KR20210059214A - 인공 지능에 기반한 피부 진단을 통한 고객 맞춤형 피부 외용제의 제공 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 인공 지능에 기반한 피부 진단을 통한 고객 맞춤형 피부 외용제의 제공 방법에 관한 것으로서, 본 발명은 (A) 다양한 원료 및 피부 외용제와 그에 대한 평가 정보를 원료 정보 데이터베이스에 축적하며, (B) 고객의 피부 의견 정보와, 피부 측정 정보와, 피부 영상 정보를 입력하고 네트워크를 통하여 상기한 제반 정보를 피부 정보 데이터베이스에 축적하며, 인공지능(AI)에 기반한 머신 런닝에 의해 피부 진단 정보를 생성하고, (C) 딥런닝에 의해 특정 고객의 피부 특성 및 해당 시점에서의 피부 상태에 최적화된 원료 정보 및 피부 외용제 정보를 제공하고, (D) 그에 따라 고객 맞춤형 피부 외용제를 제공하는 단계를 포함하며, 본 발명에 따르면, 특정 고객의 특정 시점에서의 피부 진단 정보와 그에 최적화된 천연 및 생리활성 원료 정보를 제공함으로써, 고객 개개인에 최적화된 솔루션과 피부 케어를 제공함과 아울러, 특정 고객의 피부 타입과 해당 시점에서의 피부 상태에 부합하는 원료, 특히 적절한 천연 생리활성 원료를 선택하여 최적하게 설계된 고객 맞춤형 피부 외용제를 제공할 수가 있다.
Description
본 발명은 인공 지능에 기반한 피부 진단을 통한 고객 맞춤형 피부 외용제의 제공 방법에 관한 것이며, 더욱 상세하게는, 다양한 원료, 특히 천연 생리활성을 지니는 화장료 원료 및 그에 따른 피부 외용제의 조성 및 제형에 관한 정보와 이들의 시험관 내, 생체 내, 임상효능 평가 정보를 빅데이터화하고, 고객의 피부 의견 정보와, 피부 상태 측정 정보 및, 피부 이미지 측정 정보 등을 이용한 머신 런닝(machine learning)에 의한 고객 피부 진단 정보를 네트워크를 통하여 데이터베이스로 축적하는 한편, 이들 화장료 원료 및 조성물과 그 평가 정보에 대한 빅데이터와 고객 피부 진단 정보를 인공 지능에 기반한 딥런닝(deep learning)을 통하여 해당 고객에 최적화된 피부 외용제를 제공하거나 또는 맞춤형으로 설계된 제형의 피부 외용제를 제공하는, 인공 지능에 기반한 피부 진단을 통한 고객 맞춤형 피부 외용제의 제공 방법에 관한 것이다.
사람의 피부는 연령과 성별, 피부 타입에 따라 차이가 있을 뿐만 아니라, 주름, 거칠기, 피부결, 피부 톤, 윤기, 광채, 보습, 색소 침착, 탄력성, 민감성 등과 같은 피부 상태 역시 내적 및 외적 환경에 따라 변화하게 되므로, 자신의 피부 특성 및 상태에 따른 적절한 화장품의 선택은 중요하다.
화장품 구매 시 소비자는 지인의 추천을 받거나, 또는 화장품 제조사나 쇼핑몰, 혹은 전문 판매점의 웹사이트 등에서 자신에 맞을 듯 한 제품의 브랜드명, 가격, 제품의 용기 외관, 사용법, 구매 사용자 리뷰 등을 참조하여 화장품을 선택함이 일반적이다.
그러나 화장품은 너무도 많은 브랜드와 제형이 있고, 제조사 제품 간에도 유사한 것들이 매우 다양하게 존재할 뿐만 아니라, 화장품 관련 정보는 오프라인은 물론, 정보통신기술(ICT)의 발전에 따라 온라인상에도 방대한 양의 정보가 넘쳐 나고 있으므로 자신에 맞는 적절한 화장품의 선택은 쉽지 않은 문제이며, 제조사의 일방적인 광고 선전 외에는 화장품에 포함된 성분이 자신의 피부 특성 및 상태에 맞는 것인지 소비자는 정확히 판단할 수 없어 적당히 선택하는 일이 다반사임이 현실이다.
최근 들어, 이러한 문제점을 해결하고자 고객의 화장품 선택에 있어 피부 특성 및 상태가 각기 다른 개개의 고객 맞춤형 정보 및 화장품을 제공하려는 시도가 있어 왔다.
