KR20180015964A - 피부 상태 추정 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

일 실시예에 따른 피부 상태 추정 장치는 피부 스펙트럼 데이터를 획득하는 데이터 획득부 및 상기 획득된 피부 스펙트럼 데이터로부터 피부 구성 성분의 함량 정보를 산출하고, 상기 산출된 함량 정보를 기초로 피부 상태를 추정하는 프로세서를 포함할 수 있다.

Description

피부 상태 추정 장치 및 방법 {Method and apparatus for estimating skin condition}
피부 상태를 추정하는 기술과 관련된다.
피부조직의 가장 바깥쪽에 존재하는 각질층은 사세포(corneocyte)와 이를 둘러싼 지질(lipid)로 이루어져 있으며 사세포(corneocyte)내부에는 단백질인 케라틴 섬유(keratin fiber)가 존재한다. 각질층은 피부의 가장 바깥쪽에서 피부를 보호하는 장벽의 역할을 하는데 각질층의 장벽기능을 유지하기 위해서는 각질층내 단백질인 케라틴(keratin)과 지질(lipid)의 함량을 유지하는 것이 중요하다.
피부 각질층의 상태를 파악하기 위해서는 각질층내의 케라틴(keratin) 단백질과 지질(lipid)의 함량을 측정하는 것이 중요하다. 케라틴 단백질과 지질의 함량을 측정함으로써 각질층의 장벽기능을 평가할 수 있으며 각질층의 케라틴 단백질 함량을 측정함으로써 각질의 과증식으로 인한 피부질환의 추정이나 각질층내 지질 손상으로 인한 피부 질환을 추정할 수 있다.
근적외선 스펙트럼 데이터를 이용하여 비침습적으로 피부의 노화도, 손상도 또는 질환을 추정할 수 있는 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
일 실시 예에 따른 피부 상태 추정 장치는 피부 스펙트럼 데이터를 획득하는 데이터 획득부 및 획득된 피부 스펙트럼 데이터로부터 피부 구성 성분의 함량 정보를 산출하고, 산출된 피부 구성 성분의 함량 정보를 기초로 피부 상태를 추정하는 프로세서를 포함할 수 있다. 여기서, 피부 구성 성분은 케라틴 및 지질 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 프로세서는 피부 스펙트럼 데이터에서 개별 성분 스펙트럼 데이터를 추출하고, 피부 구성 성분의 순수 스펙트럼 데이터와 추출된 개별 성분 스펙트럼 데이터를 비교하여, 피부 구성 성분의 함량 정보를 산출할 수 있다.
또한, 프로세서는 회귀분석 알고리즘을 사용하여 피부 스펙트럼 데이터에서 개별 성분 스펙트럼 데이터를 추출할 수 있다.
또한, 프로세서는 피부 상태 추정 모델에 기반하여, 산출된 피부 구성 성분의 함량 정보로부터 피부 노화도 및 피부 손상도 중 적어도 하나를 추정할 수 있다.
여기서 피부 상태 추정 모델은, 제1 추정 모델, 제2 추정 모델, 제3 추정 모델 및 제4 추정 모델 중 적어도 하나를 포함하며, 제1 추정 모델은 피부 노화도와 케라틴 함량 정보의 상관 관계를 정의한 추정 모델이고, 제2 추정 모델은 피부 노화도와 지질 함량 정보의 상관 관계를 정의한 추정 모델이고, 제3 추정 모델은 피부 손상도와 지질 함량 정보의 상관 관계를 정의한 추정 모델이고, 제4 추정 모델은 피부 손상도와 지질/케라틴 비율(lipid/keratin ratio)의 상관 관계를 정의한 추정 모델을 의미할 수 있다.
또한, 프로세서는 각질층 수분 손실량 추정 모델에 기반하여, 추정된 피부 상태로부터 각질층 수분 손실량(Trans Epidermal Water Loss, TEWL)을 추정할 수 있다. 여기서 각질층 수분 손실량 추정 모델은 피부 손상도와 각질층 수분 손실량(Trans Epidermal Water Loss, TEWL)의 상관관계를 정의한 추정 모델을 의미할 수 있다.
