KR102123598B1 - 피부 진단 장치, 시스템 및 그 방법 - Google Patents

피부 진단 장치, 시스템 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명에서는 시료가 접촉된 피부에 대한 이미지를 획득하고, 상기 이미지 내에서 상기 시료가 상기 피부와 반응한 반응 영역을 인식하고, 상기 반응 영역에서 상기 피부의 자극 정도를 판단함으로써, 임상 시험의 전문성을 보다 더 높일 수 있도록 하는 피부 진단 장치를 제공할 수 있다.

Description

피부 진단 장치, 시스템 및 그 방법{APPARATUS AND SYSTEM FOR SKIN DIAGNOSIS AND METHOD THEREOF}
본 발명은 인간의 피부 상태를 진단하는 피부 진단 장치, 시스템 및 피부 진단 방법에 관한 것이다.
일반적으로 얼굴의 아름다움을 위해서는 청결한 피부가 기본 조건인 바, 얼굴의 아름다움 중에서도, 특히 피부의 아름다움을 추구하기 위해 체계적인 피부 관리가 필요하다.
피부는 3개의 층으로 이루어진 인체에서 가장 큰 기관으로, 외부 환경과 직접 접해 있으면서도, 인체 내부로 침입할 수 있는 다양한 물리적, 화학적, 생물학적 인자로부터 인체 내부를 보호하는 역할을 한다.
한편, 피부 자체의 상태를 개선하기 위한 화장품이 다양하게 출시되고 있다. 이러한 화장품에 들어가는 화장품 시료에 대해서는, 화장품의 출시 전에 임상 시험을 반드시 거치도록 규정되어 있다.
한편, 임상 시험은 각 화장품 시료를 피험자의 피부(예: 등)에 바르고, 바른 후 특정 시간 경과 후(예: 24시간 또는 48시간)에 시료가 발라진 부위의 상태를 시험관이 직접 확인하여 피부에 대한 영향 정도를 점수(예: 0점부터 4점 사이의 점수)로 환산 및 평가하는 과정을 포함한다.
다만, 기존의 임상 시험의 경우, 시험관마다 평가 기준이 달라 각 화장품 시료에 대한 평가 기준이 통일되어 있지 않은 상태에서 이루어지므로, 화장품 시료의 임상 시험의 전문성이 떨어진다는 문제점이 있다.
공개특허공보 제10-2010-0108280호(2010.10.06.) 공개특허공보 제10-2015-0127898호(2015.11.18.) 등록특허공보 제10-1515189호(2015.04.28.)
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 임상 시험의 전문성을 보다 더 높일 수 있도록 하는 피부 진단 장치, 시스템 및 피부 진단 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 피부 진단 장치는 시료가 접촉된 피부에 대한 이미지를 획득하는 센서 및 상기 이미지 내에서 상기 시료가 상기 피부와 반응한 반응 영역을 인식하고, 상기 반응 영역에서 상기 피부의 자극 정도를 판단하는 프로세서를 포함할 수 있다.
상기 반응 영역에서 상기 피부의 자극 정도를 판단하기 위한 자극 정도 분류 모델을 저장하는 메모리;를 더 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 반응 영역에서 상기 피부의 자극 정도를 상기 자극 정도 분류 모델을 이용하여 판단할 수 있다.
상기 이미지 내에서 상기 반응 영역을 분류하기 위한 반응 영역 분류 모델을 저장하는 메모리;를 더 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 반응 영역을 상기 이미지 내에서 상기 반응 영역 분류 모델을 이용하여 인식할 수 있다.
상기 피부 진단 장치는 스마트 폰 또는 태블릿 PC일 수 있다.
상기 피부의 자극 정도에 관한 정보를 출력하는 입출력부를 더 포함하며, 상기 피부의 자극 정도에 관한 정보는 텍스트 또는 이미지를 포함할 수 있다.
