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인공지능이 변화시키는 미용·화장품 산업의 현재와 미래 - 강송희 SW정책연구소 선임연구원

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작성자 관리자 작성일21-02-10 12:12 조회751회 댓글0건

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시사점


디지털 전환은 현대 미용·화장품 산업의 가치사슬을 혁신하여 고질적인 비용 구조 문제를 해결할 수 있는 가능성을 열어주고 있다. 시간이 많이 소요되는 노동집약적인 작업을 자동화하고 사용자가 가능한 한 자기 스스로 예방하고 관리할 수 있도록 지원하는 비대면 서비스로 진화하고 있는 추세이다. 사용자들은 이제 아름다움 뿐 아니라 건강과 웰빙을 모두 추구하기 때문에, 예방과 관리에 초점을 둔 포괄적인 서비스로 전환이 필요하다. 이에 따라 업계는 데이터 집약적인 인공지능 솔루션과 서비스를 발빠르게 도입하여 건강·미용 관리 컨설팅과 의사결정을 온·오프라인으로 지원하고 있다. 기계학습과 같은 첨단 디지털 기술은 전통 미용·화장품 산업의 선형적이고 통합된, 비용 최소화에 초점을 둔 가치사슬을 새롭게 재구성한다. 지능화·개인화된 광고를 통해 개인들이 기업이 아닌 서비스에 직접적으로 대면하도록 하고, 음성 인식 인공지능, 개인화된 맞춤형 컨설팅과 제품, 그리고 챗봇이 보편화 되어 가고 있다.


그러나 인공지능 기반 컨설팅 서비스나 장치는 아직 통합된 시스템으로 제공하기 어려운 한계도 있다. 많은 인공지능 기능들은 본질적으로 독립형이거나 관리, 또는 치료의 단일한 세부적 측면을 해결한다는 특징을 갖고 있다. 따라서 이러한 기술의 일반화가 단기적으로 일자리를 대체한다기 보다는 직무 기능을 강화하고 오히려 일자리를 창출한다는 견해에 더 무게중심이 쏠리고 있는 상황이다.

 

이렇게 인공지능을 통해 미용·화장품 산업과 관련 산업(소매유통 등)에 혁신을 일으키기 위해서는 충분한 데이터 셋의 구축이 바탕이 되어야 한다. 예를 들면 Proven이라는 스타트업은 2017년에 하버드 경영대학원 졸업생 밍 자오와 스탠포드 과학자 에이미 위안이 설립했는데, MIT2018 인공지능상을 수상한 피부 게놈 프로젝트라는 거대한 미용 데이터베이스 개발을 바탕으로 비즈니스 모델을 구성했다. 이 프로젝트는 20,238개의 피부 관리 성분의 효과를 분석하고, 100,000개 이상의 개별 제품에 대한 정보를 가지고 있으며, 800만 개 이상의 후기에 대한 정보를 보유하고 있고, 4,000개 이상의 과학 잡지, 또는 간행물에 소개되었다. 이 데이터 외에도 사용자가 거주하는 지역의 물이 갖는 경도, 습도 수준과 자외선 지수를 포함한 환경적 요인을 고려한다. 나아가, 임상적으로 효과적이라 판단되는 피부 관리 성분을 통합적으로 모두 수록하고 있는 분석 데이터베이스인 것이다. 이러한 데이터가 바탕이 되어야만 비로소 목적한 맞춤형 피부 관리 제품이나 관련 서비스가 파생될 수 있는 것이다.

  

이처럼 인공지능 혁신에 기반이 되는 대규모 고품질 데이터를 확보하기 위해서는 정부·공공분야 및 대학의 지원이 매우 중요하다. 이러한 지원은 포괄적인 틀에서 시작하는 데이터의 수집과 구축 뿐 아니라, 구축 후 사후 품질 관리 및 최신 데이터 갱신에 이르기까지 지속적으로 이어져야 한다. 연구나 상용 목적 등 목적 별 데이터 공개에 대한 기관별 협력 지침을 구체적으로 마련하는 것도 필요하다. 서울시의 다산 콜센터나 경찰 치안 신고 센터 등에 쌓여 있는, 전혀 활용하지 못하는 대규모 음성 데이터 셋을 예로 들어 보자. 최초 접속 안내 시에 사용자 음성 정보를 연구목적으로 활용하는 데 동의하는 절차를 추가하는, 작고 간단한 절차의 변화만으로도 말뭉치 공공데이터 확보에 커다란 진전을 보일 수 있을 것이다. 또한 데이터 확보·관리 전 과정에서 데이터의 신뢰성, 안전성을 보장하고, 편향을 제거하는 캘리브레이션 작업을 수행하는 것도 필수적으로 고려해야 하는 중요한 도전 과제이다.


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