피부 상태 추정 장치는 추정 결과를 표시하는 표시부를 더 포함하는 표시부 및 추정 결과를 외부 장치로 송신하는 통신부를 더 포함할 수 있다.
또한, 피부에 광을 조사하여 피부로부터 반사 또는 산란된 근적외선을 분광시켜 피부 스펙트럼 데이터를 생성하는 분광기를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 피부 상태 측정 방법은 피부 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계, 피부 스펙트럼 데이터로부터 피부 구성 성분의 함량 정보를 산출하는 단계 및 산출된 피부 구성 성분의 함량 정보를 기초로 피부 상태를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
이때, 산출하는 단계는 피부 스펙트럼 데이터에서 개별 성분 스펙트럼 데이터를 추출하는 단계 및 피부 구성 성분의 순수 스펙트럼 데이터와 추출된 개별 성분 스펙트럼 데이터를 비교하여, 피부 구성 성분의 함량 정보를 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 개별 성분 스펙트럼 데이터를 추출하는 단계는 회귀분석 알고리즘을 사용하여 피부 스펙트럼 데이터에서 개별 성분 스펙트럼 데이터를 추출할 수 있다.
또한, 추정하는 단계는 피부 상태 추정 모델에 기반하여, 산출된 피부 구성 성분의 함량 정보로부터 피부 노화도 및 피부 손상도를 추정할 수 있다.
또한, 추정하는 단계는 피부 수분 손실량 추정 모델에 기반하여, 추정된 피부 상태로부터 각질층 수분 손실량(Trans Epidermal Water Loss, TEWL)을 추정할 수 있다.
일 실시예에 따른 피부 상태 추정 방법은 추정 결과를 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 피부 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계는 피부에 광을 조사하여 피부로부터 반사 또는 산란된 근적외선을 분광시켜 피부 스펙트럼 데이터를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
다른 실시예에 따른 피부 상태 추정 장치는 피부 스펙트럼 데이터를 획득하는 데이터 획득부 및 피부 손상도 추정 모델에 기반하여, 피부 스펙트럼 데이터의 도함수의 진폭으로부터 피부 손상도를 추정하는 프로세서를 포함할 수 있다.
이때, 프로세서는 피부 스펙트럼 데이터를 노리스-갭 도함수(Norris Gap derivative)알고리즘 및 사비츠키-골레이(savitzky-Golay)알고리즘 중 적어도 하나의 알고리즘을 이용하여 도함수를 산출할 수 있다. 여기서 피부 손상도 추정 모델은 피부의 단계적 손상 정도와 피부 스펙트럼 데이터의 2차 도함수의 진폭의 상관 관계를 기초로 미리 생성될 수 있다.
근적외선 스펙트럼 데이터를 사용하여, 비침습적으로 피부 노화도, 손상도 및 각질층 수분 손실량을 정확하게 추정할 수 있다.
도 1은 피부 상태 추정 장치의 일 실시예를 도시한 블록도이다.
도 2a 는 연령과 피부 각질층 케라틴 함량의 상관관계를 도시한 예시도이다.
도 2b는 연령과 피부 각질층 지질 함량의 상관관계를 도시한 예시도이다.
도 3a는 피부 손상도 및 피부 각질층 지질 함량의 상관관계를 도시한 예시도이다.
도 3b는 피부 손상도 및 피부 각질층 지질/케라틴 비율(lipid/keratin ratio)의 상관관계를 도시한 예시도이다.
도 4는 피부 손상도 및 각질층 수분 손실량의 상관관계를 도시한 예시도이다.
도 5는 피부 상태 추정 장치의 다른 실시예를 도시한 블록도이다.
도 6은 피부 상태 추정 장치의 또 다른 실시예를 도시한 블록도이다.
도 7은 피부 손상도 및 진폭 변화량의 상관관계를 도시한 예시도이다.
도 8은 피부 상태 추정 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 9는 도 8의 피부 구성 성분의 함량 정보를 산출하는 단계(820)의 상세 흐름도이다.
도 10는 피부 상태 추정 방법의 또 다른 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 11는 피부 상태 추정 방법의 또 다른 실시예를 도시한 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예를 상세하게 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 피부 상태 추정 장치의 일 실시예를 도시한 블록도이다. 피부 상태 추정 장치(100)는 사용자의 피부 스펙트럼 데이터를 획득하고, 피부 구성 성분의 상태 정보를 산출하여 사용자의 피부 상태를 비침습적으로 추정할 수 있는 장치일 수 있다.
