• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.33-34
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• 2020

사용자의 피부 관리 및 피부질환을 검사하는 기존의 어플리케이션은 유도 질문에 따른 사용자의 응답을 기반으로 결과를 유추하기 때문에 부정확한 진단 결과를 야기한다. 본 논문에서는 사용자의 미용관련 피부질환 이미지를 바탕으로 딥러닝 이미지 인식 기술 적용하여 건선, 사마귀, 여드름, 한포진을 대상으로 피부 미용질환에 대한 식별 정보를 제공하는 어플리케이션을 제시한다. 또한 이미지 인식률이 높은 ResNet과 SE-ResNet 알고리즘을 적용하여 피부질환 식별 적용 시 효과성을 실험적으로 비교한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.191-203
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• 2022

화장품 및 뷰티산업에서 고객 맞춤형 제품과 서비스를 제공하는 것은 주요 기술 트렌드이고, 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 고객의 요구 수준은 더욱더 높아지고 있으며 이에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 소셜미디어 상의 이미지는 매우 다양하고 비정형적이므로 피부상태 진단 및 관리에 필요한 체계적인 피부 이미지 식별을 위한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어 인스타그램에서 수집한 빅데이터로부터 피부 이미지 데이터를 지능적으로 식별하고, 피부상태 진단 및 관리를 위한 정형화된 피부 샘플 데이터를 추출하는 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 빅데이터수집분석단계, 피부이미지분석단계, 훈련데이터준비단계, 인공신경망훈련단계, 피부이미지식별단계로 구성된다. 빅데이터수집분석단계에서는 인스타그램으로부터 빅데이터를 수집하고 피부 상태 진단 및 관리를 위한 이미지 정보를 분석결과로 저장한다. 피부이미지분석단계에서는 전통적인 이미지 처리 기법을 사용하여 피부 이미지의 평가 및 분석 결과를 획득한다. 훈련데이터준비단계에서는 피부이미지 분석결과로부터 피부 샘플데이터를 추출하여 훈련데이터를 준비하였다. 그리고 인공신경망훈련단계에서는 이 훈련데이터를 사용하여 지능적으로 피부 이미지 유형을 예측하는 인공신경망 AnnSampleSkin을 단계별 고도화와 훈련을 통해 모델을 완성하였다. 피부이미지식별단계에서는 소셜미디어로부터 수집된 이미지에 대해 피부샘플을 추출하고, 훈련된 인공신경망 AnnSampleSkin의 이미지 유형 예측 결과들을 통합하여 최종 피부 이미지 유형을 지능적으로 식별한다. 본 논문에서 제안된 피부이미지식별 방법은 약 92% 이상의 높은 피부 이미지 식별 정확도를 나타내고 있고, 정형화된 피부 샘플 이미지 빅데이터를 제공할 수 있게 되었다. 추출된 피부샘플 세트는 피부 상태를 진단하고 관리하는데 매우 효율적이고 유용한 정형화된 피부 이미지 데이터로 사용될 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.25-34
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• 2020

본 논문에서는 딥러닝 지도학습 알고리즘을 사용한 학습 모델을 대상으로 미용 관련 피부질환 인식의 효과성을 실험적으로 비교한다. 최근 딥러닝 기술을 산업, 교육, 의료 등 다양한 분야에 적용하고 있으며, 의료 분야에서는 중요 피부질환 중 하나인 피부암 식별의 수준을 전문가 수준으로 높인 성과를 보이고 있다. 그러나 아직 피부미용과 관련된 질환에 적용한 사례가 다양하지 못하다. 따라서 딥러닝 기반 이미지 분류에 활용도가 높은 CNN 알고리즘을 비롯하여 ResNet, SE-ResNet을 적용하여 실험적으로 정확도를 비교함으로써 미용 관련 피부질환을 판단하는 효과성을 평가한다. 각 알고리즘을 적용한 학습 모델을 실험한 결과에서 CNN의 경우 평균 71.5%, ResNet은 평균 90.6%, SE-ResNet은 평균 95.3%의 정확도를 보였다. 특히 학습 깊이를 다르게하여 비교한 결과 50개의 계층 구조를 갖는 SE-ResNet-50 모델이 평균 96.2%의 정확도로 미용 관련 피부질환 식별을 위해 가장 효과적인 결과를 보였다. 본 논문의 목적은 피부 미용과 관련된 질환의 판별을 고려하여 효과적인 딥러닝 알고리즘의 학습과 방법을 연구하기 위한 것으로 이를 통해 미용 관련 피부질환 개선을 위한 서비스 개발로 확장할 수 있을 것이다.