[2021 신년 기획] 2021 /K-Beauty/ ALIVE-Algorithm

[CMN 심재영 기자] 새해엔 개인마다 다른 콘텐츠와 제품을 추천해 주는 알고리즘(Algoritm)의 중요성이 더욱 부각될 것으로 예상된다. 특히 지난해 시행됐으나 코로나19로 인해 제대로 활성화되지 못한 맞춤형화장품 제도가 AI 빅데이터를 기반으로 한 화장품 추천 알고리즘의 비약적인 발전과 연계해 제대로 빛을 발할 것으로 기대된다.

알고리즘(Algorithm)이란?

알고리즘의 사전적 정의는 ‘어떤 문제를 해결하기 위한 절차, 방법, 명령어들의 집합’이다. 쉽게 말하면 ‘사용자가 원하는 결과값을 찾아주는 모든 과정의 순서도’다.

알고리즘이라는 단어는 페르시아 수학자 알-콰리즈미(al-Khwarizmi)의 이름에서 유래했다. 9세기에 손으로 수학 계산하는 기법을 설명한 책을 쓴 사람이다. 하지만 알고리즘이 비단 수학에만 한정된 것은 아니다.

오늘날 알고리즘은 넓게는 사람 손으로 해결하는 것, 컴퓨터로 해결하는 것, 수학적인 것, 비수학적인 것을 모두 포함한다. 이제는 세상 모든 것이 알고리즘으로 돌아간다고 해도 과언이 아니다.

글로벌 컨설팅기업 투모로우의 마이크 월시 최고경영자(CEO)는 저서 ‘알고리즘 리더’에서 “알고리즘과 데이터가 모든 유형의 기업을 변화시키고 있다. 세상 모든 것이 알고리즘으로 돌아간다고 해도 과언이 아니다. 알고리즘 시대의 리더가 되려면 자신의 의사 결정과 운영 방식, 창의적 결과를 디지털 시대의 복잡성에 성공적으로 적용할 수 있어야 한다”고 강조했다.

알고리즘이라고 하면 자연스럽게 유튜브의 영상 추천 시스템을 떠올리게 된다. 유튜브의 추천 피드는 모바일 환경에서 가장 강력한 소비 방식으로 떠오르고 있기 때문이다.

유튜브 앱의 모바일 화면을 보면 영상 하단에 ‘다음 동영상’이라는 메뉴로 다양한 동영상이 추천된다. 사람들은 자연스럽게 유튜브 알고리즘으로 추천된 다음 영상을 보게 된다.

유튜브가 추천해주는 콘텐츠는 개인마다 모두 다르다. 알고리즘 때문이다. 유튜브를 통해 이용자들과 만나고 싶은 창작자 혹은 마케터 입장에서는 이러한 유튜브의 추천 방식, 즉 알고리즘의 작동 원리를 알아야 운영 성과를 올리기 좋다.

추천 알고리즘 작동 원리 알아야

유튜브가 아닌 다른 것들도 마찬가지다. 화장품 업체들 입장에선 각각의 분야에 적용되는 알고리즘의 작동 원리를 알아야 갈수록 다양해지는 고객들의 요구에 적절한 대응이 가능해질 것이다.

추천 알고리즘은 사용자가 좋아할 만한 아이템을 추측해 적합한 특정 항목을 제공하는 시스템이다.

이커머스 업체들이 알고리즘 추천 시스템을 이용하는 가장 큰 이유는 효율성 때문이다. 쇼핑 AI 알고리즘은 사용자가 원하는 상품을 빠르게 찾고 다양한 상품을 발견할 수 있도록 돕는다. 온라인 쇼핑몰에는 수천 가지 품목, 수억 개에 달하는 상품이 진열돼 있다. 소비자가 상품을 찾고자 일일이 검색하면 시간이 오래 걸릴 수밖에 없다. 쇼핑 알고리즘은 이 과정에 소요되는 시간을 줄여준다.

이용패턴을 분석해 선호할 만한 물건을 추려 원하는 상품을 빠르게 찾도록 돕는다. 판매자가 자사 상품에 관심 많은 소비자에게 제품을 보여줄 수 있다는 장점도 갖췄다. 상품 구입 확률이 높은 타깃 소비자를 가려내 집중 광고를 하기도 한다.