피부 상태 추정 장치(100)는 소프트웨어 모듈로 구현되거나 하드웨어 칩 형태로 제작되어 전자 장치에 탑재될 수 있다. 이때, 전자 장치는 휴대폰, 스파트폰, 타블렛, 노트북, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 웨어러블 디바이스 등을 포함할 수 있고, 웨어러블 디바이스는 손목시계형, 손목 밴드형, 반지형, 벨트형, 목걸이형, 발목 밴드형, 허벅지 밴드형, 팔뚝 밴드형 등을 포함할 수 있다. 그러나 전자 장치는 상술한 예에 제한되지 않으며, 웨어러블 디바이스 역시 상술한 예에 제한되지 않는다.
도 1을 참조하면, 피부 상태 추정 장치(100)는 데이터 획득부(110) 및 프로세서(120)를 포함할 수 있다.
데이터 획득부(110)는 피부 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다. 여기서 피부 스펙트럼 데이터는 사용자의 피부에 소정의 광파장 대역(예컨대, 1500nm~1900nm(first overtone band, FOB) 및/또는 2000~2400nm(combination band))을 가지는 근적외선을 조사하여 획득한 흡수(absorption)스펙트럼 데이터일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 데이터 획득부(110)는 외부의 분광 장치와 유무선 네트워크로 연결되어 외부의 분광 장치로부터 피부 스펙트럼 데이터를 실시간으로 획득하거나, 외부의 저장 장치에 저장된 피부 스펙트럼 데이터를 수신하여 획득할 수 있다.
프로세서(120)는 획득한 피부 스펙트럼 데이터로부터 개별 성분 스펙트럼 데이터를 추출할 수 있다. 여기서, 개별 성분 스펙트럼 데이터는 피부를 구성하는 각 구성 성분의 스펙트럼 데이터를 의미할 수 있다. 예를 들어, 피부의 구성 성분은 수분, 케라틴, 지질 및 콜라겐 등을 포함할 수 있으며, 획득된 피부 스펙트럼 데이터는 이와 같은 각 구성 성분 스펙트럼 데이터의 조합이 될 수 있다. 즉, 프로세서(120)는 피부 스펙트럼 데이터로부터 수분 스펙트럼, 케라틴 스펙트럼, 지질 스펙트럼 및 콜라겐 스펙트럼 등과 같이 개별 성분 스펙트럼 데이터를 추출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 회귀 분석 알고리즘을 사용하여 획득된 피부 스펙트럼 데이터로부터 개별 성분 스펙트럼 데이터를 추출할 수 있다. 여기서, 회귀 분석 알고리즘은 최소자승 회귀분석(least square regression, LSR) 알고리즘, 부분최소자승 회귀분석(partial least square regression, PLSR) 알고리즘, 주성분 회귀분석(Principal Components Regression, PCR) 알고리즘 및 다변량 회귀 회귀분석 알고리즘이 될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니며, 획득된 피부 스펙트럼 데이터의 양상에 따라 다양한 알고리즘을 사용할 수 있다.
프로세서(120)는 추출된 개별 성분 스펙트럼 데이터로부터 피부 구성 성분의 함량 정보를 산출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 추출된 개별 성분 스펙트럼 데이터와, 해당 성분의 순수 스펙트럼 데이터를 비교하여 피부 구성 성분의 함량 정보를 산출할 수 있다. 여기서 순수 스펙트럼 데이터는 소정 량의 순수 성분에 대한 스펙트럼 데이터를 의미할 수 있으며, 예컨대, 순수 케라틴에 대한 스펙트럼 데이터(이하, 순수 케라틴 스펙트럼 데이터) 또는 순수 지질에 대한 스펙트럼 데이터(이하, 순수 지질 스펙트럼 데이터)일 수 있다.
예를 들어, 프로세서(120)는 피부 스펙트럼 데이터로부터 추출된 케라틴 스펙트럼 데이터와 순수 케라틴 스펙트럼 데이터를 비교함으로써 케라틴의 함량 정보를 산출하거나 피부 스펙트럼 데이터로부터 추출된 지질 스펙트럼 데이터와 순수 지질 스펙트럼 데이터를 비교함으로써 지질의 함량 정보를 산출할 수 있다.