공개특허공보 제 10-2017-0096904호(2017.08.25. 공개)는 디스플레이 및 프로세서를 포함하고, 상기한 프로세서는 사용자의 피부 상태를 나타내는 피부 진단 정보를 획득하고, 상기한 피부 진단 정보에 기반하여 사용자의 피부 유형을 결정하고, 결정된 피부 유형에 대한 정보와, 결정된 피부 유형에 대응하는 콘텐트를 디스플레이에 표시하도록 설정된 전자 장치를 제안하고 있다.
또한 공개특허공보 제 10-2017-0117840호(2017.10.24. 공개)는 피부 상태 측정부에서 피부 상태를 측정하여, 탄력, 보습, 색소, 항산화 및 민감도로 이루어진 군 중에서 선택된 하나 이상의 카테고리별 피부 상태 정보를 산출하는 피부 상태 측정 제어부와, 데이터베이스 또는 유전자 측정부로부터의 피험자의 유전자 정보에 기초하여 카테고리별 피부 상태 변화예측 정보를 산출하는 피부 상태 예측 제어부 및, 피부 상태 정보 및 피부 상태 변화 예측 정보에 기초하여 측정 시점의 피부 상태 및 피부 상태 변화에 대한 피부 진단 정보 및 이에 대응한 피부 관리 정보를 산출하여 제공하는 피부 진단 및 관리 정보 제공부를 포함하는 맞춤형 피부 진단 및 관리 시스템을 제시하고 있다.
그러나 상기한 종래 기술은 피부 진단 및 관리 정보를 제시하는 것일 뿐, 고객 맞춤형 화장료 성분이나 화장품의 제공과는 무관하다.
한편, 최근 들어 인공 지능(AI)에 기반한 4차 혁명이 태동되고 있으며, 인공 지능의 한 분야로써 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하여 데이터를 기반으로 컴퓨터가 스스로 새로운 알고리즘을 만들어 내는 머신 런닝과, 데이터에 존재하는 패턴을 복잡한 다계층 네트워크로 모델화하는 트레이닝 할 모델의 인풋과 아웃풋 사이에 숨겨진 계층(hidden layer)이 적어도 하나 이상 존재하는 심층신경망(Deep Neural Networks, DNN)을 사용하는 머신러닝의 하위 개념으로써의 딥런닝이 주목받고 있다.
이러한 머신 런닝은 컴퓨터가 데이터를 기반으로 추론, 분석하여 결과 값을 내는 과정을 거치므로 적절한 빅데이터의 확보에 의해 정확한 예측과 분석으로 높은 신속성과 경제성 및 정확성을 제공할 수 있으므로, 화장품 분야에 있어서도 고객 맞춤형 정보를 제공하기 위한 시도가 이루어지고 있다.
공개특허공보 제 10-2019-0089789호(2019.07.31. 공개)는 광을 조사하는 복수의 광원들과, 딥러닝 알고리즘을 이용하여 학습되고, 사용자의 얼굴 피부 상태를 추론하는 피부 케어 모델을 저장하는 메모리와, 사용자의 얼굴을 촬영하는 카메라 및, 카메라를 통해 촬영된 제1 타입의 얼굴 이미지 및 피부 케어 모델에 기반하여 얼굴의 각 부위에 대한 피부 상태를 획득하고, 획득된 피부 상태에 기초하여, 복수의 광원들의 광 출력을 제어하는 프로세서를 포함하는, 인공 지능을 이용하여 사용자의 피부를 관리하는 광 출력 기기를 제안하고 있다.
그러나 상기한 종래기술은 피부 케어 장치에 관한 것일 뿐 고객 맞춤형 화장료 성분이나 화장료 조성물로서의 화장품의 제공과는 무관하다.
등록특허공보 제10-2001337호(2019.07.11. 등록)는 의료기기 제품, 화장 관련 상품정보와, 제조사 정보인 제품 데이터가 저장되는 제품 DB; 고객데이터가 저장되는 고객정보 DB; 피부진단데이터와, 피부유형 정보 데이터인 지식데이터가 저장되는 지식서비스 DB; 특정 회원의 피부측정 데이터를 생성하는 피부측정장치; 및 상기 피부측정장치의 피부측정데이터를 전송받고, 상기 제품DB와, 고객정보 DB, 지식서비스 DB와 연계되어, 상기 피부측정데이터를 기반으로 소비자의 피부 타입을 산출하여 타입별 맞춤형 분석데이터를 형성하여 상기 회원과, 상기 제조사, 상기 진단자에 제공하는 빅데이터 인공지능 운영서버를 포함 하는 빅데이터 및 AI를 이용한 피부 타입 맞춤형 서비스 통합제공시스템을 제안하고 있다.