상기 피부의 자극 정도에 관한 정보는 포트 폴리오 또는 보고서의 형태일 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 이미지 내에서 홍반이 형성된 영역을 실험 영역으로 인식하고, 상기 실험 영역 내에서 상기 반응 영역을 인식할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 이미지로부터 상기 실험 영역에서 상기 홍반에 의한 데이터를 제거할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 피부 진단 방법은 시료가 접촉된 피부에 대한 이미지를 획득하는 단계; 상기 이미지 내에서 상기 시료가 상기 피부와 반응한 반응 영역을 인식하는 단계; 상기 반응 영역에서 상기 피부의 자극 정도를 판단하기 위한 자극 정도 분류 모델을 획득하는 단계; 및 상기 반응 영역에서 상기 피부의 자극 정도를 상기 자극 정도 분류 모델을 이용하여 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 이미지 내에서 상기 반응 영역을 분류하기 위한 반응 영역 분류 모델을 획득하는 단계;를 더 포함하고, 상기 이미지 내에서 상기 시료가 상기 피부와 반응한 반응 영역을 인식하는 단계는 상기 반응 영역을 상기 이미지 내에서 상기 반응 영역 분류 모델을 이용하여 인식하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 피부의 자극 정도에 관한 정보를 텍스트 또는 이미지의 형태로 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 피부의 자극 정도에 관한 정보를 텍스트 또는 이미지의 형태로 출력하는 단계는, 상기 피부의 자극 정도에 관한 정보를 포트 폴리오 또는 보고서의 형태로 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 이미지 내에서 상기 시료가 상기 피부와 반응한 반응 영역을 인식하는 단계는, 상기 이미지 내에서 홍반이 형성된 영역을 실험 영역으로 인식하는 단계 및 상기 실험 영역 내에서 상기 반응 영역을 인식하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 이미지 내에서 상기 시료가 상기 피부와 반응한 반응 영역을 인식하는 단계는, 상기 이미지로부터 상기 실험 영역에서 상기 홍반에 의한 데이터를 제거하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 피부 진단 장치는 시료가 접촉된 피부에 대한 이미지를 획득하는 센서; 상기 반응 영역에서 상기 피부의 자극 정도를 판단하기 위한 자극 정도 분류 모델 및, 상기 이미지 내에서 상기 반응 영역을 분류하기 위한 반응 영역 분류 모델을 저장하는 메모리; 상기 반응 영역을 상기 이미지 내에서 상기 반응 영역 분류 모델을 이용하여 인식하고, 상기 반응 영역에서 상기 피부의 자극 정도를 상기 자극 정도 분류 모델을 이용하여 판단하는 프로세서를 포함할 수 있다.
상기 피부 진단 장치는 스마트 폰 또는 태블릿 PC일 수 있다.
상기 피부의 자극 정도에 관한 정보를 출력하는 입출력부를 더 포함하며, 상기 피부의 자극 정도에 관한 정보는 텍스트 또는 이미지를 포함할 수 있다.
상기 피부의 자극 정도에 관한 정보는 포트 폴리오 또는 보고서의 형태일 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 이미지 내에서 홍반이 형성된 영역을 실험 영역으로 인식하고, 상기 실험 영역 내에서 상기 반응 영역을 인식할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 이미지로부터 상기 실험 영역에서 상기 홍반에 의한 데이터를 제거할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 화장품 시료에 대한 임상 시험에 있어서, 화장품 시료에 의해 피험자의 피부가 반응하는 정도를 객관적인 기준에 의해서 일률적으로 판단하므로, 임상 시험에 대한 신뢰성을 높일 수 있다는 장점이 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 화장품 시료에 대한 임상 시험을 실시할 때 피험자의 피부가 반응하는 정도를 하나의 이미지에 대한 분석을 통해 한번에 쉽게 수행할 수 있으므로, 임상 시험의 처리 속도를 높일 수 있다는 장점이 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 피험자의 피부 중 반응 부위를 검출하고 반응 정도를 판단함에 있어서 딥 러닝 기술을 적용함으로써, 반응 부위 검출에 대한 신뢰성과 반응 정도 판단 과정에 대한 신뢰성을 높일 수 있다는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른, 피부 진단 장치를 나타내는 블록도이다.
도 2(a) 및 도 2(b)는 본 발명의 실시예에 따른 피부 진단 장치를 도시한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 피부 진단 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 이미지 획득 방법을 도시한다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 반응 영역 인식 동작을 나타낸다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 반응 영역 분류 모델 생성 과정 및 반응 영역 분류 모델을 이용하여 피부를 진단하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 자극 정도 분류 모델 생성 과정 및 자극 정도 분류 모델을 이용하여 피부를 진단하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 자극 정도를 출력하는 화면이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 피부 진단 시스템을 나타내는 블록도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본 명세서에서, 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
또한 본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '연결되어' 있다거나 '접속되어' 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에 본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '직접 연결되어' 있다거나 '직접 접속되어' 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용되는 것으로써, 본 발명을 한정하려는 의도로 사용되는 것이 아니다.
또한 본 명세서에서, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다.
또한 본 명세서에서, '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품, 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것일 뿐, 하나 또는 그 이상의 다른 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
또한 본 명세서에서, '및/또는' 이라는 용어는 복수의 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다. 본 명세서에서, 'A 또는 B'는, 'A', 'B', 또는 'A와 B 모두'를 포함할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른, 피부 진단 장치를 나타내는 블록도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 피부 진단 장치(100)는 센서(110), 통신부(120), 프로세서(130), 메모리(140), 입출력부(150)를 포함하며, 피부 진단 장치(100)는 외부의 서버(101) 및/또는 전자 장치(102)와 데이터를 송신 및 수신할 수 있다.
센서(110)는 예를 들면, 물리량을 계측하거나 피부 진단 장치(100)의 작동 상태를 감지하여, 계측 또는 감지된 정보를 전기 신호로 변환할 수 있다. 센서(110)는 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러(color) 센서(예: RGB(red, green, blue) 센서), 생체 센서, 온/습도 센서, 조도 센서, 또는 UV(ultra violet) 센서 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로(additionally or alternatively), 센서(110)는, 예를 들면, 후각 센서(E-nose sensor), EMG 센서(electromyography sensor), EEG 센서(electroencephalogram sensor), ECG 센서(electrocardiogram sensor), IR(infrared) 센서, 홍채 센서 및/또는 지문 센서를 포함할 수 있다. 센서(110)는 그 안에 속한 적어도 하나 이상의 센서들을 제어하기 위한 제어 회로를 더 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 피부 진단 장치(100)는 프로세서(130)의 일부로서 또는 별도로, 센서(110)를 제어하도록 구성된 프로세서를 더 포함하여, 프로세서(130)가 슬립(sleep) 상태에 있는 동안, 센서(110)를 제어할 수 있다.