프로세서(120)는 산출된 피부 구성 성분의 함량 정보를 사용하여 피부 상태를 추정할 수 있다. 여기서, 피부 상태는 피부 노화도 및 피부 손상도를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 피부 노화도와 각질층 케라틴 함량정보의 상관관계를 정의한 피부 상태 추정 모델(이하, 제1 추정모델)을 사용하여 사용자의 피부 노화도를 추정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 제1 추정 모델과, 산출된 피부 각질층의 케라틴 함량 정보를 사용하여 사용자의 피부 노화도를 결정할 수 있다. 다시 말하면, 제1 추정 모델이 연령의 증가에 따른 케라틴 함량의 증가 사이의 상관관계를 기초로 생성된 경우, 프로세서(120)는 제 1 추정 모델을 참조하여 사용자의 피부 각질층의 케라틴 함량 정보에 대응하는 연령을 판단하고, 판단된 연령을 사용자의 피부 연령으로 결정함으로써, 피부 노화도를 추정할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 피부 노화도와 각질층의 지질 함량 정보의 상관관계를 정의한 피부 상태 추정 모델(이하, 제2 추정모델)을 사용하여, 사용자의 피부 노화도를 추정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 제2 추정 모델과, 산출된 피부 각질층의 지질 함량 정보를 사용하여 사용자의 피부 노화도를 추정할 수 있다. 다시 말하면, 제2 추정 모델이 연령의 증가에 따른 지질 함량의 증가 사이의 상관관계를 기초로 생성된 경우, 프로세서(120)는 제 2 추정 모델을 참조하여 사용자의 피부 각질층의 지질 함량 정보에 대응하는 연령을 판단하고, 판단된 연령을 사용자의 피부 연령으로 결정함으로써, 피부 노화도를 추정할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1 추정 모델 및 제2 추정 모델을 함께 사용하여 피부 노화도를 추정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 추출된 케라틴 함량 정보 및 제1 추정 모델을 이용한 피부 노화도 추정 결과와, 추출된 지질 함량 정보 및 제2 추정 모델을 이용한 피부 노화도 추정 결과를 병합함으로써 사용자의 피부 노화도를 보다 정확하게 추정할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 피부의 손상도와 각질층의 지질 함량 정보 상관관계를 정의한 피부 상태 추정 모델(이하, 제3 추정모델)을 사용하여, 사용자의 피부 손상도를 추정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 제3 추정모델과 산출된 피부 각질층의 지질 함량 정보를 사용하여 사용자의 피부 손상도를 추정할 수 있다. 다시 말하면, 제3 추정 모델이 피부 손상도의 증가에 따른 지질 함량의 감소의 상관관계를 기초로 생성된 경우, 프로세서(120)는 제3 추정 모델을 참조하여 사용자의 피부 각질층의 함량 정보에 대응하는 피부 손상 정도를 사용자의 피부 손상 정도로 결정함으로써, 피부 손상도를 추정할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 피부 손상도와 각질층의 지질/케라틴 비율(lipid/keratin ratio)의 상관관계를 정의한 피부 상태 추정 모델(이하, 제4 추정모델)을 사용하여, 사용자의 피부 손상도를 추정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 제4 추정 모델과 산출된 피부 각질층의 지질 및 케라틴의 함량 비율을 사용하여 사용자의 피부 손상도를 추정할 수 있다. 예컨대, 제4 추정 모델이 피부의 손상 증가에 따른 지질/케라틴 비율(lipid/keratin ratio)의 감소 사이의 상관관계를 기초로 생성된 경우, 프로세서(120)는 제4 추정 모델을 참조하여 사용자의 피부 각질층의 지질/케라틴 비율에 대응하는 손상 정도를 사용자의 피부 손상 정도로 결정함으로써, 피부 손상도를 추정할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제3 추정 모델 및 제4 추정 모델을 함께 사용하여 피부 손상도를 추정할 수 있다. 예를 들어 프로세서(120)는 추출된 지질 함량 정보 및 제3 추정 모델을 이용한 피부 손상도 추정 결과와, 지질/케라틴 비율 정보 및 제4 추정 모델을 이용한 피부 손상도 추정 결과를 병합함으로써 사용자의 피부 손상도를 보다 정확하게 추정할 수 있다.
