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탈모시장 현황 및 두피AI서비스 전망 - 상명대학교 서광규 교수

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작성자 관리자 작성일21-02-10 12:18 조회798회 댓글0건

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※이미지를 포함한 자세한 내용은 첨부되어 있는 PDF 파일을 참고하시기 바랍니다.   


두피AI서비스의 전망과 기대효과


전술한 바와 같이 두피AI서비스 개발을 위해서 가장 중요한 것은 진단의 정확성이고 이를 위해서는 한국인 두피 이미지 데이터셋이 많으면 많을수록 다양한 모발과 두피 증상을 카테고리화할 수 있고 카테고리별 진단의 정확성을 높일 수 있다. 그러나 두피관리업체나 의료기관들이 충분한 두피이미지 데이터셋을 확보하는 것이 어려운데 이는 데이터셋을 확보하기 위한 장치나 서비스 구축도 부족할 뿐만 아니라 확보한 두피 이미지의 데이터셋을 공유하지도 않기 때문이다. 이러한 측면에서 AI학습용 두피데이터 구축사업은 모발 및 두피 관련 미용 및 의료 AI서비스 개발을 위해 반드시 필요한 의미 있는 사업이다.

 

국내에서도 AI관련 기술을 보유하고 있거나 AI관련 서비스를 추진하고 있는 개인이나 기업이 많아지고 있다. 이러한 개인이나 기업들은 특정 도메인의 AI서비스를 개발하고자 할 때 가장 어려움을 겪게 되는 점이 도메인 지식이 부족하고 해당 도메인의 데이터셋을 확보하지 못하는 것이다. 이러한 개인이나 기업 입장에서는 구축된 AI학습용 두피데이터를 활용하여 모발 및 두피 진단 서비스를 런칭하거나 새로운 비즈니스에 대한 아이디어를 획득할 수도 있을 것이다.

 

특히 의료기관들은 의사의 경험과 노하우를 통한 진단이외에 AI두피진단 서비스의 진단 결과를 보조적으로 활용하고 의사의 경험과 노하우를 결합하여 진단한다면 환자들의 진단결과에 대한 신뢰성을 더욱 향상될 것이다. 이는 두피관리 업체도 마찬가지로 AI두피진단 서비스의 적용은 과학적인 진단과 이를 통한 모발 및 두피관리 서비스 제공이 가능하게 하여 사용자들의 만족도를 향상시킬 수 있을 기대된다.

 

그리고 학교나 연구소 등에서 두피 이미지 데이터 셋을 활용할 수 있게 되면 기존의 AI 알고리즘을 개선한 AI 알고리즘 개발이 가능하게 되고 기업 연구소에서는 한국인을 위한 다양한 모발 및 두피 미용제품, 치료제 등을 개발하는 기초 자료를 높은 활용성을 갖는다, 특히 대학에서 AI를 연구하는 많은 교수나 대학원들은 데이터 셋을 없어서 연구결과를 도출하지 못하는 경우가 많은데 AI학습용 두피데이터 구축사업의 결과가 공개되므로 학문적으로도 활용가치가 높을 것으로 기대된다.

 

향후 모발과 두피관련 의료AI서비스 개발에도 구축한 AI학습용 두피데이터를 통해 사전적으로 진단학습 등의 시뮬레이션이 가능하고 상대적으로 모발 및 두피데이터의 획득과 저장이 용이하게 되므로 그 지속성과 확장범위가 더욱 넓어질 것으로 전망된다.

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