그러나 상기한 종래기술은 제조사와 피부과 전문의의 참여 하에 소비자에게 자신의 피부타입에 적합한 제품과 서비스를 추천하기 위한 것일 뿐, 고객 맞춤형으로 설계된 최적화된 원료의 선택 및 이를 포함하는 화장품의 제공과는 무관하다.
따라서 본 발명은 주 목적은 고객 개개인의 피부 타입과 상태에 부합하는 원료, 특히 적절한 천연 생리활성 원료를 선택하여 최적하게 설계된 피부 외용제를 제공할 수가 있는, 인공 지능에 기반한 피부 진단을 통한 고객 맞춤형 피부 외용제의 제공 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 다른 목적은 다양한 원료 및 피부 외용제에 관한 정보와 이들의 시험관 내, 생체 내, 임상효능 평가 정보를 빅데이터 화함과 아울러, 고객의 피부 의견 정보와, 피부 상태 측정 정보 및, 피부 이미지 측정 정보 등을 이용한 머신 런닝에 의한 고객 피부 진단 정보를 데이터베이스로 축적하고, 특정 고객의 피부 진단 정보와 그에 최적화된 천연 및 생리활성 원료 정보를 함께 제공함으로써, 고객 개개인에 최적화된 솔루션을 제공할 수가 있는, 인공 지능에 기반한 피부 진단을 통한 고객 맞춤형 피부 외용제의 제공 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 특정 고객의 피부에 적용 시 부작용이 없어 안전하면서도 피부 상태 개선에 최적하게 제형화된 피부 외용제를 제공함으로써, 고객 개개인에 최적화된 피부 케어를 가능하게 하는, 인공 지능에 기반한 피부 진단을 통한 고객 맞춤형 피부 외용제의 제공 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 상기한 제반 목적을 원활히 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 양태에 따르면, (A) 다양한 원료 및 피부 외용제에 관한 정보와 상기한 원료 및 피부 외용제에 대한 시험관 내, 생체 내, 또는 임상효능 평가 정보를 빅데이터화하여 원료 정보 데이터베이스에 축적하는 단계와; (B) (1) 고객의 피부 의견 정보를 입력하고, 피부 상태를 측정하여 피부 측정 정보를 입력하며, 피부 이미지를 촬영하여 영상 정보를 입력하는 과정을 소정의 순서로 수행하고, (2) 네트워크를 통하여 상기한 제반 정보를 피부 정보 데이터베이스에 축적하며, (3) 인공지능(AI)에 기반한 머신 런닝에 의해 피부 진단을 수행하는 것을 포함하는, 인공지능 기반 피부 진단 정보를 생성하는 단계와; (C) 상기한 피부 진단 정보에 따른 최적의 원료 및 피부 외용제를 상기한 피부 정보 데이터베이스 및 원료 정보 데이터베이스와 연계한 딥런닝에 의해 특정 고객의 해당 시점에서의 피부 특성 및 상태에 최적화된 원료 정보 및 피부 외용제 정보를 제공하는 단계와; (D) 상기한 최적화된 원료 정보 및 피부 외용제 정보에 따라 고객 맞춤형 피부 외용제를 제공하는 단계를 포함하는, 인공 지능에 기반한 피부 진단을 통한 고객 맞춤형 피부 외용제의 제공 방법이 제공된다.
상기한 원료 및 피부 외용제에 관한 정보는 자극성 및 알러지에 관한 정보를 포함할 수 있으며, 상기한 피부 외용제에 관한 정보는 피부 외용제의 조성 및 제형에 관한 정보를 포함할 수 있다.
한편, 상기한 피부 의견 정보 및 피부 영상 정보의 획득은 모바일 기기에 의하여 얻어질 수 있고 상기한 피부 측정 정보의 획득은 모바일 연동 기기에 의하여 얻어질 수 있으며, 이 경우 이들 정보는 모바일 앱과 연동되어 앱으로 자동 기록될 수 있다.
상기한 원료는 항균, 항산화, 항노화, 항알러지 항여드름, 재생, 미백, 주름개선, 색소제거, 보습, 진정, 홍반 완화, 건조증 개선, 민감성 개선, 및/또는 아토피 개선에 관한 생리활성 물질 또는 천연 추출물일 수 있다.