프로세서(120)는 추정된 피부 상태로부터 각질층 수분 손실량(Transepidermal Water Loss, TEWL)을 추정할 수 있다. 여기서 각질층 수분 손실량(Transepidermal Water Loss, TEWL)은 피부를 통해 손실되는 수분의 양을 의미할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 각질층 수분 손실량 추정 모델에 기반하여, 각질층 수분 손실량을 추정할 수 있다. 여기서 각질층 수분 손실량 추정 모델은 피부 손상도와 각질층 수분 손실량 사이의 상관관계를 정의한 추정 모델일 수 있다. 또한, 각질층 수분 손실량 추정 모델은 피부 손상도를 독립변수로 하고, 각질층 수분 손실량을 종속 변수로 하는 회귀분석 알고리즘을 기초로 미리 생성될 수 있다.
예를 들면, 프로세서(120)는 각질층 수분 손실량 추정 모델과 추정된 피부 손상도를 비교함으로써 사용자의 각질층 수분 손실량을 추정할 수 있다. 다시 말하면, 각질층 수분 손실량 추정 모델이 피부 손상도 증가에 따른 각질층 수분 손실량 증가 사이의 상관관계를 기초로 생성된 경우, 프로세서(120)는 각질층 수분 손실량 추정 모델을 참조하여 사용자의 피부 손상도에 대응하는 각질층 수분 손실량을 판단하고, 판단된 각질층 수분 손실량을 사용자의 각질층 피부 손실량으로 결정할 수 있다.
한편, 전술한 피부 상태 추정 모델들(제1 추정모델, 제2 추정모델, 제3 추정 모델, 제4 추정모델) 및 각질층 수분 손실량 추정 모델은 연령, 성별 또는 질환별 표준 집단으로부터 미리 수집되어 생성된 추정 모델로서, 프로세서(120)에 의해 미리 생성되어 피부 상태 추정 장치(100) 내부에 저장되어 사용될 수도 있고, 유무선 네트워크를 통해 외부의 데이터베이스(DB)로부터 수신하여 사용될 수도 있다.
도 2a는 연령과 피부 각질층 케라틴 함량의 상관관계를 도시한 예시도이다. 도 2a를 참조하면, 피부 각질층 케라틴 함량은 연령의 증가에 따라 증가하는 양상을 보이며, 추세선(21)은 피부 각질층 케라틴 함량이 연령의 증가에 따라 증가하는 추세를 나타낸다. 이러한 양상은 사람이 노화하면서 피부 각질층의 두께가 두꺼워 지는 현상과 밀접하게 연관된 것으로, 각질층의 두께가 두꺼워지면서 각질층을 구성하는 구성 성분 중 케라틴 함량이 증가하는 것을 의미한다. 이때, 추세선(21)은 연령의 증가와 피부 각질층의 케라틴 함량 증가 사이의 유의미한 양의 상관관계를 나타내며, 제1 추정모델의 일 예일 수 있다.
도 2b는 연령과 피부 각질층 지질 함량의 상관관계를 도시한 예시도이다.
도 2b를 참조하면, 피부 각질층 지질 함량은 연령의 증가에 따라 증가하는 양상을 보이며, 추세선(22)은 각질층 지질의 함량이 연령의 증가에 따라 증가하는 추세를 나타낸다. 이러한 양상은 사람이 노화하면서 피부 각질층의 두께가 두꺼워 지는 현상과 밀접하게 연관된 것으로, 각질층의 두께가 두꺼워지면서 각질층을 구성하는 구성 성분 중 지질 함량이 증가하는 것을 의미한다. 이때, 추세선(22)은 연령의 증가와 피부 각질층의 지질 함량 증가 사이의 유의미한 양의 상관관계를 나타내며, 제2 추정모델의 일 예일 수 있다.
도 3a는 피부 손상도 및 피부 각질층 지질 함량의 상관관계를 도시한 예시도이다.
