분석 항목
수분
피부 속 수분량이 부족해지면 유·수분 밸런스가 무너지며, 이로 인해 피부가 거칠어지고 탄력과 활력이 저하되어 민감성 피부로 이어질 수 있습니다. 특히 회복 속도가 느려지면서 노화의 주요 원인이 되기도 합니다. 수분 분석은 진단기의 수분 센서로 측정된 값을 구간별로 분류한 뒤, 기기별 편차를 보정하여 계산식에 적용함으로써 최종 결과를 도출합니다.
유분
과도한 유분은 피지선에서 분비된 피지가 원인이며, 번들거림과 넓은 모공을 유발할 수 있습니다. 유분은 유분 종이로 채취 후 촬영하거나, 이미지 분석을 통해 밝기값이 높은 영역을 감지하여 과잉 유분을 판단합니다. 이때 상위 2%의 밝은 픽셀이 유분이 많은 영역으로 간주됩니다.
주름
주름은 노화로 인해 피부에 생기는 갈라짐이나 접힘을 의미합니다. 자외선 노출, 엘라스틴·콜라겐 감소, 피부 건조 등으로 인해 탄력이 저하되면서 주름이 심화됩니다. 주름은 일반적으로 주변보다 어둡게 나타나며, VSL을 이용해 주름의 깊이를 감지하고 체모를 제거한 후 분석을 진행합니다. 주름은 ‘길이’와 ‘깊이’가 핵심 요소이며, 일정 길이 이상인 경우에만 주름으로 판정됩니다. 깊이는 실제 주름 깊이와 유사한 HSL 색공간의 S 채널 값을 이용해 측정하며, 주름 길이에 평균 깊이를 곱하고 전체 이미지 크기로 나눈 값을 주름 지수로 산출합니다.
피지
피지는 피지선에서 분비되어 모공과 연결되어 있습니다. 일정 수준 이하의 분비는 피부의 수분 손실을 막고 보호막을 형성하는 데 도움이 되지만, 과다한 분비는 모공을 막아 피부 트러블을 유발할 수 있습니다. 피지에 포함된 포피린은 특정 파장의 UVL에 반응하여 주홍색 빛으로 나타나며, 그 외에도 노란색 및 녹색 빛을 감지하여 모공 막힘 여부를 진단합니다. 이러한 이미지를 기반으로, 크기에 따른 보정식을 적용해 피지 지수를 산출합니다.
모공
모공은 피부 표면에 있는 피지선의 개구부로, 피지선이 발달한 부위(예: 코 주변)에서 특히 쉽게 관찰됩니다. 피지 분비 증가나 피부 노화로 인한 탄력 저하 시, 모공은 확대되고 깊어져 더욱 뚜렷하게 나타날 수 있습니다. 분석 과정에서는 Morphology Opening Method를 통해 모공을 분리하고, VSL 알고리즘으로 깊이를 측정한 뒤, 깊이와 넓이를 기반으로 모공 지수를 산출합니다.
각질
케라틴은 섬유질 단백질의 일종으로, 피부의 가장 바깥층을 구성하는 주요 성분입니다. 간혹 피부의 생성 메커니즘에 이상이 생기면, 케라틴이 모낭 아래 피부 표면 근처에 과도하게 축적되어 표면으로 돌출된 플러그를 형성하게 됩니다. 이 플러그는 작고 거칠게 튀어나온 형태로 나타나며, 흰색 또는 붉은색을 띠는 경우 필라리스 각화증으로 불립니다. 분석을 위해 피부에 각질 전용 테이프를 부착하고, 테이프에 부착된 각질의 양을 기반으로 각질의 상태를 감지 및 측정합니다.
기미·잡티
기미·잡티는 햇빛 노출이나 태닝 기기 사용 등으로 인해 피부 일부에서 멜라닌이 과다 생성되면서 발생합니다. 이는 피부 상태나 약물의 부작용과도 관련이 있을 수 있습니다. 이미지 분석 시, 밝기 값을 기준으로 탐지하며, 어두운 정도에 따라 1차 가중치를, 주변 영역 대비 어두움 정도에 2차 가중치를 부여합니다. 최종 기미·잡티 지수는 이 두 값을 결합한 뒤, 이미지 크기로 정규화하여 산출됩니다.
