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

[시사의창=원희경 기자] LG생활건강이 비전 AI(이미지 인식)와 GWAS(전장 유전체 연관성 분석)를 결합해 눈가·입술·윤곽 등 얼굴 부위마다 노화가 서로 다른 속도로 진행된다는 사실을 대규모 데이터로 확인했다고 밝혔다.

연구는 20~60대 한국인 여성 약 1만6,000명의 고해상도 안면 이미지를 기반으로 얼굴 68개 특징점을 추출해 미세 구조 변화를 정량화했고, 결과는 피부과학 국제학술지 ‘Journal of Investigative Dermatology’(온라인판)에 게재됐다. 회사는 이번 성과를 자사의 ‘스킨 롱제비티(Skin Longevity)’ 프로젝트 핵심 근거로 삼아 연령·개인 유전 특성에 맞춘 맞춤형 스킨케어를 고도화하겠다는 구상이다

연구진은 비전 AI로 도출한 6가지 노화 지표를 통해 부위별 시간차를 도식화했다. 눈가는 50세 이전부터 처짐이 뚜렷해지는 경향을 보였고, 입술과 주변부는 50세 이후 변화 폭이 커졌다. 얼굴 윤곽은 특정 시점에 집중되기보다 전 연령대에 걸쳐 점진적으로 변했다. 이 패턴을 토대로 30~40대에는 눈가 주름·탄력 관리, 50대 이상에는 입가 볼륨·탄력 보강을 우선하는 ‘나이대별·부위별 케어’ 지침을 제시할 수 있다는 설명이다

동시에 대규모 유전체 데이터를 분석해 얼굴 형태 노화와 연관된 유전자 영역 10가지를 발굴했다. 피부 조직 발달·탄력 유지에 기능적으로 연결된 후보를 다수 확인했으며, 예컨대 FOXL2는 눈가 발달과 관련해 눈가 노화 패턴 조절에 관여할 수 있고, FGF10은 콜라겐 합성 경로와 연결돼 얼굴 탄력·구조 안정성에 기여할 가능성이 제기됐다. 이는 동일 연령이라도 개인별 ‘타고난 노화 경향’이 다름을 뒷받침해, 생활습관·제품·시술 선택을 정밀화하는 근거로 쓰일 수 있다는 평가다

LG생활건강 R&I 부문은 “육안으로는 포착하기 어려운 미세 구조 변화를 AI가 안정적으로 계량화했고, 이를 유전 신호와 매칭해 노화의 원인·표현형을 한 프레임 안에서 해석할 수 있게 됐다”며 “연령·부위·유전 특성 3축에 맞춘 솔루션을 단계적으로 제품·서비스에 적용하겠다”고 밝혔다. 단순히 노화 지연을 넘어 생애 전반의 피부 건강 수명을 연장하는 접근이 중요하다는 점에서, 이번 결과는 국내 피부과학 기반 뷰티테크의 활용 폭을 넓힌 사례로 주목된다

원희경 기자 chang-m1@naver.com
창미디어그룹 시사의창
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