또한 상기한 피부 의견 정보, 피부 영상 정보 및, 상기한 피부 측정 정보는 홍반, 수분, 유분, 건조, 민감성, 염증, 여드름, 주름, 색소침착, 주근깨, 기미, 모공, 습진, 피지, 건선, 아토피, 알러지, 거칠기, 피부 타입, 탄력, 진피 밀도, 피부 온도, 피부 pH, 각질, 피부 두께, 또는 이들의 임의의 조합에 관한 복합 정보일 수 있다.
상기한 피부 정보 데이터베이스에 축적되는 피부 정보와, 상기한 머신 런닝을 통한 데이터 처리에 의해 생성되는 피부 진단 정보와, 특정 고객의 해당 시점에서의 피부 특성 및 상태에 최적화된 원료 정보 및 피부 외용제 정보는, 고객과 제조사 및, 판매자에 실시간으로 제공되어 업데이트 저장될 수 있다.
한편, 상기한 최적화된 원료 정보 및 피부 외용제 정보에 따른 고객 맞춤형 피부 외용제의 제공은 초기 소량의 샘플로 제공되고, 해당 고객의 사용 후 평가 정보를 모바일 앱을 통하여 피부 정보 데이터베이스에 피드백 받아 저장하고, 상기한 고객의 사용 후 평가 정보를 머신 런닝에 의해 반영하여 더욱 최적화된 원료 정보 및 피부 외용제 정보로 수정하여 저장하고 업데이트한 다음, 수정된 원료 정보 및 피부 외용제 정보에 따라 피부 외용제 본품을 제공할 수도 있다.
본 발명의 인공 지능에 기반한 피부 진단을 통한 고객 맞춤형 피부 외용제의 제공 방법에 따르면, 다양한 원료 및 피부 외용제에 관한 정보와 이들의 시험관 내, 생체 내, 임상효능 평가 정보를 빅데이터화함과 아울러, 고객의 피부 의견 정보와, 피부 상태 측정 정보 및, 피부 이미지 측정 정보 등을 이용한 머신 런닝에 의한 고객 피부 진단 정보를 데이터베이스로 축적하고, 특정 고객의 피부 진단 정보와 그에 최적화된 천연 및 생리활성 원료 정보를 제공함으로써, 고객 개개인에 최적화된 솔루션과 피부 케어를 제공함과 아울러, 특정 고객의 피부 타입과 해당 시점에서의 피부 상태에 부합하는 원료, 특히 적절한 천연 생리활성 원료를 선택하여 최적하게 설계된 고객 맞춤형 피부 외용제를 제공할 수가 있다.
도 1은 인공 지능에 기반한 피부 진단 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 2는 도 1의 피부 진단 정보와, 원료 및 피부 외용제에 관한 정보및 이들에 대한 평가 정보를 이용한 본 발명에 따른 고객 맞춤형 피부 외용제의 제공 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 3은 도 1의 예시도이다.
도 4는 도 3의 이미지 및 피부 상태 측정 과정을 설명하는 예시블록도이다.
도 5는 도 3의 설문 조사 지문 예시도이다.
도 6은 피부 진단 정보와, 원료 및 피부 외용제에 관한 정보및 이들에 대한 평가 정보를 이용한 머신 런닝에 의해 고객 맞춤형 최적화 원료 및 피부 외용제를 제시하는 과정을 나타내는 모식도이다.
도 7은 머신 런닝 알고리즘에 대한 개략 모식도이다.
도 2는 도 1의 피부 진단 정보와, 원료 및 피부 외용제에 관한 정보및 이들에 대한 평가 정보를 이용한 본 발명에 따른 고객 맞춤형 피부 외용제의 제공 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 3은 도 1의 예시도이다.
도 4는 도 3의 이미지 및 피부 상태 측정 과정을 설명하는 예시블록도이다.
도 5는 도 3의 설문 조사 지문 예시도이다.
도 6은 피부 진단 정보와, 원료 및 피부 외용제에 관한 정보및 이들에 대한 평가 정보를 이용한 머신 런닝에 의해 고객 맞춤형 최적화 원료 및 피부 외용제를 제시하는 과정을 나타내는 모식도이다.
도 7은 머신 런닝 알고리즘에 대한 개략 모식도이다.