통신부(120)는, 예를 들면, 피부 진단 장치(100)와 외부 장치(예: 서버(101), 전자 장치(102)) 간의 통신을 설정할 수 있다. 예를 들면, 통신부(120)는 무선 통신 또는 유선 통신을 통해서 네트워크에 연결되어 외부 장치와 통신할 수 있다. 상기 통신부(120)는 통신 프로세서(communication processor: CP)를 포함할 수 있고, 상기 통신 프로세서는 상기 통신부(120)를 구성하는 복수의 모듈들 중 하나를 구성할 수도 있다. 한 실시예에서, 상기 통신 프로세서는 상기 프로세서(130)에 포함될 수도 있다. 무선 통신은, 예를 들면, 셀룰러 통신 프로토콜로서, 예를 들면, LTE(long-term evolution), LTE-A(LTE Advance), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), UMTS(universal mobile telecommunications system), WiBro(Wireless Broadband), 또는 GSM(Global System for Mobile Communications) 등 중 적어도 하나를 사용할 수 있다. 또한, 무선 통신은, 예를 들면, 근거리 통신을 포함할 수 있다. 근거리 통신은, 예를 들면, WiFi(wireless fidelity), 블루투스(Bluetooth), NFC(near field communication), 또는 GNSS(global navigation satellite system) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. GNSS는 사용 지역 또는 대역폭 등에 따라, 예를 들면, GPS(Global Positioning System), Glonass(Global Navigation Satellite System), Beidou Navigation Satellite System(이하 “Beidou”) 또는 Galileo, the European global satellite-based navigation system 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이하, 본 문서에서는, “GPS”는 “GNSS”와 혼용되어 사용(interchangeably used)될 수 있다. 유선 통신은, 예를 들면, USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard232), 또는 POTS(plain old telephone service) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 네트워크는 통신 네트워크(telecommunications network), 예를 들면, 컴퓨터 네트워크(computer network)(예: LAN 또는 WAN), 인터넷, 또는 전화 망(telephone network) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
프로세서(130)는, 중앙처리장치(central processing unit(CPU)), 어플리케이션 프로세서(application processor(AP)), 또는 커뮤니케이션 프로세서(communication processor(CP)) 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다. 프로세서(130)는, 예를 들면, 전자 장치(102)의 적어도 하나의 다른 구성요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 실행할 수 있다. 상기 프로세서(130)는 제어부(controller)라고 칭하거나, 상기 제어부를 그 일부로서 포함하거나, 상기 제어부를 구성할 수도 있다. 예를 들면, 운영 체제 또는 응용 프로그램을 구동하여 프로세서(130)에 연결된 다수의 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소들을 제어할 수 있고, 각종 데이터 처리 및 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(130)는, 예를 들면, SoC(system on chip) 로 구현될 수 있다. 한 실시예에 따르면, 프로세서(130)는 GPU(graphic processing unit) 및/또는 이미지 신호 프로세서(image signal processor)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(130)는 도 1에 도시된 구성요소들 중 적어도 일부(예: 메모리(140))를 포함할 수도 있다. 프로세서(130)는 다른 구성요소들(예: 비휘발성 메모리) 중 적어도 하나로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리에 로드(load)하여 처리하고, 다양한 데이터를 비휘발성 메모리에 저장(store)할 수 있다.
메모리(140)는, 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(140)는, 예를 들면, 피부 진단 장치(100)의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령 또는 데이터를 저장할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 메모리(140)는 소프트웨어 및/또는 프로그램을 저장할 수 있다.
입출력부(150)는 예를 들면, 사용자 또는 다른 외부 기기로부터 입력된 명령 또는 데이터를 피부 진단 장치(100)의 다른 구성요소(들)에 전달할 수 있는 인터페이스의 역할을 할 수 있다. 또한, 입출력부(150)는 피부 진단 장치(100)의 다른 구성요소(들)로부터 수신된 명령 또는 데이터를 사용자 또는 다른 외부 기기로 출력할 수 있다. 입출력부(150)는 이미지를 출력하기 위한 디스플레이부를 포함할 수 있다. 디스플레이는, 예를 들면, 액정 디스플레이(liquid crystal display(LCD)), 발광 다이오드(light-emitting diode(LED)) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode(OLED)) 디스플레이, 또는 마이크로 전자기계 시스템(microelectromechanical systems(MEMS)) 디스플레이, 또는 전자종이(electronic paper) 디스플레이를 포함할 수 있다. 디스플레이는, 예를 들면, 사용자에게 각종 콘텐츠(예: 텍스트, 이미지, 비디오, 아이콘, 또는 심볼 등)을 표시할 수 있다. 디스플레이는, 터치 스크린을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 전자 펜 또는 사용자의 신체의 일부를 이용한 터치, 제스쳐, 근접, 또는 호버링 입력을 수신할 수 있다.
