유통
아모레퍼시픽, AI 기반 피부 자극 자동 진단 기술 개발
- 전문가 수준 정확도·신뢰성 갖춘 독자 AI 기술력 확보
AI 연구 생산성 향상 글로벌 안전성 평가 리더십 강화

이번에 발표한 연구에서 아모레퍼시픽은 최신 딥러닝 기술인 YOLOv5x 객체 탐지 알고리즘을 활용해 패치 테스트 이미지에서 피부 자극 반응을 자동 진단하는 AI 기반 모델을 개발했다. 아모레퍼시픽이 개발한 AI 진단 모델은 전문가가 0~4점의 자극 점수를 부여한 총 8만3629건의 피부 데이터를 학습했으며, 1312건의 평가 데이터와 1536건의 검증 데이터를 통해 그 성능을 확인했다. 이렇게 개발한 AI 모델은 24시간 및 48시간 시점 모두에서 98.3%의 높은 정확도를 기록했다. 자극 점수 0(무자극)에 대한 민감도는 99.7%로 매우 높은 신뢰성을 입증했다.
해당 연구 결과는 아모레퍼시픽의 AI 모델이 피부 자극 반응을 효과적으로 판별하고 분류할 수 있음을 보여준다. 이를 통해 기존에는 평가자의 눈에만 의존하던 평가 방식보다 더 빠르고 정확한 피부 자극 진단이 가능해졌다. 현행 패치 테스트는 전문가의 일관된 판정 기준과 편차 최소화 및 정확도 향상이 핵심이다. AI 기반 자동 진단 모델은 전문가 의존도를 낮추면서 높은 일관성과 객관성을 보장한다.
아모레퍼시픽 R&I센터 김영소 품질안전연구소장은 "이번에 의미 있는 국제 저널을 통해 발표한 AI 기반 피부 자극 자동 진단 기술은 진단의 정확성과 신뢰성을 높이면서 효율성도 크게 향상시킨 혁신적인 성과"라며 "앞으로도 아모레퍼시픽은 AI 기술을 접목한 차세대 피부 안전성 평가 플랫폼을 고도화해 글로벌 고객에게 신뢰받는 뷰티 솔루션을 제공할 것"이라고 말했다.
한편 아모레퍼시픽은 AI 기술을 활용해 연구 생산성을 향상시키기 위한 노력을 지속해서 이어오고 있다. 이번에 개발한 기술은 화장품뿐 아니라 생활용품, 의약외품 등 다양한 산업 분야로 확장 가능하다. 아모레퍼시픽은 글로벌 규제 대응 및 임상시험 효율화에도 이바지할 것으로 기대하고 있다.
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