맞춤형화장품 개발 경쟁 본격화

지난해 3월 세계 최초로 맞춤형화장품 제도가 시행됨에 따라 앞으로는 자신의 피부타입에 맞는 화장품을 찾아 헤매지 않아도 된다.

2018년 맞춤형화장품 관련 법안이 통과됐고, 2018년 하반기 산업통상자원부는 국가혁신클러스터사업의 일환으로 빅데이터를 활용한 개인 맞춤형화장품 기반 기술 개발 사업(제주 맞춤형 화장품 과제)을 선정했다. 업계에서는 이를 통해 유전자 맞춤형화장품에 대한 본격적인 연구도 실시하고 있다.

또 작년 3월 14일부터 개인의 피부 타입과 선호도에 맞춰 원료를 배합 및 소분한 맞춤형화장품을 판매할 수 있게 됐고, 작년 2월에는 맞춤형화장품 조제관리사 시험도 처음으로 실시됐다.

앞으로는 AI, 사물인터넷, 3D프린터 등의 첨단 IT기술이 결합된 맞춤형화장품 시장에서의 치열한 경쟁이 예상된다.

올해는 특히 데이터와 유전자 분석 시스템 등을 기반으로 한 유전자 맞춤형화장품 시대가 본격적으로 열릴 것으로 기대된다.

지난달 15일 제주테크노파크 바이오융합센터를 주축으로 한 16개 기관과 기업들이 나만의 피부 특성에 적합한 화장품을 즉석에서 만들어주는 맞춤형화장품을 개발, 시연해 업계의 이목이 집중됐다.

매장을 방문한 고객을 대상으로 피부진단기를 활용한 피부진단과 설문을 통해 고객의 피부특성을 파악하고 이에 최적화된 처방으로 베이스 원료에 첨가 원료를 투입해 제조한 화장품을 전달하는 기술로 지금까지 나온 맞춤형화장품 기술 중에서는 가장 앞선 기술이라는 평가를 받았다.

딥러닝 알고리즘 적용사례 잇따라

국내 대표적인 화장품 정보 플랫폼인 화해는 사용자들의 리뷰 작성과 검색 패턴 등을 알고리즘화해 연령별, 피부 타입&고민별, 카테고리별 화장품 랭킹 정보를 제공하고 있다. 동시에 이를 사용자 피부 특성 데이터와 매칭시켜 다양한 개인화 추천 서비스로 제공하고 있다.

이는 다년간 제품과 성분 데이터를 수집하고 500만 건 이상의 리뷰 축적을 통해 지속적으로 추천 알고리즘을 강화해 온 결과라는 것이 화해 측의 설명이다.

글로우픽도 2019년말 국내 최초 AI 기반 뷰티 인사이트 분석 서비스인 ‘리퓨플러스 뷰티’를 발표해 주목 받았다. 인공지능(AI) 기반 전문 기업인 다음소프트와 공동 개발한 ‘리뷰플러스 뷰티’는 글로우픽이 보유한 국내 최대 규모 화장품 소비자리뷰 데이터베이스를 감성 컴퓨팅 기술을 이용해 다음소프트에서 독자 개발한 감성 분석 알고리즘을 적용한다.

이를 통해 뷰티 시장 전반에 대한 세분화된 소비자 트렌드는 물론, 자사 제품과 경쟁사 제품에 대한 소비자 반응 분석, 카테고리별 소비자 만족도 순위 등을 함께 제공한다.

아모레퍼시픽은 올해 CES 2021에서 헬스&웰니스 부문 혁신상을 받았다. ‘맞춤형 립 메이크업 제조 기술’이 바로 그것으로 딥러닝 알고리즘이 적용된 대표 사례다. 이번에 혁신상을 수상한 ‘컬러 테일러를 이용한 립 메이크업 제조 스마트 시스템’은 인공지능을 활용해 고객의 피부톤에 적합한 입술 색상을 추천하고, 현장에서 즉시 립 메이크업 제품을 제조해주는 온&오프라인 연계 맞춤형 기술이다.