화장품을 개발할 때 중요한 것은 단순히 “피부가 좋아진 것 같다”는 주관적인 느낌만이 아닙니다. 제품 사용 전후 피부가 어떻게 달라졌는지 수치로 확인하고, 그 변화를 객관적으로 비교할 수 있어야 합니다.

파이 주식회사의 피부 분석 장비는 화장품 기업, 피부 연구소, 임상시험기관, 학교 및 연구자들이 제품을 개발하고 효능을 평가하는 데 활용되고 있습니다.

이러한 연구가 가능한 이유 중 하나는 분석 결과를 점수로만 보여주는 것이 아니라, 분석 과정에서 산출된 다양한 Raw Data(원시 측정 데이터)를 제공하기 때문입니다.

그렇다면 JANUS Pro에서는 어떤 Raw Data를 제공하고, 이 값들은 화장품 연구에 어떻게 활용할 수 있을까요?

결과 점수와 Raw Data는 무엇이 다를까요?

일반적인 피부 분석 결과는 피부 상태를 이해하기 쉽도록 점수, 등급 또는 연령대 평균과 비교하여 표시됩니다. 상담할 때는 편리하지만, 연구자가 세부적인 변화를 확인하거나 자신만의  알고리즘을 만들어 정보를 가공하고 분석하기 어려울 수 있습니다.

반면 Raw Data에는 다음과 같이 실제 영상분석 과정에서 측정된 값이 포함됩니다.

• 분석영역의 전체 픽셀 수
• 검출된 피부 특징의 픽셀 수
• 실제 환산 면적(mm²)
• 분석영역 대비 면적 비율
• 전체 피부영역과 검출영역의 평균 명도
• 모공과 피지 등의 검출 개수
• 모공의 평균 크기
• 피부색을 나타내는 RGB 및 Lab 값
• 모공 연결선의 길이와 각도

따라서 연구자는 최종 점수만 비교하는 것이 아니라, 제품 사용 전후에 어떤 측정 요소가 얼마나 변했는지 세부적으로 확인할 수 있습니다.

얼굴 부위별 분석영역 데이터

JANUS Pro는 얼굴 전체를 하나의 값으로만 계산하지 않고 이마, 코, 눈가, 눈 밑, 양쪽 볼, 팔자주름 등 여러 부위로 나누어 분석합니다.

대표적인 필드는 다음과 같습니다.

• Zone_AllPx Forehead: 이마 분석영역의 전체 픽셀 수
• Zone_AllMm Forehead: 이마 분석영역의 실제 면적
• Zone_AllPx Right Cheek: 오른쪽 볼 분석영역의 전체 픽셀 수
• Zone_AllMm Left Cheek: 왼쪽 볼 분석영역의 실제 면적

이 데이터는 각 분석 결과의 기준이 되는 전체 피부영역을 의미합니다.

예를 들어 색소침착으로 검출된 픽셀 수가 같더라도 전체 분석영역의 크기가 다르면 피부에서 색소침착이 차지하는 비율은 달라질 수 있습니다. 따라서 제품 사용 전후를 비교할 때는 야누스 프로를 통해 이전에 찍은 부위와 동일한 영역을 촬영하는 것이 중요합니다.

1. 모공 Raw Data

모공 분석에서는 단순한 모공 점수 외에도 모공의 면적, 비율, 밝기, 개수와 크기 데이터를 확인할 수 있습니다.

대표적인 실제 필드는 다음과 같습니다.

• Pore_DataPx Forehead: 모공으로 검출된 픽셀 수
• Pore_DataMm Forehead: 모공으로 검출된 실제 면적
• Pore_AreaRatio Forehead: 전체 분석영역에서 모공이 차지하는 비율
• Pore_AllBrightnessAvg Forehead: 전체 분석영역의 평균 명도
• Pore_DataBrightnessAvg Forehead: 모공으로 검출된 영역의 평균 명도
• Pore_Count Forehead: 검출된 전체 모공 개수
• Pore_Size Forehead: 전체 모공의 평균 크기
• Pore_BigCount Forehead: 큰 모공 개수
• Pore_BigSize Forehead: 큰 모공의 평균 크기
• Pore_SmallCount Forehead: 작은 모공 개수
• Pore_SmallSize Forehead: 작은 모공의 평균 크기

이러한 데이터는 모공 케어 세럼, 피지 조절 제품, 탄력 화장품 또는 각질 관리 제품의 사용 전후 변화를 확인하는 데 활용할 수 있습니다.