도 3a을 참조하면, 피부 각질층 지질 함량이 피부의 tape striping에 의해 감소하는 것을 나타낸 것으로 tape striping 횟수가 0회인 경우에 비하여 tape striping 횟수가 10회인 경우 피부 각질층 지질 함량 인덱스는 피부 각질층 손상에 의해 감소하는 양상을 알 수 있다. 이러한 양상은, tape striping에 의해 피부 각질층의 지질이 손상되어 떨어져 나가게 되어 피부 각질층의 지질 함량이 감소하는 것을 나타낸다. 다시 말하면, 피부 손상도 증가와 피부 각질층 지질 함량은 음의 상관관계에 있음을 알 수 있다.
도 3b는 피부 손상도 및 피부 각질층 지질/케라틴 비율(lipid/keratin ratio)의 상관관계를 도시한 예시도이다.
도 3b를 참조하면, 지질/케라틴 비율(lipid/keratin ratio)은 피부의 tape striping에 의해 감소하는 양상을 보인다. 이러한 양상은 tape striping에 따른 피부 각질층의 손상에 의해 지질이 케라틴에 비해 더 크게 손상되는 것을 알 수 있다. 다시 말하면, tape striping에 의한 피부의 손상과 지질/케라틴 비율의 변화량은 음의 상관관계에 있음을 알 수 있다.
도 4는 피부 손상도 및 각질층 수분 손실량의 상관관계를 도시한 예시도이다. 도 4는, 피부의 tape striping에 의한 각질층 수분 손실량의 변화를 나타낸다.
도 4를 참조하면, 피부의 tape striping 횟수가 0회인 경우에 비하여, 피부의 tape striping의 횟수가 10회인 경우 각질층 수분 손실량은 증가하는 것을 알 수 있고, 피부 손상도와 각질층 수분 손실량은 양의 상관관계에 있음을 알 수 있다.
도 5는 피부 상태 추정 장치의 다른 실시예를 도시한 블록도이다.
도 5를 참조하면, 피부 상태 추정 장치(500)는 분광기(510), 데이터 획득부(520), 프로세서(530), 표시부(540), 통신부(550) 및 저장부(560)를 포함할 수 있다. 여기서 데이터 획득부(520) 및 프로세서(530)는 도 1을 참조하여 전술한 데이터 획득부(110) 및 프로세서(120)과 동일한 구성으로, 이하 중복되지 않는 구성을 중심으로 설명한다.
분광기(510)는 사용자의 피부에 광을 조사하고, 사용자의 피부로부터 산란 또는 반사된 광을 수신하고, 수신된 광을 분광시켜 피부 스펙트럼을 측정할 수 있다. 이를 위해 분광기(510)는 발광 다이오드(light emitted diode, LED) 또는 레이저 다이오드(laser diode) 등을 포함하는 광원, 및 포토 다이오드(photo diode), 포토 트랜지스터(photo transistor, PTr) 또는 전자 결합소자(charge-couple device, CCD)등을 포함하는 수광부를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 분광기(510)는 소정의 광파장 대역을 가지는 근적외선을 사용자의 피부에 조사하여 소정 영역에 대한 스펙트럼 데이터를 생성할 수 있다. 예컨대, 분광기(510)는 사용자의 피부에 1500nm~1900nm(first overtone band, FOB) 및 2000~2400nm(combination band)영역의 근적외광을 조사하고, 수광함으로써 피부 스펙트럼 데이터를 생성할 수 있다. 다만, 이와 같은 파장 영역은 일 예로써, 이에 제한되는 것은 아니다.
표시부(540)는 피부 상태의 추정 결과를 표시할 수 있다. 예를 들면, 표시부(540)는 사용자의 피부 상태에 대한 추정 결과를 항목별로 분류하여 디스플레이 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 표시부(540)는 피부 노화도, 피부 손상도 및 각질층 수분 증발량을 별개의 항목으로 구분하여 표시할 수 있고, 피부 상태 추정 결과를 '양호', '보통' 및 '관리필요'와 같이 세부 항목으로 표시할 수 있는 사용자 인터페이스(Uesr Interface, UI)를 포함할 수 있다.