색소침착
색소침착은 자외선 노출, 피부 감염, 흉터 등으로 인해 멜라닌 색소가 증가하면서 발생합니다. 가시광선만으로는 초기 색소침착이나 자외선 손상을 감지하기 어려워, 멜라닌이 자외선을 흡수해 반응하는 특성을 활용한 특수 조명이 사용됩니다. 이 조명 아래에서 색소침착 부위는 더 어둡게 나타나며, 영상 분석을 통해 갈색 멜라닌 부위만을 검출합니다. 착색 정도는 밝기 값을 기준으로 계산되며, 절대 밝기와 주변 대비에 각각 가중치를 부여한 후, 이를 종합해 이미지 크기로 나눈 색소침착 지수를 산출합니다.
다크서클
다크서클은 눈 밑이 어둡고 그늘져 보이는 증상으로, 얼굴을 피곤하고 칙칙하게 보이게 하는 주요 요인입니다. 멜라닌 색소 침착, 피하정맥 노출, 눈가 피부의 얇음, 혈액순환 저하 등이 주된 원인입니다. 본 시스템은 다크서클 데이터를 기반으로 학습된 AI 모델을 통해 이미지 내 다크서클 영역을 자동으로 예측합니다.
광채
피부 광채는 충분한 휴식과 영양을 통해 나타나는 건강한 피부의 자연스러운 빛입니다. 이는 피부 세포의 반사율, 표면의 매끄러움, 색상의 균일성 등에 영향을 받습니다. VSL 기법을 활용해 얼굴의 광채를 감지하고, 빛나는 부위를 시각적으로 표시합니다.
홍조 (민감도)
홍조는 일반적으로 햇빛에 의한 화상, 알레르기 반응 등 피부가 반복적인 자극에 노출될 때 발생합니다. 이 경우 피부 표면에 여분의 혈액이 몰려들어 자극 물질을 제거하고 회복을 촉진하며, 그 결과 피부가 붉게 달아오르게 됩니다. 심한 경우에는 의 학적 치료가 필요할 수 있습니다. 홍조는 색차 분석을 통해 감지되며, 감지된 영역은 RGB 영상의 R, G 채널 대비 주변과의 색상 차이를 바탕으로 붉기 지수를 계산하여 나타냅니다.
피부색
피부색은 표피와 진피의 경계에 존재하는 멜라닌의 양에 따라 유전적으로 결정됩니다. 얼굴 전체를 촬영한 후, 부위별로 영역을 분류하고 각각의 RGB 값을 측정합니다. 이후, 부위별 RGB 값과 기준 피부톤 RGB 값을 비교하고 일련의 수식을 적용하여 피부색을 계산합니다.
번들거림
피부 표면에 나타나는 지방 성분을 피지라고 하며, 이는 피부 내 피지선에서 분비됩니다. 피지막은 피부의 수분 손실을 막고 외부 유해물질로부터 보호하며, 피부 노화를 지연시키는 역할을 합니다. 그러나 피지 분비가 과도하면 피부가 눈에 띄게 번들거릴 수 있습니다. 이를 감지하기 위해, 대량의 데이터를 기반으로 학습된 AI 알고리즘이 이미지에서 번들거리는 부위를 식별합니다.
칙칙함
칙칙한 피부는 각질 세포가 과도하게 축적되어 광채를 잃은 상태를 말합니다. 건조함, 손상된 세포의 축적, 세포 재생 주기의 저하 등이 원인으로 작용합니다. 학습된 AI 알고리즘은 피부 본연의 톤과 비교해 광채가 부족하고 어두워 보이는 영역을 감지해 칙칙함을 분별합니다.
탄력도
피부 탄력은 피부가 늘어난 후 원래 상태로 되돌아가는 능력을 말합니다. 탄력 저하는 자연스러운 노화 현상이지만, 자외선 노출이 많을수록 엘라스틴과 콜라겐이 손상되어 피부가 건조해지고 주름이 증가하게 됩니다. 본 분석에서는 주름과 칙칙함의 측정 결과를 종합하여 피부 탄력도를 산출합니다.