먼저, 본 명세서 전반에 걸쳐 사용되는 “원료”라는 용어는 화장품 과 같은 피부 외용제의 제조에 통상적으로 사용되는 부형제나, 안정제, 분산제, 방부제, 착향제 등으로 사용되는 성분 원료를 포함하는 의미로 사용되나, 특정하게는 피부 개선을 위한 생리활성 물질, 특히 천연 생리활성 물질 또는 추출물을 의미하는 것으로 정의될 수 있으나, 화학적 합성 생리활성 물질을 배제하는 의미는 아니다.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명을 더욱 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 인공 지능에 기반한 피부 진단 과정을 나타내는 흐름도로써, 매장에서의 오프라인 또는 온라인 모바일 설문조사를 통해 고객 개개인 자신이 직접 기재한 고객 자신의 주관적 피부 의견 정보, 예를 들면, 피부 과거 이력이나 현재 피부 상태, 피부 타입 등에 관한 피부 의견 정보(101)와, 매장 등과 같은 오프라인에서의 피부 측정 기기, 특정하게는 오프라인 또는 온라인에서의 모바일 연동식 피부 측정 기기를 이용하여 측정되는 피부 유분, 수분, 탄력, pH, 피부 온도, 진피 두께, 각질, 색소, 주름, 블랙헤드, 화이트헤드 등과 같은 피부 측정 정보(102)와, 오프라인 또는 온라인으로 촬영된 이미지로써의 홍반, 건조, 민감성, 염증, 여드름, 주름, 색소, 습진, 피지, 건선, 아토피, 알러지 등과 같은 영상 정보(103)를 입력하는 과정을 소정의 순서로 수행한다.
상기한 피부 의견 정보(101)와 피부 측정 정보(102) 그리고 영상 정보(103)는 네트워크를 통하여 피부 정보 데이터베이스(104)에 축적한다.
상기한 피부 정보 데이터베이스(104)에 축적된 정보는 신경망 분석부(105)에 연계되어 인공지능(AI)에 기반한 머신 런닝에 의해 피부 진단을 수행하고, 고객의 피부 상태에 대한 인공 지능 기반 피부 진단 정보(106)를 생성한다.
상기한 피부 진단 정보는, 상기한 피부 의견 정보(101)를 참조함과 아울러, 피부 영상 정보(103)에 따른 디지털 이미지를 다중 영역으로 구분하고 각 영역별 피부에 대해 소비자의 피부 유형을 분석함과 동시에, 피부 측정 정보(102)를 유형별로 분류하고, 피부 정보 데이터베이스(104)에 축적된 다른 정보와 대비, 분석 및 추론하여 피부 유형별 맞춤형 분석 데이터를 형성함으로써, 피부 진단 정보(106)를 제공한다.
상기한 피부 영상 정보(103)와 피부 측정 정보(102)와, 피부 진단 정보(106)는 네트워크를 통하여 제조사와 판매자 및 고객에게 전달(107)된다.
설명의 편의상 도 2에 앞서, 도 3 내지 도 5에 대하여 부연하기로 한다.
도 3은 인공지능 기반 피부 진단 정보(106)를 앱을 통하여 구축하는 과정을 나타내는 예시도이며, 도 4는 도 3의 이미지 및 피부 상태 측정 과정을 설명하는 예시블록도이며, 도 5는 도 3의 설문 조사 지문 예시도로써, 설명의 편의상 함께 언급하기로 한다.
고객의 피부에 최적화된 원료의 선택 및 최적화된 피부 외용제를 제공하기 위해 고객의 피부 정보를 수집한다.
도 3에 도시된 예에서는, 고객의 피부 영상 정보(103)는 이미지 촬영을 필요로 하기 때문에 얼굴 이미지를 획득할 수 있는 카메라를 가지고 있는 고객 자신의 모바일 기기(특정하게는 스마트폰)로 앱을 실행하며, 필요한 경우 로그인 절차 진행 후, 안면이나 손등, 팔 등과 같은 부위에 대한 이미지를 촬영한다.
도시된 예는 모바일 기기에 있는 카메라 모드로 얼굴 이미지를 촬영 하여 이미지를 업로드하는 화면이다.
도시된 예에서는 모바일 기기에 연동되어 있는 피부 측정기를 이용하여 고객의 피부 상태를 측정하는 경우를 도시한 것이나, 경우에 따라서는 피부 측정 장치를 판매점에 비치하고 네트워크를 통하여 제조사로 피부 측정 정보(102)를 실시간으로 제공할 수도 있음은 물론이다.
피부 측정기는 피부의 현재 상태를 측정하기 위한 것으로서, 유분, 수분, 두께, 탄력, 주름, pH, 각질 등과 같은 피부 요소를 측정함으로써 현재의 피부 상태 등을 측정할 수 있다(도 4 참조).
