LG생활건강 안면 특징점 추출 기술 적용 예시(좌), 얼굴 부위별 6가지 노화 지표 정의 예시(우)
LG생활건강이 ‘비전 AI(Vision AI)’ 기술을 활용해 눈가, 입술, 얼굴 윤곽 등 얼굴 부위별 노화 속도의 차이를 규명하는 데 성공했다.
LG생활건강은 최근 피부과학 분야의 저명한 국제 학술지인 ‘피부연구학회지(Journal of Investigative Dermatology)’ 온라인판에 연구 논문 ‘대규모 얼굴 이미지 분석 및 GWAS(전장 유전체 연관성 분석 기술)를 통한 얼굴 형태 노화의 유전적 구조 규명(원문명: Large-Scale Facial Image Analysis and GWAS Unravel the Genetic Architecture of Facial Morphological Aging)’을 게재하며 우수한 연구 성과를 인정받았다.
LG생활건강 R&I(Research&Innovation) 연구 부문은 이번 연구를 위해 20~60대 한국인 여성 약 1만6000명의 고해상도 얼굴 이미지를 확보하고, ‘안면 특징점 추출 기술(Facial Landmark Detection)’을 적용해 얼굴상 68개의 특징점을 분석했다. AI를 활용해 육안으로 구분하기 힘든 얼굴 구조의 미세한 변화를 추적하며 눈꼬리 처짐, 입술 비율, 얼굴 윤곽 등 연령대별 6가지 노화 지표를 정량화했다.
이번 연구의 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 지속적으로 변화했다. 이는 나이에 따라 처짐이나 탄력 케어에 집중해야 할 부위가 다르다는 점을 시사한다. 이에 따라 30~40대는 눈가 주름 관리를, 50대 이상은 입가 및 주변 탄력 강화를 우선해야 한다는 스킨케어 로드맵을 제안할 수 있다.
또한 LG생활건강은 대규모 유전체 데이터로부터 원인 유전자를 발굴하는 ‘전장 유전체 연관성 분석 기술(Genome-Wide Association Study, GWAS)’을 적용해 얼굴 노화에 영향을 미치는 10개의 유전자 영역도 밝혀냈다. 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 콜라겐 단백질 합성에 관여하며 얼굴의 탄력과 피부 구조 유지에 기여할 수 있다는 점을 확인했다. 이를 통해 연령대뿐만 아니라 개인의 타고난 노화 특성까지 고려한 피부 케어 전략을 세울 수 있게 됐다.
출처: LG생활건강
언론연락처: LG생활건강 홍보부문 김병준 대리 02-6924-6189
이 뉴스는 기업·기관·단체가 뉴스와이어를 통해 배포한 보도자료입니다.