통신부(550)는 외부의 장치와 유무선으로 통신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 통신부(550)는 외부에 설치된 별도의 분광 장치로부터 사용자의 피부 스펙트럼 데이터를 수신하거나 프로세서(530)에서 추정된 피부 상태를 외부 장치로 전송할 수 있다. 예를 들어, 통신부(550)는 외부 장치로부터 추정 결과 전송 요청 신호를 수신하여 추정된 피부 상태를 외부 장치로 전송할 수 있다. 이때, 외부 장치는 추정된 피부 상태를 사용하는 의료 장비, 결과물을 출력하기 위한 프린트, 또는 추정된 피부 상태 정보를 디스플레이 하는 디스플레이 장치일 수 있다. 이외에도 외부 장치는 디지털 TV, 데스크탑 컴퓨터, 휴대폰, 스마트 폰, 태블릿, 노트북, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 웨어러블 디바이스 등을 포함하는 외부 자 일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
한편, 통신부(550)는 블루투스(Bluetooth) 통신, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신, 근거리 무선 통신(Near Field Communication unit), WLAN(와이파이) 통신, 지그비(ZigBee) 통신, 적외선(IrDA, infrared Data Association) 통신, WFD(Wi-Fi Direct) 통신, UWB(ultra-wideband) 통신, Ant+ 통신, WIFI 통신, 3G, 4G 및 5G 통신 방식 등으로 통신하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다.
저장부(560)는 데이터 획득부(520)에서 획득한 피부 스펙트럼 데이터 및 프로세서(530)의 피부 상태 추정 결과를 저장할 수 있다. 여기서 저장부(560)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드 디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예컨대, SD 또는 XD 메모리 등), 램(RAM: Random Access Memory), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM: Read Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory), PROM(Programmable Read Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 등을 포함할 수 있다. 또한, 저장부(560)는 인터넷 상에서 저장 장치의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage) 등 외부 저장 매체일 수 있으며, 저장의 특별한 방식에 제한되지 않는다.
도 6은 피부 상태 추정 장치의 다른 실시예를 도시한 블록도이다.
도 6을 참조하면, 피부 상태 추정 장치(600)는 데이터 획득부(610) 및 프로세서(620)를 포함할 수 있다.
데이터 획득부(610)는 피부 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다. 여기서 피부 스펙트럼 데이터는 사용자의 피부에 소정의 광파장 대역(예컨대, 1500nm~1900nm(first overtone band, FOB) 및/또는 2000~2400nm(combination band))을 가지는 근적외선을 조사하여 획득한 흡수(absorption)스펙트럼 데이터일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 데이터의 획득부(610)는 외부의 분광 장치와 유무선 네트워크로 연결되어 외부의 분광 장치로부터 스펙트럼 데이터를 실시간으로 획득하거나, 외부의 저장 장치에 저장된 피부 스펙트럼 데이터를 수신하여 획득할 수 있다. 또한, 이에 제한되지 않고 소정 영역의 광파장 대역을 가지는 근적외선 광원과 수광부를 포함하여 직접 스펙트럼 데이터를 획득할 수도 있다.
프로세서(620)는 획득된 피부 스펙트럼 데이터의 도함수를 산출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(620)는 획득한 피부 스펙트럼 데이터를 노리스-갭 도함수(Norris Gap derivative)알고리즘 및 사비츠키-골레이(savitzky-Golay) 알고리즘 중 적어도 하나의 알고리즘을 사용하여 도함수를 산출할 수 있다. 다만, 도함수를 산출하기 위한 알고리즘은 이에 제한되지 않는다. 예컨대, 프로세서(620)는 획득한 피부 스펙트럼 데이터를 노리스-갭 2차 도함수(Norris Gap 2nd order derivative)알고리즘을 사용하여 도함수를 산출할 수 있으며, 이때 미분 간격은 1(s=1)일 수 있다.