한편, 도시된 예에서는 피부 영상 정보(103) 및/또는 피부 측정 정보(102)의 획득 전 또는 후에 모바일 기기를 통하여 고객에게 설문조사를 실시하여 피부를 진단하는 피부 의견 정보(101)를 획득하는 예시 화면이다.
이러한 설문은 피부타입, 피부 고민으로 구성된 여러 항목의 다양한 질문으로 구성함으로써 고객 자신이 생각하는 주관적인 피부 상태를 파악할 수 있다(도 5 참조).
상기한 피부 의견 정보(101)와 피부 측정 정보(102) 그리고 영상 정보(103)는 네트워크를 통하여 피부 정보 데이터베이스(104)에 축적되며, 신경망 분석부(105)에 연계되어 인공지능(AI)에 기반한 머신 런닝에 의해 피부 진단을 수행하여 피부 진단 정보(106)를 생성함은 전술한 바와 같으므로 이에 대한 부연 설명은 생략하기로 한다.
상기한 피부 영상 정보(103)와 피부 측정 정보(102)와, 피부 진단 정보(106)는, 필요하다면 적절한 데이터 가공 처리 절차를 거쳐 예시된 바와 같은 막대형 그래프 혹은 방사형 그래프와 같은 다양한 시각적 화면으로 고객은 물론, 판매자와 제조자에게 전달될 수 있다.
이어서, 도 2는 도 1의 피부 진단 정보(106)와, 원료 및 피부 외용제에 관한 정보(108) 및 이들에 대한 평가 정보(109)를 이용한 본 발명에 따른 고객 맞춤형 피부 외용제의 제공 방법을 설명하는 흐름도로서, 항균, 항산화, 항노화, 항알러지 항여드름, 재생, 미백, 주름개선, 색소제거, 보습, 진정, 홍반 완화, 건조증 개선, 민감성 개선, 또는 아토피 개선 등에 관한 생리 활성을 지니는 생리활성 물질 또는 천연 추출물과 같은 원료에 관한 정보(108)와, 이들 원료와 이들 원료를 포함하는 피부 외용제의 조성 및 제형에 대한 시험관 내, 생체 내, 또는 임상효능 평가 정보(109)를 빅데이터화하여 원료 정보 데이터베이스(110)에 축적한다.
여기서, 상기한 원료로써는 항균, 항산화, 항노화, 항알러지 항여드름, 재생, 미백, 주름개선, 색소제거, 보습, 진정, 홍반 완화, 건조증 개선, 민감성 개선, 및/또는 아토피 개선에 관한 생리활성 물질 또는 천연 추출물일 수 있으며, 화장품과 같은 피부 외용제에 있어 널리 사용되는 부형제나, 안정제, 분산제, 방부제, 착향제 등으로 사용되는 것들도 포함될 수 있다.
한편, 상기한 원료 및 피부 외용제에 관한 정보(108)는 자극성 및 알러지 등에 관한 정보를 포함할 수 있으며, 상기한 피부 외용제에 관한 정보는 피부 외용제의 조성 및 제형에 관한 정보를 포함한다.
이어서, 고객의 피부 상태에 대한 인공 지능 기반 피부 진단 정보(106)에 기초하여, 그에 따른 최적의 원료 및 피부 외용제를 상기한 피부 정보 데이터베이스(104) 및 원료 정보 데이터베이스(110)와 연계한 신경망 분석부(105)의 딥런닝에 의해 특정 고객의 해당 시점에서의 피부 특성 및 상태에 최적화된 원료 정보 및 피부 외용제 정보(111)를 제공한다.
이어서, 도 6은 피부 진단 정보와, 원료 및 피부 외용제에 관한 정보 및 이들에 대한 평가정보를 이용한 신경망 분석부의 머신 런닝에 의해 고객 맞춤형 최적화 원료 및 피부 외용제를 제시하는 과정을 나타내는 모식도이고, 도 7은 머신 런닝 알고리즘에 대한 개략 모식도이다.
도 6은 고객 개인의 피부 정보를 입력하여, 처리 후 결과를 도출하는 과정을 나타낸 것으로서, A 영역, B 영역 및, C 영역으로 나눌 수 있다.
