LG생활건강이 ‘비전 AI(Vision AI)’ 기술을 활용해 눈가, 입술, 얼굴 윤곽 등 얼굴 부위별 노화 속도의 차이를 밝혀내는 데 성공했다.

 LG생활건강 안면 특징점 추출 기술 적용 예시(좌), 얼굴 부위별 6가지 노화 지표 정의 예시(우)

LG생활건강은 최근 피부과학 분야의 국제 학술지인 Journal of Investigative Dermatology 온라인판에 ‘대규모 얼굴 이미지 분석 및 GWAS를 통한 얼굴 형태 노화의 유전적 구조 규명’이라는 연구 논문을 게재하며 연구 성과를 공식적으로 인정받았다고 16알 벍혔다.

이번 연구는 LG생활건강의 피부 장수 연구 프로젝트의 일환으로, 얼굴 이미지를 기반으로 피부 유형을 분류하는 비전 AI 기술을 적용한 국내 최대 규모의 얼굴 노화 연구 사례다. 

연구진은 얼굴 부위별 정량화된 노화 지표를 제시하고, 특징적인 노화 패턴에 영향을 미치는 원인 유전자까지 발굴했다. 이를 통해 생애주기별 맞춤형 뷰티 케어 전략 마련에 새로운 전환점을 제시했다는 평가를 받고 있다.

LG생활건강 R&I 연구 부문은 20~60대 한국인 여성 약 1만6000명의 고해상도 얼굴 이미지를 확보하고, ‘안면 특징점 추출 기술’을 활용해 얼굴상의 68개 특징점을 분석했다. AI 기술을 통해 육안으로 확인하기 어려운 미세한 변화를 추적하며 눈꼬리 처짐, 입술 비율, 얼굴 윤곽 등 연령대별 6가지 노화 지표를 정량화했다.

연구 결과, 얼굴 부위별 노화 시계가 서로 다르게 진행되는 것으로 나타났다. 눈가는 50세 이전부터 처짐이 가속화되기 시작했으며, 입술은 50세 이후부터 변화가 뚜렷하게 나타났다. 반면 얼굴 윤곽은 특정 연령대에 국한되지 않고 전 연령대에 걸쳐 점진적으로 변화했다. 이를 토대로 연구진은 30~40대는 눈가 주름 관리, 50대 이상은 입가와 얼굴 윤곽 탄력 강화에 집중하는 스킨케어 로드맵을 제안했다.

또한, LG생활건강은 대규모 유전체 데이터 분석을 통해 얼굴 노화에 영향을 미치는 10개의 유전자 영역을 밝혀냈다. 주요 유전자로는 눈가 피부 발달과 노화 패턴 조절에 관여하는 ‘FOXL2’, 피부 세포 콜라겐 합성 및 탄력 유지와 관련된 ‘FGF10’ 등이 포함됐다. 이를 통해 개인의 타고난 노화 특성과 연령대를 고려한 맞춤형 피부 관리 전략 수립이 가능해졌다.

LG생활건강 강내규 최고기술책임자(CTO)는 “이번 연구는 단순히 노화를 늦추는 것을 넘어, 생애 전반에 걸쳐 건강하고 아름다운 피부 장수를 실현하는 기반이 된다”며, “얼굴 부위별 노화 특성을 규명한 이번 성과를 토대로 개인 맞춤형 정밀 뷰티 케어 솔루션을 제공할 계획”이라고 밝혔다.

[경제엔미디어=김재호 기자]