예를 들어 제품 사용 후 Pore_AreaRatio가 감소했다면 분석영역에서 모공으로 검출된 면적의 비율이 줄어든 것으로 볼 수 있습니다. Pore_BigCount와 Pore_BigSize까지 함께 감소했다면 큰 모공의 수와 평균 크기 변화를 보다 구체적으로 확인할 수 있습니다.

다만 모공의 평균 명도는 피부 밝기 자체가 아니라 검출된 모공 영역이 주변 피부와 비교해 영상에서 얼마나 밝거나 어둡게 나타나는지를 해석할 때 활용해야 합니다.

2. 주름 Raw Data

주름 분석에서는 눈가, 눈 밑, 이마, 팔자주름 등 부위별로 주름의 검출 면적과 명도 정보를 제공합니다.

• Wrinkle_DataPx Forehead: 주름으로 검출된 픽셀 수
• Wrinkle_DataMm Right Eye Rims: 오른쪽 눈가 주름의 실제 면적
• Wrinkle_AreaRatio Left Under Eye: 왼쪽 눈 밑 주름의 면적 비율
• Wrinkle_AllBrightnessAvg Right Nasolabial: 오른쪽 팔자주름 분석영역의 평균 명도
• Wrinkle_DataBrightnessAvg Left Nasolabial: 왼쪽 팔자주름 검출영역의 평균 명도

주름은 선의 길이와 면적뿐 아니라 영상에서 나타나는 음영의 정도와도 관련이 있습니다. 따라서 주름 개선 제품을 연구할 때는 Wrinkle_AreaRatio와 Wrinkle_DataBrightnessAvg를 함께 비교하면 주름으로 검출된 범위와 시각적인 깊이 변화의 경향을 세부적으로 살펴볼 수 있습니다.

이 데이터는 아이크림, 안티에이징 크림, 보습 제품, 레티놀 또는 펩타이드 함유 제품 등 주름의 개선을 파악하기 위한 사용 전후 비교에 활용할 수 있습니다.

3. 탄력 Raw Data

JANUS Pro의 탄력 분석은 피부를 물리적으로 당겨 복원력을 측정하는 방식이 아닙니다. 피부의 노화에 정도에 따라 볼 부위에서 모공이 원형에서 타원형으로 변하거나 서로 연결되어 미세한 선을 형성하는 모습을 영상으로 분석하는 방식입니다.

제공되는 대표적인 필드는 다음과 같습니다.

• EL_AvgLength Right Cheek: 오른쪽 볼에서 연결된 모공의 평균 길이
• EL_Count Right Cheek: 오른쪽 볼에서 연결된 모공 수
• EL_Angle Left Cheek: 왼쪽 볼 모공 연결선의 평균 각도
• EL_Top10Length Left Cheek: 왼쪽 볼에서 길이가 긴 상위 10% 연결선의 평균 길이

EL_AvgLength, EL_Count, EL_Top10Length는 모공의 연결 정도와 길이 변화를 확인할 때 활용할 수 있습니다.

EL_Angle은 각도가 낮다고 무조건 탄력이 좋거나, 높다고 무조건 나쁘다는 의미는 아닙니다. 사람마다 모공 연결선의 시작 방향이 다르기 때문에 절대적인 탄력 점수보다는 동일한 사람을 반복 측정하면서 방향의 변화가 나타나는지 확인하는 보조 데이터로 활용하는 것이 적절합니다.

이 데이터는 탄력 크림, 리프팅 장비 사용전후, 리프팅 화장품, 안티에이징 앰플 등의 장기적인 사용 전후 변화를 관찰하는 데 활용할 수 있습니다.

4. 편광 색소침착 Raw Data

편광 이미지는 피부 표면의 반사를 줄여 눈으로 보이는 색소침착을 보다 명확하게 관찰하는 데 활용됩니다.

대표적인 필드는 다음과 같습니다.

• SpotPL_DataPx Forehead: 편광 이미지에서 색소침착으로 검출된 픽셀 수
• SpotPL_DataMm Nose: 코 부위 색소침착의 실제 면적
• SpotPL_AreaRatio Right Cheek: 오른쪽 볼 색소침착의 면적 비율
• SpotPL_AllBrightnessAvg Left Under Eye: 왼쪽 눈 밑 전체 분석영역의 평균 명도
• SpotPL_DataBrightnessAvg Left Cheek: 왼쪽 볼 색소침착 영역의 평균 명도

SpotPL_AreaRatio는 색소침착이 피부에서 차지하는 범위를 확인하는 데 활용할 수 있고, SpotPL_DataBrightnessAvg는 검출된 색소가 영상에서 얼마나 진하거나 옅게 나타나는지 비교할 때 사용할 수 있습니다.

