[논문]피부 상태 진단 서비스를 위한 모바일 웹 어플리케이션 개발

유제혁; 전기백; 석장미; 황인준

문제 정의

이를 위해 총 730 명의 피부 영상을 비교 표본으로 사용하였으며, 상대적인 피부 상태 측정 결과를 제공 받을 수 있다. 또한 과거의 피부 진단 결과를 누적하여 시간의 흐름에 따라 자신의 피부 상태가 변화하는 흐름을 관찰할 수 있도록 한다.
연구 결과로써 피부 상태 및 피부 나이 추론에 적합한 피부의 영상 적 특징을 검출하였다. 본 논문에서는 이전의 영상 적 특징에 추가적으로 피부 유분기와 피부 톤, 피부의 민감성을 영상 처리를 통하여 검출하는 방법을 진행하였다.
2차원 피부 현미경 영상에서의 피부 주름 정보 및 피부를 구성하는 셀들의 개수, 셀들의 면적, 거칠기 등을 측정하여 피부 나이를 예측하는데 주안점을 두었다. 본 논문에서는 추출된 피부 특징을 사용자가 이해하기 쉽고 접근이 용이하도록 웹 어플리케이션 형태로 제작하였다.
본 논문은 피부 상태를 평가하는데 중요한 특징인 피부 주름, 거칠기, 유분기, 톤, 민감성 정보를 이용하여 사용자의 피부 상태를 체크하는 서비스를 개발하였다. 기존의 주름과 거칠기 특징뿐만 아니라 추가적으로 유분기, 톤, 민감성 정보를 추가적으로 추출하여 사용자의 피부 상태 정보를 다각적으로 제공하였다.

제안 방법

2차원 피부 현미경 영상에서의 피부 주름 정보 및 피부를 구성하는 셀들의 개수, 셀들의 면적, 거칠기 등을 측정하여 피부 나이를 예측하는데 주안점을 두었다. 본 논문에서는 추출된 피부 특징을 사용자가 이해하기 쉽고 접근이 용이하도록 웹 어플리케이션 형태로 제작하였다.
피부 영상에서 얻을 수 있는 총 특징은 5 개로 R — { ewrinkle' eroughness' Roily’ etone' esensitive} 라고 정한다. 각각 피부 주름 깊이, 피부 거칠기, 피부 유분기, 피부 톤, 피부 민감성으로 정의하여 사용자의 피부 상태를 평가하는데 사용한다. 평가를 위해 구해진 특징들에 대해 0 에서 1 사이 값을 갖는 범위로 정규화하는 작업을 필요로 한다.
기존의 주름과 거칠기 특징뿐만 아니라 추가적으로 유분기, 톤, 민감성 정보를 추가적으로 추출하여 사용자의 피부 상태 정보를 다각적으로 제공하였다. 이는 향후 연구될 피부 노화 예측 모델과 피부 상태에 따른 트리트먼트 추천 등의 연구에 바탕이 될 수 있을 것이라 사려된다.
사용자로부터 이미지 파일을 전송 받은 IIS 서버는 이미지 처리를 수행함과 동시에 MS-SQL 서버에서 기존에 처리되었던 비교 표본 피부 데이터를 호출한다. 비교 표본 데이터를 기반으로 하여 사용자에게 전송 받은 이미지에서 피부 특징을 추출한다. 추출된 값은 상대적인 결과로 비교되어 사용자에게 결과를 제공한다.
그림 2는 실제 수집된 데이터셋의 예시로 측정 상온 온도와 습도 등 촬영 시 주변 환경을 일정하게 유지하였다. 세안 후 30 분의 시간을 두어 특징의 검출이 고르게 될 수 있도록 실험 환경을 구성하였다. 그림 3은 수집된 실험 데이터들의 스케일링 된 값들의 분포를 나타낸다.
이전 연구[1, 2, 3]에서는 피부 영상에서 여러가지 영상처리를 통해 검출 할 수 있는 피부 거칠기와 피부 주름 정보를 토대로 피부 상태 및 나이를 추론할 수 있는 기초 연구에 대해 진행하였다. 연구 결과로써 피부 상태 및 피부 나이 추론에 적합한 피부의 영상 적 특징을 검출하였다. 본 논문에서는 이전의 영상 적 특징에 추가적으로 피부 유분기와 피부 톤, 피부의 민감성을 영상 처리를 통하여 검출하는 방법을 진행하였다.
이전 연구[1, 3]에서 검출했던 피부 주름 깊이 값을 포함하여 총 5 가지 평가 영역을 설정하였다. 피부 영상에서 얻을 수 있는 총 특징은 5 개로 R — { ewrinkle' eroughness' Roily’ etone' esensitive} 라고 정한다.
그리고 노이즈를 제거하는 전처리 과정을 거치고 Watershed 알고리즘[5]을 적용하여 주름을 추출하였다. 주름으로 둘러싸인 셀들의 넓이와 개수의 비를 특징으로 사용하여 나이와의 관계를 연구, 발표하였다. Jacobi[6]등은 광학 3D 영상 현미경 이미지와 스펙트럼 측정 모델링 방법 등을 이용하여 피부의 주름과 거칠기를 측정하는 연구 결과를 발표하였다.
의미한다. 피부 톤 특징을 검출하기 위해 원본 영상을 HLS 컬러 영역으로 변환한다. 변환된 HLS 영상에서의 식 (4)에 나타난 식을 통해 구해진 값, 즉 HLS 중 L 값들의 평균을 피부 톤의 특징으로 사용한다.
전처리 작업과 Watershed 알고리즘을 통해 피부를 구성하는 각 셀의 영역을 정확하게 구분하는 과정을 보여주며 셀 영역이라고 판단되는 영역은 노란색으로 나타내었다. 피부의 거칠기를 측정하기 위해 하나의 셀이 가지는 그레이 픽셀 값의 변화량을 도출하였다. 식 (1)에서 pixel(n)은 그레이 영역으로 변환된 영상에서 n 번째 픽셀의 값으로 정의한다.

