서울 LG생활건강이 ‘비전 AI(Vision AI)’ 기술을 활용해 눈가, 입술, 얼굴 윤곽 등 얼굴 부위별 노화 속도의 차이를 규명하는 데 성공했다.

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

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.

이번 연구는 LG생활건강의 피부 장수(Skin Longevity) 연구 프로젝트의 일환으로, 얼굴 이미지를 기반으로 피부 유형을 분류하는 비전 AI 기술을 적용한 최대 규모(한국인 대상 연구 중)의 얼굴 노화 연구 사례다. 특히 얼굴 부위별로 정량화된 노화 지표를 제시했을 뿐만 아니라 특징적인 노화 패턴에 주된 영향을 미치는 원인 유전자까지 발굴하며, 생애주기별 뷰티 케어의 새로운 전환점을 마련했다는 점에서 큰 의의를 갖는다.

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.

LG생활건강 강내규 최고기술책임자(CTO)는 “LG생활건강이 추구하는 가치는 단순히 노화를 늦추는 것을 넘어, 생애 전반에 걸쳐 건강하고 아름다운 피부 장수(Skin Longevity)를 실현하는 것”이라며 “얼굴 부위별 노화의 비밀을 밝혀낸 이번 연구 성과를 바탕으로 개인의 타고난 특성과 연령대별 노화 특징을 고려해 정밀한 뷰티 케어 솔루션을 제공할 계획”이라고 말했다.

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