[문화투데이 구재숙 기자] LG생활건강은 인공지능(AI)을 활용해 영상·이미지 데이터를 분석하는 비전 AI 기술을 활용해 눈가와 입술, 얼굴 윤곽 등 얼굴 부위별 노화 속도의 차이를 규명했다고 16일 밝혔다.
LG생활건강은 피부과학 분야 국제 학술지인 '피부연구학회지' 온라인판에 이 같은 내용을 담은 논문 '대규모 얼굴 이미지 분석 및 GWAS(전장 유전체 연관성 분석 기술)를 통한 얼굴 형태 노화의 유전적 구조 규명'을 게재했다.
LG생활건강은 20∼60대 한국인 여성 약 1만6천명의 고해상도 얼굴 이미지를 확보하고, '안면 특징점 추출 기술'을 적용해 얼굴의 68개 특징점을 분석했다.
AI를 활용해 맨눈으로 구분하기 힘든 얼굴 구조의 미세한 변화를 추적하며 눈꼬리 처짐, 입술 비율, 얼굴 윤곽 등 연령대별 6가지 노화 지표를 정량화했다.
연구 핵심은 얼굴 부위별로 노화 시계가 다르게 진행된다는 점이다.
눈가는 50세 이전부터 처짐이 가속화되기 시작했고, 입술은 50세 이후부터 본격적인 변화가 두드러졌다. 반면 얼굴 윤곽은 특정 연령대에 국한되지 않고 전 연령대에 걸쳐 지속해 변화했다.
이는 나이에 따라 처짐이나 탄력 관리에 집중해야 할 부위가 다르다는 점을 시사한다고 LG생활건강은 설명했다.
또 LG생활건강은 대규모 유전체 데이터로부터 원인 유전자를 발굴하는 '전장 유전체 연관성 분석 기술'을 적용해 얼굴 노화에 영향을 미치는 10개의 유전자 영역도 밝혀냈다고 전했다.
발견된 유전자들은 피부 조직 발달이나 탄력 유지와 기능적인 관련성을 보였다.
가령 'FOXL2' 유전자는 눈가 피부의 발달에 중요한 역할을 하며 눈가 노화 패턴을 조절하고, 'FGF10' 유전자는 피부 세포에서 콜라젠 단백질 합성에 관여하며 얼굴의 탄력과 피부 구조 유지에 기여할 수 있다는 점을 확인했다.
LG생활건강은 해당 연구를 통해 연령대뿐만 아니라 개인의 타고난 노화 특성까지 고려한 피부관리 전략을 세울 수 있다고 설명했다.
강내규 LG생활건강 최고기술책임자(CTO)는 "이번 연구 성과를 바탕으로 개인의 타고난 특성과 연령대별 노화 특징을 고려해 정밀한 미용 관리 해법을 제공할 계획"이라고 말했다.