영역 A에서는 고객의 피부 의견 정보를 입력하고, 피부 상태를 측정하여 피부 측정 정보를 입력하며, 피부 이미지를 촬영하여 영상 정보를 입력하는 과정을 임의의 순서로 수행하여 피부 정보를 획득하게 되며, 피부 정보의 수집은 모바일 기기의 이미지 센서를 통한 촬영, 모바일 설문조사를 통한 고객 피부 진단, 모바일 기기 연동의 피부 측정 기기를 통하여 이루어질 수 있고, 이들은 모바일 앱과 연동되어 앱으로 기록될 수 있음은 전술한 바와 같다.
한편, 안면에 대한 영상 정보의 이미지 촬영을 위한 앱을 이용할 경우, 초상권 문제가 있으므로 고객의 영상 정보 사용에 대한 동의가 필요하다.
영상 정보로부터는 색상 정보, 이목구비를 기준으로 한 피부 질환 정보 등을 얻을 수 있고, 이로부터 파악하기 힘든 정보는 설문지 형식의 피부 의견 정보를 통해 평소 고객이 갖고 있는 피부 질환이나, 피부 고민, 희망하는 피부 개선방안에 대해 알 수 있으며, 피부 측정 정보로부터는 보다 객관적이고 구체적인 피부 정보를 얻을 수가 있다.
이들 정보를 모바일 기기를 이용하여 수집하면, 앱을 사용하는 사용자의 연령대, 성별, 성향 등 데이터 분류의 고객 기준 정보가 될 수 있다.
영역 A에서 얻은 정보는 영역 B의 신경망 분석부에서의 인공지능(Al) 기반 머신 런닝을 이용하여 진단하고 피부 진단 정보를 저장함과 동시에 빅데이터와 비교하고 타입별로 세분화하여 각 타입에 맞는 정확한 분석을 수행하고 결과를 축적함과 아울러, 업데이트한다.
상기한 세분화에 대하여 예시하면, 영역 A에서 얻은 정보 중 여드름 군에 유사한 정보를 기존 데이터베이스에 축적된 여드름 진단을 받은 그룹의 정보와 비교하고, 영역 A의 정보 중 색소침착에 관한 정보를 도출하여 색소침착 진단을 받을 그룹의 정보와 비교한다. 마찬가지로 영역 A의 정보 중 주름, 건조, 아토피 등등의 피부 진단을 받은 그룹의 정보와 비교하여 영역 A의 피부 정보에 어떤 문제점이 있는지 파악한다.
이러한 세분화를 통해 정보와 솔루션의 정확도를 높일 수 있으며, 이러한 정보의 세분화에 있어서는 피부 타입에 대한 단면적이고 단편적인 것이 아니라, 피부 타입 및 상태에 맞는 적절한 원료와 피부 외용제에 대한 정보와 평가 정보, 고객 사용 후기 등의 정보도 반복하여 비교 분석한다.
다른 한편으로는 고객의 설문지 응답에 의한 고객 피부 의견 정보를 이용함으로써 구매 확률이 가장 높고, 반품 확률이 적은 제품을 적절히 선별할 수가 있게 된다.
이와 같이, 정보의 세분화를 거친 결과 값으로부터 피부 진단 및 그 결과에 대한 전체적인 솔루션을 제공하며, 이 결과 값을 도출해 내기 위해서는 피부 의견 정보, 촬영된 영상 정보, 데이터베이스에 축적된 기초 정보, 원료 및 피부외용제 정보 및 평가 정보, 마케팅 정보 등을 입체적으로 비교 분석한다.
분석된 결과는 저장되어 다음 정보 분석을 위한 자료로 활용된다. 이와 같이 유기적인 분석 알고리즘(Machine learning)을 통해 스스로 무한 반복하여 정보의 정확도가 시간의 경과에 따라 획기적으로 상승하게 된다.
피부 진단 정보 및 그에 따른 솔루션을 고객과 공유하고, AI내의 데이터 업데이트에 사용하며, 저장된 데이터는 암호화하여 고객 열람, 알고리즘 내의 분석자료 사용 외에는 사용을 제한한다.
결과적으로 영역 A에서 입수한 정보를 영역 B에서 AI(Machine earning) 기술을 이용하여 진단한 뒤, 영역 C에서 피부 진단 정보에 최적화된 원료 및 피부외용제 정보를 제공함과 아울러, 고객 맞춤형 피부 외용제를 제공한다.
