한 인공신경망 방식으로 정보를 처리하는 딥러닝(Deep Learning)은 2012년1 알렉스넷(AlexNet)이 주목받으며 본격적으로 성장하기 시작했다. 2016년엔 알파고(AlphaGo)의 등장으로 세상이 떠들썩해졌고, 2017년 구글이 발표한 트랜스포머(Transformer) 기술은 챗GPT 등장의 토대가 됐다. '초거대AI'의 시대가 본격적으로 열린 것이다.
OpenAI의 챗GPT를 필두로 구글의 바드(Bard), 마이크로소프트의 메가트론(Megatron)에 이르기까지 다수의 기업이 생성형 AI 자체 모델을 공개했다. 국내에서도 네이버(하이퍼클로바), 카카오(KoGPT), LG전자(EXAONE), SK텔레콤(에이닷) 등이 다양한 특징을 가진 시스템을 공개했다.
이제 AI는 자주 사용하는 기기 자체에 탑재되는 '온 디바이스' 형태로 발전했다. 기기 자체에 AI 서비스가 가능한 기술이 탑재돼 통신 상태와 무관하게 AI 기술을 이용할 수 있게 된 것. 이 박사는 "온 디바이스 AI의 경우 서버를 거치지 않아도 되기 때문에 정보 처리 속도가 빠르고, 보안 측면에서 장점이 있다"고 설명했다.
다양한 측면으로 발전하고 있는 AI는 개인화 서비스를 위해 필수적이라는 점에서도 큰 주목을 받고 있다. 뷰티 산업에선 개인화 트렌드에 적합한 '맞춤형 뷰티' 제품 및 서비스의 토대가 된다. 이 박사는 “새로운 산업 분야와 시장 개척을 위해선 인공지능을 잘 활용하는 것이 중요하다”고 강조했다.
AI기술이 맞춤형 화장품에 미치는 영향은 최근 뷰티 트렌드 중 '맞춤형·초개인화'와 '새로운 체험 가치 제공' 측면에서 닿아있는 것으로 분석된다. 이 박사는 현재 K-뷰티의 밸류체인을 크게 피부 진단, 화장품 추천·체험, 화장품 제조, 화장품 유통의 4단계로 분류했다.
피부 진단은 설문을 통해서 이뤄지는 경우가 많다. 피부 유형을 그룹으로 분류하기 때문에 맞춤 효과가 높지는 못하다는 한계가 있다. 추천·체험은 인플루언서 콘텐츠에 기대는 부분이 큰데, 개인별로 차이가 있을 뿐더러 과장 광고로 인한 신뢰도 문제도 종종 제기된다. 자동화 공정에 따른 제조 과정에선 피부 유형별 생산이 가능하지만 소품종 대량새산으로 개별 맞춤형과는 거리가 있다. 유통은 바코드 관리가 일반적으로 이뤄지고 있는데, 완제품 유통 정보의 조작 가능성이 있다는 한계가 있다.
이 박사는 AI를 접목하면 혁신적으로 개선할 수 있는 부분이 많다고 설명했다. 먼저, AI를 활용해 피부 진단을 실시하면 개인별로 세부적인 피부 유형 진단이 가능하게 된다. 또한, 체험 측면에선 AR(증강현실), VR(가상현실)을 접목하면 소비자가 개별 제품에 대한 간접 체험을 할 수 있게 돼 제품 선택 과정에서 보다 현실적인 도움을 받을 수 있게 될 것이란 전망이다. 제조 과정에선 로봇이나 3D 프린팅을 접목하면 세분화된 개인 맞춤형 화장품에 훨씬 가깝게 다가갈 수 있다. 유통 과정에서도 블록체인을 활용한다면 제조성분 및 유통과정에 대한 추적을 조작 우려 없이 확인할 수 있을 것으로 전망된다.
맞춤형 화장품을 제공하기 위한 밑바탕이 된다고 할 수 있는 'AI 피부 진단'과 관련해선 다수의 기업이 일정 수준 이상의 연구 성과를 내고 있다. 다양한 데이터가 축적될수록 더욱 간편하고 확실한 진단 및 의사결정이 가능하게 된다. 나아가 1:1 맞춤형 케어나 원격 케어 지원도 가능하게 될 것이라고 이 박사는 설명했다.
지난해와 올해 개최된 CES(국제전자제품박람회)에서도 AI기술이 접목된 다양한 뷰티 디바이스가 소개됐다. 특히 올해 CES에선 니콜라 히에로니무스 로레알 CEO가 뷰티 기업 대표로선 최초로 기조연설을 펼치기도 해 뷰티 산업과 AI의 결합에 대한 기대감이 더욱 높아졌다.
로레알은 이용자가 현재 상태를 입력하거나 사진을 찍어 올리면 최적의 제품을 추천해주는 AI '뷰티 지니어스'를 선보였다. 국내 기업 중에도 아모레퍼시픽(립큐어빔), LG생활건강(임프린투), 룰루랩(루미나앱), 닥터리진(닥터리진S1) 등이 AI 기술을 융합한 스마트 뷰티 디바이스를 공개해 주목 받았다.
이 박사는 "기존에도 피부 진단 기기나 제품 추천 서비스는 있었다"며 "최근 공개되는 시스템에선 그동안 이용자가 불만을 표했던 '감성' 부분이 조금씩 반영되고 있다는 점이 차별점"이라고 분석했다. 이용자가 시스템이 제공하는 결과에 대해 불만족스럽다고 반응하면, 생성형 AI가 대화형 인공지능을 통해 다른 대안을 제공할 수 있다는 것이다.
이 박사는 "향후 뷰티 산업에서도 AI와 ICT 기술의 융합으로 밸류체인의 고도화가 가속될 것"이라고 전망하며 "각 세부 분야에서 소비자의 요구사항을 만족시키고 가치 실현에 다가갈 수 있도록 연구를 지속해야 할 것"이라고 언급하며 강연을 마무리했다.
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