서버(101) 및 전자 장치(102) 각각은 피부 진단 장치(100)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 한 실시예에 따르면, 서버(101)는 하나 또는 그 이상의 서버들의 그룹을 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 피부 진단 장치(100)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 다른 하나 또는 복수의 전자 장치(예: 서버(101) 또는 전자 장치(102))에서 실행될 수 있다. 한 실시예에 따르면, 피부 진단 장치(100)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로 또는 요청에 의하여 수행해야 할 경우에, 피부 진단 장치(100)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 그와 연관된 적어도 일부 기능을 다른 장치(예: 서버(101) 또는 전자 장치(102))에게 요청할 수 있다. 다른 전자 장치(예: 서버(101) 또는 전자 장치(102))는 요청된 기능 또는 추가 기능을 실행하고, 그 결과를 피부 진단 장치(100)로 전달할 수 있다. 피부 진단 장치(100)는 수신된 결과를 그대로 또는 추가적으로 처리하여 요청된 기능이나 서비스를 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.
예를 들면, 서버(101) 및/또는 전자 장치(102)는 이미지를 촬영하기 위한 센서 모듈을 포함할 수 있고, 센서 모듈은 피부 진단 장치의 센서(110)와 동일한 기능을 수행할 수 있다. 예를 들면, 서버(101) 및/또는 전자 장치(102)는 피험자에 대한 이미지를 촬영하여, 피부 진단 장치(100)로 전송할 수 있다.
도 2(a) 및 도 2(b)는 본 발명의 실시예에 따른 피부 진단 장치를 도시한다.
도 2(a)에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 피부 진단 장치(201)는 스마트 폰(smart phone)의 형태가 될 수 있다. 피부 진단 장치(201)는 터치 스크린(touch screen)(251) 및 스피커(252)를 포함하는 입출력부(251, 252), 이미지를 획득하기 위한 제1 카메라(211) 및 제2 카메라(212)를 포함하는 센서(211, 212)를 포함할 수 있다.
터치 스크린(251)은 외부로부터 사용자의 터치 입력을 수신할 수 있고, 프로세서(130)의 제어에 따라 피부 진단 결과를 텍스트의 형태(예: "A1 시료: 정상")로 출력할 수 있다. 스피커(252)는 프로세서(130)의 제어에 따라 피부 진단 결과를 소리의 형태(예: "A1 시료는 정상입니다")로 출력할 수 있다.
제1 카메라(211) 및 제2 카메라(212)는 피부 진단 장치(201)의 전면에 위치하거나, 둘 중 하나의 카메라(예: 제1 카메라(211))가 피부 진단 장치(201)의 전면에 위치하면서 다른 하나의 카메라(예: 제2 카메라(212))가 피부 진단 장치(201)의 후면에 위치할 수 있다. 제1 및 제2 카메라(211, 212)는 피험자의 피부, 피험자의 실험 영역 및/또는 시료가 피부와 반응한 피험자의 반응 영역을 촬영하여, 피험자의 피부, 피험자의 실험 영역 및/또는 피험자의 반응 영역에 대한 이미지를 획득할 수 있다. 제1 및 제2 카메라(211, 212)는 피험자의 피부, 피험자의 실험 영역 및/또는 피험자의 반응 영역에 대한 이미지를 프로세서(130)로 전송할 수 있다.
도 2(b)에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 피부 진단 장치(201)는 태블릿 pc(tablet pc)의 형태가 될 수 있다. 피부 진단 장치(202)는 전면에 터치 스크린(253)을 포함할 수 있으며, 터치 스크린(253)의 기능은 도 2(a)의 터치 스크린(251)과 동일할 수 있다. 피부 진단 장치(202)는 후면에 카메라(213)를 포함할 수 있으며, 카메라(213)의 기능은 도 2(a)의 제1 카메라(211) 또는 제2 카메라(212)와 동일할 수 있다.
이하, 도 3 내지 도 8을 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른 도 1 및 도 2의 피부 진단 장치에 의해 수행되는 피부 진단 방법에 대해 상세히 설명한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 피부 진단 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 이미지 획득 방법을 도시한다. 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 반응 영역 인식 동작을 나타낸다. 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 반응 영역 분류 모델 생성 과정 및 반응 영역 분류 모델을 이용하여 피부를 진단하는 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 자극 정도 분류 모델 생성 과정 및 자극 정도 분류 모델을 이용하여 피부를 진단하는 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 자극 정도를 출력하는 화면이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 피부 진단 방법은 이미지를 획득하는 단계(S301), 이미지로부터 반응 영역을 검출하는 단계(S303), 반응 영역의 자극 정도를 판단하는 단계(S305) 및 자극 정도를 출력하는 단계(S307)를 포함할 수 있다.
