YOLO11을 사용한 피부유형 및 노화단계 분류 모델: 가능성과 한계

초록

전반적인 삶의 질 향상에 중요한 피부의 유형 및 노화 평가에 있어 인공지능을 활용할 경우, 신속하고 정확한 결과 도출이 가능할 것으로 예상되며, 특히 객체 인식 모델로서 단순하고 사용이 편리한 YOLO가 임상 및 산업에 있어 유용하게 활용될 것으로 예상된다. 한국인의 안면 이미지 데이터와 이를 기반으로 한 피부 유형 및 상태에 대한 전문가 평가 결과, 정량적 측정 지표의 라벨링 데이터를 사용하여 피부 이미지 데이터를 분류하고 YOLO11을 사용하여 분류 데이터의 정확도를 평가하였다. 피부 유형 분류의 정확도는 57%, 노화 단계의 지표로서 색소침착은 56%, 눈가 주름은 66%의 정확도를 달성하였으며, 노화 단계 지표의 경우 손실률이 2 내외에서 수렴하는 결과를 도출하였다. 본 연구를 통해 YOLO 모델을 활용하여 피부의 병변 등 이상 감지뿐 아니라 노화 단계에 대한 객관적인 평가에 활용될 수 있다는 가능성을 확인하였으며, 광범위한 데이터의 수집과 정량 지표 개발 시 신속하고 편리한 피부 평가로 맞춤형 화장품 제안 등 산업에서의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.

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