미백 기능성 화장품, 비타민C 세럼, 잡티 케어 제품 등의 연구에서는 색소침착의 면적과 평균 명도를 함께 관찰하여 색소의 범위와 농도 변화 경향을 확인할 수 있습니다.

5. UV 색소침착 Raw Data

UV 촬영은 일반광이나 편광 이미지에서 뚜렷하게 보이지 않는 색소 분포를 관찰하는 데 활용됩니다.

• SpotUV_DataPx Forehead: UV 색소침착으로 검출된 픽셀 수
• SpotUV_DataMm Nose: 코 부위 UV 색소침착의 실제 면적
• SpotUV_AreaRatio Right Eye Rims: 오른쪽 눈가 UV 색소침착의 면적 비율
• SpotUV_AllBrightnessAvg Left Cheek: 왼쪽 볼 UV 분석영역의 평균 명도
• SpotUV_DataBrightnessAvg Right Under Eye: 오른쪽 눈 밑 UV 색소침착 영역의 평균 명도

UV 색소침착 데이터는 자외선 노출과 관련된 피부 변화를 관찰하거나 미백 및 자외선 관리 제품의 사용 전후를 비교하는 데 활용할 수 있습니다.

6. 피지 및 포피린 Raw Data

UV광에서 피지는 밝거나 푸른 계열로, 포피린을 포함한 피지는 주황색 또는 붉은색 계열로 관찰될 수 있습니다.

JANUS Pro는 이 특징을 분석하여 다음과 같은 데이터를 제공합니다.

• Sebum_NormalCnt Forehead: 이마의 일반 피지 개수
• Sebum_NormalCnt Nose: 코의 일반 피지 개수
• Sebum_PorphyrinCnt Right Cheek: 오른쪽 볼의 포피린 개수
• Sebum_Amount T-Zone: T존의 피지 면적
• Sebum_Amount U-Zone: U존의 피지 면적
• Porphyrin_Amount T-Zone: T존의 포피린 면적
• Porphyrin_Amount U-Zone: U존의 포피린 면적

이 데이터는 피지 조절 제품, 클렌저, 여드름성 피부용 화장품 또는 모공 관리 제품의 연구에 활용할 수 있습니다.

피지는 전체 개수만 보는 것보다 T존과 U존의 분포를 함께 확인하는 것이 중요합니다. 또한 포피린 비율은 일반적으로 다음과 같이 계산할 수 있습니다.

포피린 개수 ÷ 전체 피지 개수 × 100

다만 전체 피지 개수가 매우 적으면 포피린 비율이 높더라도 해석에 주의해야 합니다. 따라서 포피린 비율만 단독으로 판단하지 않고 일반 피지 개수, 포피린 개수와 부위별 분포를 함께 확인해야 합니다.

정확한 비교를 위해서는 세안 여부, 화장품 잔여물, 측정 전 대기시간 등을 동일하게 관리하는 것도 중요합니다.

7. 피부톤 Raw Data

피부톤 데이터는 일반광 이미지에서 부위별 RGB 평균값을 구하고 이를 Lab 색좌표로 변환하여 제공합니다.

• Skintone_RGB_R Forehead: 이마의 RGB R값
• Skintone_RGB_G Nose: 코의 RGB G값
• Skintone_RGB_B Right Under Eye: 오른쪽 눈 밑의 RGB B값
• Skintone_LAB_L Left Cheek: 왼쪽 볼의 Lab L값
• Skintone_LAB_A Right Cheek: 오른쪽 볼의 Lab A값
• Skintone_LAB_B Forehead: 이마의 Lab B값

Lab 값은 다음과 같이 이해할 수 있습니다.

• L값: 피부의 밝기
• A값: 붉은색과 초록색 방향의 색상 정보
• B값: 노란색과 파란색 방향의 색상 정보

피부톤 연구에서는 단순히 피부가 밝아졌는지만 보는 것보다 이마, 코, 눈 밑, 볼 등 여러 부위의 밝기 차이가 줄어들었는지도 중요합니다.

예를 들어 제품 사용 후 평균 L값이 상승하고 부위별 L값의 차이가 감소했다면 피부가 밝아지는 동시에 피부톤이 더 균일해지는 경향을 확인할 수 있습니다. A값과 B값을 함께 분석하면 피부의 붉은기나 노란기 변화도 수치로 비교할 수 있습니다.