도 4에 도시된 바와 같이, 패치(401)에는 임상 시험을 실시하고자 하는 제1 시료, 제2 시료, 제3 시료 및/또는 제4 시료가 도포될 수 있다. 도 4에서는 패치(401)에 제1 내지 제4 시료 등 4개의 시료가 도포된 것을 예시로 설명하였으나, 시료의 개수는 이에 한정되지 않는다. 예를 들면, 시료의 개수는 40개가 될 수 있다. 피험자(400)의 피부 중 실험 영역(402)에 패치(401)가 부착될 수 있다. 패치(401)에 도포된 시료들이 실험 영역(402)에 접촉될 수 있도록, 시료들이 도포된 패치(401)의 제1 면이 실험 영역(402)을 향하도록 부착될 수 있다. 피험자(400)의 패치(401)는 실험 영역(402)에 부착된 후 일정 시간이 경과한 후에 벗겨질 수 있으며, 일정 시간에 대해서는 한정하지 않는다.
S301 단계에서, 센서(110)는 패치(401)가 벗겨진 실험 영역(402, 403)에 대한 이미지(41, 42)를 획득할 수 있다.
도 4에 도시된 바와 같이, 센서(110)는 패치(401)가 부착되고 24시간 후에 벗겨진 상태의 실험 영역(402)을 포함하는 이미지(41)를 획득할 수 있다. 예를 들면, 센서(110)는 패치(401)가 부착되고 48시간 후에 벗겨진 상태의 실험 영역(402)을 포함하는 이미지(42)를 획득할 수 있다. 이미지(41, 42)의 일부는 실험 영역(402)을 포함할 수 있고, 실험 영역(402)의 일부는 시료들이 피험자(400)의 피부와 접촉하여 반응한 반응 영역들(421, 422, 423, 424, 431, 432, 433, 434)을 포함할 수 있다.
다시 도 3을 참조하면, S303 단계에서, 프로세서(예: 도 1의 프로세서(130))는 S301 단계에서 획득한 이미지를 분석하여 이미지 내의 반응 영역을 인식할 수 있다.
도 5에 도시된 바와 같이, 프로세서(130)는 센서(110)에 의해 획득된 이미지를 분석하여, 이미지 내의 실험 영역(502)을 인식할 수 있다. 예를 들면, 도 5에 도시된 바와 같이, 이미지 내에서 패치가 벗겨지면서 패치가 부착되었던 부분에 패치에 의한 홍반이 형성되므로, 프로세서(130)는 이미지 내에서 홍반(503)이 형성된 부분을 실험 영역(502)으로 인식할 수 있다. 또한, 도 5에는 도시되지 않았으나, 프로세서(130)는 이미지의 전체 영역 중 특정 영역(예: 중앙 영역)에서 특정 크기를 가지는 가상의 사각형을 실험 영역(502)으로 인식할 수 있다.
실험 영역(502)은 홍반(503), 제1 반응 영역(511), 제2 반응 영역(512), 제3 반응 영역(513) 및/또는 제4 반응 영역(514)을 포함할 수 있다. 프로세서(130)는, 실험 영역(502) 중 반응 영역들(511, 512, 513, 514)을 인식할 수 있으며, 그 방법은 하기와 같다.
먼저, 프로세서(130)는 실험 영역(502)으로부터 패치에 의한 홍반(503)을 제거할 수 있다. 예를 들면, 메모리(예: 메모리(140))는 패치에 의한 홍반에 대한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들면, 메모리(140)는 패치에 의한 홍반에 대한 색상 정보 및/또는 패턴 정보를 포함할 수 있다. 프로세서(130)는 패치에 의한 홍반에 대한 정보를 메모리(140)로부터 획득하고, 패치에 의한 홍반에 대한 정보에 기반하여 실험 영역(502)으로부터 패치에 의한 홍반(503)을 제거할 수 있다.
다음으로, 프로세서(130)는 패치에 의한 홍반이 제거된 실험 영역(502)에서 반응 영역들(511, 512, 513, 514)을 인식할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(130)는 패치에 의한 홍반이 제거된 실험 영역(502)에서 주변보다 더 진한 색상을 나타내는 적어도 하나의 영역을 반응 영역(511, 512, 513, 514)으로 인식할 수 있다. 도 5에 도시되지 않았으나, 예를 들면, 프로세서(130)는 적어도 하나의 반응 영역(511, 512, 513, 514)중 그 색상과 패치에 의한 홍반의 색상 사이의 차이가 임계치 이하인 영역을 반응 영역에서 제외할 수 있다.
한편, 반응 영역을 인식하는 동작을 딥 러닝(deep-learning)에 의해 반복 학습하여 반응 영역 분류 모델을 생성하고, 이를 이용하여 반응 영역을 인식하는 과정을 이하 도 6을 참조하여 설명한다.
도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 피부 진단 방법은 이미지-반응 영역 데이터를 입력받는 단계(S601), 입력된 이미지-반응 영역 데이터에 기초하여 반응 영역 분류에 대한 학습을 수행하는 단계(S602), 반응 영역 분류에 대한 에러 값이 임계값보다 작은지 판단하는 단계(S603), 판단 결과에 기반하여 반응 영역 분류 모델을 생성하는 단계(S604), 피부에 대한 이미지를 획득하는 단계(S606), 반응 영역 분류 모델을 이용하여 이미지 내의 반응 영역을 인식하는 단계(S608), 반응 영역에서 자극 정도를 판단하는 단계(S610), 및 자극 정도를 출력하는 단계(S612)를 포함한다.