대상 데이터

촬영의 대상자는 다양한 연령층의 남/녀로서 피부에 눈에 띄는 병변이 없는 건강한, 20 대부터 50 대 사이의 730 인으로부터 피부 영상을 촬영하였다. 비교 데이터의 고른 분포를 위해 나이대 피부 영상을 획득하였다. 실험을 위해 손등과 얼굴 광대 옆 부위를 촬영하였다.
추출된 값은 상대적인 결과로 비교되어 사용자에게 결과를 제공한다. 이를 위해 총 730 명의 피부 영상을 비교 표본으로 사용하였으며, 상대적인 피부 상태 측정 결과를 제공 받을 수 있다. 또한 과거의 피부 진단 결과를 누적하여 시간의 흐름에 따라 자신의 피부 상태가 변화하는 흐름을 관찰할 수 있도록 한다.
촬영의 대상자는 다양한 연령층의 남/녀로서 피부에 눈에 띄는 병변이 없는 건강한, 20 대부터 50 대 사이의 730 인으로부터 피부 영상을 촬영하였다. 비교 데이터의 고른 분포를 위해 나이대 피부 영상을 획득하였다.
피험자로부터 피부 영상을 추출하기 위해 PSI 웰빙 사의 아프로디테-I 의 측정 현미경과 60 배율 렌즈를 사용하였다. 촬영의 대상자는 다양한 연령층의 남/녀로서 피부에 눈에 띄는 병변이 없는 건강한, 20 대부터 50 대 사이의 730 인으로부터 피부 영상을 촬영하였다.

이론/모형

Yaobin[4]등은 디지털 현미경으로 피부를 촬영한 후 그레이 스케일 값을 갖는 영상으로 전환하였다. 그리고 노이즈를 제거하는 전처리 과정을 거치고 Watershed 알고리즘[5]을 적용하여 주름을 추출하였다. 주름으로 둘러싸인 셀들의 넓이와 개수의 비를 특징으로 사용하여 나이와의 관계를 연구, 발표하였다.

성능/효과

이는 향후 연구될 피부 노화 예측 모델과 피부 상태에 따른 트리트먼트 추천 등의 연구에 바탕이 될 수 있을 것이라 사려된다. 또한 본 논문에서는 데이터셋을 수집하기 위해 실험환경을 정확하고 일정하게 유지하였다. 따라서 나이대 별로 고른 데이터 셋을 확보할 수 있었다.
피부를 구성하는 피부 세보 영역을 셀(cell)이라고 정의 하였다. 전처리 작업과 Watershed 알고리즘을 통해 피부를 구성하는 각 셀의 영역을 정확하게 구분하는 과정을 보여주며 셀 영역이라고 판단되는 영역은 노란색으로 나타내었다. 피부의 거칠기를 측정하기 위해 하나의 셀이 가지는 그레이 픽셀 값의 변화량을 도출하였다.

후속연구

따라서 나이대 별로 고른 데이터 셋을 확보할 수 있었다. 앞서 기술한 피부 노화 예측 시스템의 학습 및 평가자료로 매우 적합하며 시스템의 활용성을 높이는 데 도움이 될 것으로 판단된다.
기존의 주름과 거칠기 특징뿐만 아니라 추가적으로 유분기, 톤, 민감성 정보를 추가적으로 추출하여 사용자의 피부 상태 정보를 다각적으로 제공하였다. 이는 향후 연구될 피부 노화 예측 모델과 피부 상태에 따른 트리트먼트 추천 등의 연구에 바탕이 될 수 있을 것이라 사려된다. 또한 본 논문에서는 데이터셋을 수집하기 위해 실험환경을 정확하고 일정하게 유지하였다.

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