Claims (7)
- 하기의 단계를 포함하는 인공 지능에 기반한 피부 진단을 통한 고객 맞춤형 피부 외용제의 제공 방법:
(A) 다양한 원료 및 피부 외용제에 관한 정보와 상기한 원료 및 피부 외용제에 대한 시험관 내, 생체 내, 또는 임상효능 평가 정보를 빅데이터화하여 원료 정보 데이터베이스에 축적하는 단계와;
(B) (1) 고객의 피부 의견 정보를 입력하고, 피부 상태를 측정하여 피부 측정 정보를 입력하며, 피부 이미지를 촬영하여 영상 정보를 입력하는 과정을 소정의 순서로 수행하고, (2) 네트워크를 통하여 상기한 제반 정보를 피부 정보 데이터베이스에 축적하며, (3) 인공지능(AI)에 기반한 머신 런닝에 의해 피부 진단을 수행하는 것을 포함하는, 인공지능 기반 피부 진단 정보를 생성하는 단계와;
(C) 상기한 피부 진단 정보에 따른 최적의 원료 및 피부 외용제를 상기한 피부 정보 데이터베이스 및 원료 정보 데이터베이스와 연계한 딥런닝에 의해 특정 고객의 해당 시점에서의 피부 특성 및 상태에 최적화된 원료 정보 및 피부 외용제 정보를 제공하는 단계와;
(D) 상기한 최적화된 원료 정보 및 피부 외용제 정보에 따라 고객 맞춤형 피부 외용제를 제공하는 단계. - 제1항에 있어서, 상기한 원료 및 피부 외용제에 관한 정보가 자극성 및 알러지에 관한 정보를 포함하며, 상기한 피부 외용제에 관한 정보가 피부 외용제의 조성 및 제형에 관한 정보를 포함하는, 인공 지능에 기반한 피부 진단을 통한 고객 맞춤형 피부 외용제의 제공 방법.
- 제1항에 있어서, 상기한 피부 의견 정보 및 피부 영상 정보의 획득이 모바일 기기에 의하여 얻어지고 상기한 피부 측정 정보의 획득이 모바일 연동 기기에 의하여 얻어지며 모바일 앱과 연동되어 앱으로 기록되는, 인공 지능에 기반한 피부 진단을 통한 고객 맞춤형 피부 외용제의 제공 방법.
- 제1항에 있어서, 상기한 원료가 항균, 항산화, 항노화, 항알러지 항여드름, 재생, 미백, 주름개선, 색소제거, 보습, 진정, 홍반 완화, 건조증 개선, 민감성 개선 및, 아토피 개선으로 이루어지는 그룹으로부터 선택되는 적어도 하나의 생리활성을 지니는 생리활성 물질 또는 천연 추출물인, 인공 지능에 기반한 피부 진단을 통한 고객 맞춤형 피부 외용제의 제공 방법.
- 제1항에 있어서, 상기한 피부 의견 정보, 피부 영상 정보 및, 상기한 피부 측정 정보가 홍반, 수분, 유분, 건조, 민감성, 염증, 여드름, 주름, 색소침착, 주근깨, 기미, 모공, 습진, 피지, 건선, 아토피, 알러지, 거칠기, 피부 타입, 탄력, 진피 밀도, 피부 온도, 피부 pH, 각질, 피부 두께로 이루어지는 그룹으로부터 선택되는 복수 내지 다수의 정보인, 인공 지능에 기반한 피부 진단을 통한 고객 맞춤형 피부 외용제의 제공 방법.
- 제1항에 있어서, 상기한 피부 정보 데이터베이스에 축적되는 피부 정보와, 상기한 머신 런닝을 통한 데이터 처리에 의해 생성되는 피부 진단 정보와, 특정 고객의 해당 시점에서의 피부 특성 및 상태에 최적화된 원료 정보 및 피부 외용제 정보가, 고객과 제조사 및, 판매자에 실시간으로 제공되어 업데이트 저장되는, 인공 지능에 기반한 피부 진단을 통한 고객 맞춤형 피부 외용제의 제공 방법.
- 제1항에 있어서, 상기한 최적화된 원료 정보 및 피부 외용제 정보에 따른 고객 맞춤형 피부 외용제의 제공이 소량의 샘플로 제공되고, 해당 고객의 사용 후 평가 정보를 모바일 앱을 통하여 피부 정보 데이터베이스에 피드백 받아 저장하고, 상기한 고객의 사용 후 평가 정보를 머신 런닝에 의해 반영하여 더욱 최적화된 원료 정보 및 피부 외용제 정보로 수정하여 저장하고 업데이트한 다음, 수정된 원료 정보 및 피부 외용제 정보에 따라 피부 외용제 본품을 제공하는, 인공 지능에 기반한 피부 진단을 통한 고객 맞춤형 피부 외용제의 제공 방법.
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