S601 단계에서, 프로세서(130)는 외부로부터 이미지-반응 영역 데이터를 입력 받을 수 있다. 예를 들면, 프로세서(130)는 통신부(120) 또는 입출력부(150)를 통해 이미지를 수신하거나, 메모리(140)에 저장된 이미지를 획득할 수 있다. 프로세서(130)는 입출력부(150)를 통해 이미지 내의 반응 영역에 대한 지정 입력을 수신할 수 있다.
S602 단계에서, 프로세서(130)는 입력된 이미지-반응 영역 데이터에 기반하여, 반응 영역 분류에 대한 학습을 수행할 수 있다. 프로세서(130)는 딥-러닝 방식을 이용하여 반응 영역 분류에 대한 학습을 수행할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(130)는 딥-러닝 방식을 이용하여 반응 영역 분류를 위한 파라미터 값을 결정할 수 있다.
S603 단계에서, 프로세서(130)는 반응 영역 분류에 대한 학습을 수행한 후에, 반응 영역 분류를 위한 파라미터 값에 대한 에러 값을 계산하고, 에러 값이 임계값보다 작은지 판단할 수 있다.
판단 결과 에러 값이 임계값 보다 큰 경우, S601 단계 내지 S603 단계를 반복 수행하고, 에러 값이 임계값 보다 작은 경우, S604 단계 이하를 수행한다.
S604 단계에서, 프로세서(130)는 반응 영역 분류를 위한 파라미터 값을 이용하여 반응 영역 분류 모델을 생성하고, 반응 영역 분류 모델을 메모리(140)에 저장할 수 있다. 반응 영역 분류 모델은, 입력 값으로 이미지를 입력하였을 때, 이에 대응한 출력 값으로서 이미지 내의 반응 영역을 출력하는 함수 모델을 의미할 수 있다.
S606 단계에서, 센서(110)는 피험자의 피부에 대한 이미지를 획득할 수 있다.
S608 단계에서, 프로세서(130)는 기 생성된 반응 영역 분류 모델을 이용하여, 이미지 내의 반응 영역을 인식할 수 있다. 프로세서(130)는 기 생성된 반응 영역 분류 모델에 이미지를 입력값으로 입력하고, 그에 대응하는 출력값으로서 이미지 내의 반응 영역의 위치를 획득할 수 있다.
S610 단계에서 프로세서(130)는 인식된 반응 영역의 자극 정도를 판단할 수 있고, S612 단계에서 입출력부(150)를 통해 자극 정도를 출력할 수 있으며, S610, S612 단계에 대한 상세한 설명은 이하 도 3의 S305 단계 및 S307 단계와 함께 도 7 및 도 8을 참조하여 설명하도록 한다.
다시 도 3을 참조하면, S305 단계에서, 프로세서(130)는 인식된 반응 영역들(511, 512, 513, 514)을 분석하여, 반응 영역들 각각에서 시료에 의한 피부의 자극 정도(irritation)를 판단할 수 있다. 프로세서(130)는 반응 영역들 각각에서 시료에 의한 피부의 자극 정도를 수치로 판단할 수 있다. 예를 들면, 자극 정도가 없는 경우를 '0', 자극 정도가 큰 경우를 '4'로 설정하고, 자극 정도가 '0'과 '4' 사이인 경우를 등급화하여 '1', '2', '3'으로 판단할 수 있다.
한편, 자극 정도를 판단하는 동작을 딥 러닝(deep-learning)에 의해 반복 학습하여 자극 정도 분류 모델을 생성하고, 이를 이용하여 자극 정도를 판단하는 과정을 이하 도 7을 참조하여 설명한다.
도 7에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 피부 진단 방법은 반응 영역-자극 정도 데이터를 입력받는 단계(S701), 입력된 반응 영역-자극 정도 데이터에 기초하여 자극 정도 분류에 대한 학습을 수행하는 단계(S702), 자극 정도 분류에 대한 에러 값이 임계값보다 작은지 판단하는 단계(S703), 판단 결과에 기반하여 자극 정도 분류 모델을 생성하는 단계(S704), 피부에 대한 이미지를 획득하여 반응 영역을 인식하는 단계(S706), 자극 정도 분류 모델을 이용하여 반응 영역에 대한 자극 정도를 판단하는 단계(S708), 자극 정도를 출력하는 단계(S710)를 포함한다.
S701 단계에서, 프로세서(130)는 외부로부터 반응 영역-자극 정도 데이터를 입력 받을 수 있다. 예를 들면, 프로세서(130)는 통신부(120) 또는 입출력부(150)를 통해 이미지를 수신하거나, 메모리(140)에 저장된 이미지를 획득할 수 있다. 프로세서(130)는 입출력부(150)를 통해 반응 영역에 대한 자극 정도 입력을 수신할 수 있다.
S702 단계에서, 프로세서(130)는 입력된 반응 영역-자극 정도 데이터에 기반하여, 자극 정도 분류에 대한 학습을 수행할 수 있다. 프로세서(130)는 딥-러닝 방식을 이용하여 자극 정도 분류에 대한 학습을 수행할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(130)는 딥-러닝 방식을 이용하여 자극 정도 분류를 위한 파라미터 값을 결정할 수 있다.
