LG생활건강, Vision AI로 얼굴 부위별 노화 차이 규명

[포인트경제] LG생활건강이 비전 AI(Vision AI) 기술을 활용해 얼굴 부위별 노화 속도의 차이를 규명하는 데 성공했다. 이번 연구는 한국 여성 1만6000명을 대상으로 진행한 최대 규모의 얼굴 노화 분석 사례다.

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

LG생활건강은 피부과학 분야의 국제 학술지인 ‘피부연구학회지(Journal of Investigative Dermatology)’ 온라인판에 ‘대규모 얼굴 이미지 분석 및 GWAS(전장 유전체 연관성 분석 기술)를 통한 얼굴 형태 노화의 유전적 구조 규명’ 논문을 게재했다. 이 연구는 피부 장수(Skin Longevity) 연구 프로젝트의 일환으로, AI를 활용해 얼굴 이미지를 분석하고 피부 유형을 분류하는 비전 AI 기술을 적용한 점에서 주목받는다.

연구진은 20~60대 한국인 여성 약 1만6000명의 고해상도 얼굴 이미지를 확보하고, 안면 특징점 추출 기술(Facial Landmark Detection)을 통해 얼굴 상 68개의 특징점을 분석했다. AI를 활용해 눈꼬리 처짐, 입술 비율, 얼굴 윤곽 등 육안으로 구분하기 어려운 미세한 얼굴 구조 변화를 추적하며 연령대별 6가지 노화 지표를 정량화했다.

연구 결과 얼굴 부위별 노화 시계가 다르게 진행됨을 확인했다. 눈가는 50세 이전부터 처짐이 가속화됐고 입술은 50세 이후부터 본격적인 변화가 나타났다. 반면 얼굴 윤곽은 전 연령대에 걸쳐 지속적으로 변화했다. 이에 따라 30~40대는 눈가 주름 관리에 집중하고, 50대 이상은 입가 및 주변 탄력 강화에 우선순위를 둬야 한다는 스킨케어 로드맵을 제시했다.

또한 LG생활건강은 전장 유전체 연관성 분석 기술(GWAS)을 적용해 얼굴 노화에 영향을 미치는 10개의 유전자 영역을 발굴했다. 이들 유전자는 피부 조직 발달과 탄력 유지에 기능적으로 관련됐다. 예를 들어 ‘FOXL2’ 유전자는 눈가 피부 발달과 노화 패턴 조절에 중요한 역할을 하며, ‘FGF10’ 유전자는 피부 세포에서 콜라겐 단백질 합성에 관여해 얼굴 탄력과 피부 구조 유지에 기여한다.

이번 연구는 연령대별 노화 특징뿐만 아니라 개인의 타고난 노화 특성까지 고려한 피부 케어 전략 수립에 기반을 제공한다.

LG생활건강 강내규 최고기술책임자는 “LG생활건강이 추구하는 가치는 단순히 노화를 늦추는 것을 넘어 생애 전반에 걸쳐 건강하고 아름다운 피부 장수를 실현하는 것”이라며 “얼굴 부위별 노화의 비밀을 밝혀낸 이번 연구 성과를 바탕으로 개인 특성과 연령대별 노화 특징을 고려한 정밀한 뷰티 케어 솔루션을 제공할 계획”이라고 밝혔다.