이 데이터는 브라이트닝 제품, 미백 기능성 화장품, 피부톤 개선 제품 및 진정 제품의 연구에 활용할 수 있습니다.

Raw Data는 화장품 연구에서 어떻게 활용할 수 있을까요?

첫째, 제품 사용 전후의 변화를 정량적으로 비교할 수 있습니다

제품 사용 전과 일정 기간 사용 후 동일한 조건으로 촬영하면 모공 면적 비율, 주름 면적, 색소침착 면적, 피부톤 등의 변화를 수치로 비교할 수 있습니다.

둘째, 부위별 효능 차이를 확인할 수 있습니다

얼굴 전체 평균만 보는 것이 아니라 이마, 코, 눈가, 볼 등 부위별 데이터를 확인할 수 있습니다. 이를 통해 T존과 U존, 오른쪽과 왼쪽 얼굴 또는 특정 고민 부위에서 제품 반응이 어떻게 다른지 분석할 수 있습니다.

셋째, 제품과 피부 데이터의 연관성을 연구할 수 있습니다

Raw Data를 엑셀이나 통계 프로그램으로 정리하면 사용 기간, 제품 농도, 피부 타입, 연령대 등의 조건에 따라 측정값이 어떻게 달라지는지 분석할 수 있습니다.

예를 들어 다음과 같은 연구 설계가 가능합니다.

• 사용 0주, 2주, 4주, 8주의 모공 면적 비율 비교
• 제품 사용군과 대조군의 색소침착 변화 비교
• T존과 U존의 피지 감소율 비교
• 연령대별 주름 및 탄력 지표 변화 비교
• 피부톤 L값과 부위별 편차 변화 분석
• 일반 피지와 포피린 변화의 상관관계 분석

신뢰할 수 있는 비교를 위해 촬영 조건이 중요합니다

정밀한 Raw Data가 제공되더라도 촬영 조건이 달라지면 결과에 영향을 줄 수 있습니다.

따라서 연구 또는 제품 사용 전후 평가에서는 다음 조건을 가능한 한 동일하게 유지해야 합니다.

• 세안 여부와 세안 후 대기시간
• 측정 전 화장품 사용 여부
• 촬영 장소의 온도와 습도
• 촬영 시간대
• 얼굴 위치와 촬영 방향
• 제품 사용 기간과 사용 방법

특히 피지와 포피린은 세안이나 메이크업의 영향을 받을 수 있으며, 피부톤과 홍조는 온도, 운동, 음주 및 외부 자극에 따라 달라질 수 있습니다.

Raw Data가 있다는 것만으로 연구 결과가 자동으로 객관화되는 것은 아닙니다. 동일한 장비, 동일한 촬영 환경, 동일한 전처리 조건과 동일한 분석 기준을 유지해야 데이터의 비교 가치가 높아집니다.

피부를 점수 뿐만이 아닌 데이터로 확인합니다

JANUS Pro는 피부 상태를 이해하기 쉬운 분석 점수로 제공하는 동시에, 연구자가 보다 깊이 있게 활용할 수 있는 Raw Data도 제공합니다.

모공, 주름, 탄력, 편광 색소침착, UV 색소침착, 피지, 포피린 및 피부톤을 픽셀 수, 실제 면적, 면적 비율, 평균 명도, 검출 개수, 평균 크기, RGB와 Lab 값 등으로 확인할 수 있습니다.

이를 통해 화장품 업체와 연구자는 제품 사용 전후의 변화를 세부적으로 비교하고, 연구 목적에 맞는 지표를 선택하여 통계 분석이나 제품 추천 시스템에 활용할 수 있습니다.

파이 주식회사의 피부 분석 장비가 화장품 기업, 피부 연구소 및 다양한 연구 현장에서 활용되는 이유는 단순히 피부를 촬영하는 데 그치지 않고, 피부 영상에서 확인된 변화를 연구 가능한 수치 데이터로 제공하기 때문입니다.

※ JANUS Pro의 영상분석 데이터는 피부 상태의 관찰과 비교를 위한 자료입니다. 화장품의 공식적인 효능 입증이나 임상시험 및 논문에 사용할 경우에는 연구 목적에 맞는 시험 설계, 표준화된 촬영 조건, 통계 분석 및 관련 평가 기준을 함께 적용해야 합니다.