S703 단계에서, 프로세서(130)는 자극 정도 분류에 대한 학습을 수행한 후에, 자극 정도 분류를 위한 파라미터 값에 대한 에러 값을 계산하고, 에러 값이 임계값보다 작은지 판단할 수 있다.
판단 결과 에러 값이 임계값 보다 큰 경우, S701 단계 내지 S703 단계를 반복 수행하고, 에러 값이 임계값 보다 작은 경우, S704 단계 이하를 수행한다.
S704 단계에서, 프로세서(130)는 자극 정도 분류를 위한 파라미터 값을 이용하여 자극 정도 분류 모델을 생성하고, 자극 정도 분류 모델을 메모리(140)에 저장할 수 있다. 자극 정도 분류 모델은, 입력 값으로 반응 영역을 입력하였을 때, 이에 대응한 출력 값으로서 반응 영역에 대한 자극 정도를 출력(예: 수치)하는 함수 모델을 의미할 수 있다.
S706 단계에서, 센서(110)는 피험자의 피부에 대한 이미지를 획득하고, 이미지 내의 반응 영역을 인식할 수 있다.
S708 단계에서, 프로세서(130)는 기 생성된 자극 정도 분류 모델을 이용하여, 반응 영역에 대한 자극 정도를 판단할 수 있다. 프로세서(130)는 기 생성된 자극 정도 분류 모델에 반응 영역을 입력값으로 입력하고, 그에 대응하는 출력값으로서 반응 영역의 자극 정도를 획득할 수 있다.
S710 단계에서 프로세서(130)는 자극 정도를 출력할 수 있으며, S710 단계에 대한 상세한 설명은 이하 도 3의 S307 단계와 함께 도 8을 참조하여 설명하도록 한다.
다시 도 3을 참조하면, S307 단계에서, 프로세서(130)는 판단된 자극 정도를 입출력부(150)를 통해 출력할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(130)는 자극 정도를 소리의 형태로 스피커를 통해 출력할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(130)는 복수의 반응 영역에 대한 자극 정도를 텍스트 및/또는 이미지의 형태로 입출력부(150)를 통해 출력할 수 있으며, 이에 대한 상세한 설명은 이하 도 8을 참조하여 설명한다.
도 8에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 프로세서(130)는 피험자(801)의 피부에 대한 이미지를 획득하고, 이미지 내의 반응 영역을 인식하며, 반응 영역에 대한 자극 정도를 판단한 후에, 자극 정도를 텍스트의 형태("A1: 3(보통 심각)", "A2: 0(정상)", "A3: 4(다소 위험)")로 터치 스크린(850)을 통해 출력할 수 있다.
도 8에 도시되지 않았으나, 프로세서(130)는 자극 정도를 판단하여 텍스트 및/또는 이미지를 포함하는 포트폴리오(portfolio) 또는 보고서를 생성하여 입출력부(150)를 통해 출력할 수 있다. 프로세서(130)는 생성된 자극 정도에 관한 정보(예: 포트폴리오 또는 보고서)를 입출력부(150)를 통해 출력하면서, 메모리(140)에 저장할 수 있.도 9는 본 발명의 실시예에 따른 피부 진단 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 9에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 피부 진단 시스템은 피험자의 피부를 촬영하는 피부 촬영 장치(90) 및 피부 촬영 장치(90)로부터 수신한 피험자의 피부에 대한 이미지를 이용하여 피험자의 피부를 진단하는 피부 진단 클라우드 서버(900)를 포함할 수 있다.
피부 촬영 장치(90)는 센서(91), 통신부(92) 및 입출력부(93)를 포함할 수 있으며, 센서(91), 통신부(92) 및 입출력부(93)의 동작은 도 1 내지 도 8을 참조하여 설명한 센서(110), 통신부(120) 및 입출력부(150)가 수행하는 바와 동일할 수 있다.
통신부(92)는 센서(91)에 의해 촬영된 이미지를 피부 진단 클라우드 서버(900)로 전송할 수 있고, 피부 진단 클라우드 서버(900)에 의해 판단된 자극 정도에 관한 정보를 수신하여 이를 입출력부(150)로 전달할 수 있다.
피부 진단 클라우드 서버(900)는 프로세서(910), 통신부(920) 및 메모리(930)를 포함할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(910)의 기능 및 구성은 도 1 내지 도 8을 참조하여 설명한 피부 진단 장치(100)의 프로세서(130)의 기능 및 구성과 동일할 수 있다. 예를 들면, 메모리(930)는 도 1 내지 도 8을 참조하여 설명한 피부 진단 장치(100)의 메모리(140)와 동일한 기능을 수행할 수 있고, 동일한 구성을 가질 수 있다.
예를 들면, 피부 진단 클라우드 서버(900)의 통신부(920)는 피부 촬영 장치(90)로부터 피험자의 피부를 촬영하여 획득한 이미지를 수신하여, 이를 프로세서(910)로 전달할 수 있다. 예를 들면, 통신부(920)는 프로세서(930)에 의해 판단된 자극 정도에 관한 정보를 피부 촬영 장치(90)로 전송할 수 있다. 통신부(920)의 구성은 도 1을 참조하여 설명한 도 1의 통신부(120)와 동일한 구성을 가질 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예는 지금까지 설명한 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 상술한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 당업자라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어, 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은, 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나, 또는 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체의 예에는, 롬, 램, 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는, 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라, 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드가 포함될 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (20)

  1. 시료가 접촉된 피부에 대한 이미지를 획득하는 센서 및
    상기 이미지 내에서 상기 시료가 상기 피부와 반응한 반응 영역을 인식하고, 상기 반응 영역에서 상기 피부의 자극 정도를 판단하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는 상기 이미지 내에서 홍반이 형성된 영역을 실험 영역으로 인식하고, 상기 실험 영역에서 상기 홍반을 제거하며, 상기 실험 영역 내에서 상기 반응 영역을 인식하는 피부 진단 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 반응 영역에서 상기 피부의 자극 정도를 판단하기 위한 자극 정도 분류 모델을 저장하는 메모리를 더 포함하고,
    상기 프로세서는 상기 반응 영역에서 상기 피부의 자극 정도를 상기 자극 정도 분류 모델을 이용하여 판단하는
    피부 진단 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 이미지 내에서 상기 반응 영역을 분류하기 위한 반응 영역 분류 모델을 저장하는 메모리를 더 포함하고,
    상기 프로세서는 상기 반응 영역을 상기 이미지 내에서 상기 반응 영역 분류 모델을 이용하여 인식하는
    피부 진단 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 피부 진단 장치는 스마트 폰 또는 태블릿 pc인
    피부 진단 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 피부의 자극 정도에 관한 정보를 출력하는 입출력부를 더 포함하며,
    상기 피부의 자극 정도에 관한 정보는 텍스트 또는 이미지를 포함하는
    피부 진단 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 피부의 자극 정도에 관한 정보는 포트 폴리오 또는 보고서의 형태인
    피부 진단 장치.
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 피부 진단 장치에 구현된 프로세서의 실행에 의해 수행되는 피부 판단 방법에 있어서,
    시료가 접촉된 피부에 대한 이미지를 획득하는 단계;
    상기 이미지 내에서 상기 시료가 상기 피부와 반응한 반응 영역을 인식하는 단계;
    상기 반응 영역에서 상기 피부의 자극 정도를 판단하기 위한 자극 정도 분류 모델을 획득하는 단계; 및
    상기 반응 영역에서 상기 피부의 자극 정도를 상기 자극 정도 분류 모델을 이용하여 판단하는 단계를 포함하고,
    상기 반응 영역을 인식하는 단계는
    상기 이미지 내에서 홍반이 형성된 영역을 실험 영역으로 인식하는 단계;
    상기 실험 영역에서 상기 홍반을 제거하는 단계; 및
    상기 실험 영역 내에서 상기 반응 영역을 인식하는 단계를 포함하는
    피부 판단 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 이미지 내에서 상기 반응 영역을 분류하기 위한 반응 영역 분류 모델을 획득하는 단계를 더 포함하고,
    상기 반응 영역을 인식하는 단계는 상기 반응 영역을 상기 이미지 내에서 상기 반응 영역 분류 모델을 이용하여 인식하는 단계를 포함하는
    피부 판단 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 피부의 자극 정도에 관한 정보를 텍스트 또는 이미지의 형태로 출력하는 단계를 더 포함하는
    피부 판단 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 출력하는 단계는 상기 피부의 자극 정도에 관한 정보를 포트 폴리오 또는 보고서의 형태로 출력하는 단계를 포함하는
    피부 판단 방법.
  13. 삭제
  14. 삭제
  15. 시료가 접촉된 피부에 대한 이미지를 획득하는 센서;
    상기 시료가 상기 피부와 반응한 반응 영역에서 상기 피부의 자극 정도를 판단하기 위한 자극 정도 분류 모델 및, 상기 이미지 내에서 상기 반응 영역을 분류하기 위한 반응 영역 분류 모델을 저장하는 메모리; 및
    상기 반응 영역을 상기 이미지 내에서 상기 반응 영역 분류 모델을 이용하여 인식하고, 상기 반응 영역에서 상기 피부의 자극 정도를 상기 자극 정도 분류 모델을 이용하여 판단하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는 상기 이미지 내에서 홍반이 형성된 영역을 실험 영역으로 인식하고, 상기 실험 영역에서 상기 홍반을 제거하며, 상기 실험 영역 내에서 상기 반응 영역을 인식하는
    피부 진단 장치.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 피부 진단 장치는 스마트 폰 또는 태블릿 pc인
    피부 진단 장치.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 피부의 자극 정도에 관한 정보를 출력하는 입출력부를 더 포함하며,
    상기 피부의 자극 정도에 관한 정보는 텍스트 또는 이미지를 포함하는
    피부 진단 장치.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 피부의 자극 정도에 관한 정보는 포트 폴리오 또는 보고서의 형태인
    피부 진단 장치.
  19. 삭제
  20. 삭제
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