프로세서(620)는 피부 스펙트럼 데이터의 도함수의 진폭으로부터 피부 손상도를 추정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(620)는 피부 손상도 추정 모델을 사용하여 사용자의 피부 손상도를 추정할 수 있다. 여기서 피부 손상도 추정 모델은, 피부 손상도와 피부 스펙트럼 데이터의 도함수의 진폭의 상관관계를 정의한 추정 모델일 수 있다. 이때, 피부 손상도 추정 모델은 미리 수집된 단계적 피부 손상에 따른 스펙트럼 데이터의 도함수의 진폭 변화로부터 미리 생성될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(620)는 피부 손상도 추정 모델과 피부 스펙트럼 데이터의 도함수의 진폭을 사용하여 피부 손상도를 추정할 수 있다. 다시 말하면, 프로세서(620)는 피부 손상도 추정 모델을 참조하여 사용자의 피부 스펙트럼 데이터의 2차 도함수의 소정 광파장 영역에서의 진폭에 대응하는 손상 정도를 판단하고, 판단된 손상 정도를 사용자의 피부 손상 정도로 결정함으로써 피부 손상도를 추정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(620)는 피부 손상도 추정 모델을 참조하여, 사용자의 피부 스펙트럼 데이터에서, 노리스-갭 도함수(Norris Gap derivative)알고리즘 및 사비츠키-골레이(savitzky-Golay)알고리즘 중 적어도 하나의 알고리즘을 사용하여 도함수를 산출할 수 있다. 다시 말하면, 프로세서(620)는 획득한 피부 스펙트럼 데이터를 노리스-갭 2차 도함수(Norris Gap 2nd order derivative, s=1) 알고리즘을 사용하여 도함수를 산출하고, 피부 손상도 추정 모델을 참조하여, 산출한 도함수의 1370~1380nm영역의 진폭에 대응하는 손상 정도를 사용자의 피부 손상도로 결정함으로써, 사용자의 피부 손상도를 추정할 수 있다.
프로세서(620)는 피부의 노화도, 손상도 및 각질층 수분 손실량 중 적어도 하나 이상을 추정하여, 피부 상태를 복합적으로 추정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(620)는 도 1을 참조하여 전술한 바와 같이 제1 추정 모델 및 제2 추정 모델을 사용하여 피부 노화도를 추정할 수 있다. 또한, 프로세서(620)는 제3 추정 모델, 제4 추정 모델 및 피부 손상도 추정 모델을 함께 사용하여 피부 손상도를 추정할 수 있고, 전술한 피부 손상도 추정 결과를 기초로 각질층 수분 증발량 추정 모델을 사용하여 각질층의 피부 수분 증발량을 추정할 수도 있다.
이와 같이, 프로세서(620)는 피부의 손상도 및 각질층 수분 손실량을 독립적으로 연속적 또는 병렬적으로 수행되어 각각 추정할 수 있으며, 각 추정 결과를 종합하여 피부 상태를 추정할 수 있다.
도 7은 피부 손상도 및 진폭 변화량 사이의 상관관계를 도시한 예시도이다.
도 7을 참조하면 피부의 tape striping에 따른 피부 스펙트럼 데이터들(71, 72)은 그 형상(shape)을 달리 하는 것을 알 수 있다. 이때, 노리스-갭 2차 도함수(Norris gap 2nd order derivative, s=1)알고리즘을 사용하여 산출된 피부 스펙트럼 데이터의 도함수들(73, 74)의 진폭은 그 피부 손상 정도에 따라 진폭을 달리하는 것을 알 수 있다. 즉, 1370~1380nm 영역의 광파장 대역에서, tape striping을 0회 수행한 피부 스펙트럼 데이터(71)의 도함수(73)는 tape striping을 10회 수행한 피부 스펙트럼 데이터(72)의 도함수(74)보다 더 작은 진폭을 나타내어, 피부 손상도와 피부 스펙트럼의 도함수의 진폭은 상관관계를 가짐을 알 수 있다.
한편, 도 7은 피부의 단계적 손상과 광파장 영역 1370~1380nm의 진폭 사이의 상관관계를 도시하였으나, 이는 일 예로써 도시된 파장 영역에서의 진폭에 제한되는 것은 아니다.
도 8은 피부 상태 추정 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도이다. 도 8은 도 1의 피부 상태 추정 장치(100)가 피부 상태를 추정하는 방법의 일 예일 수 있다.
도 1 및 도 8을 참조하면, 피부 상태 추정 장치(100)는 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다(810). 예를 들어, 피부 상태 추정 장치(100)는 근적외선 광원과 분광기를 구비한 외부 장치와 유무선으로 연결되어 소정의 광파장 대역(예컨대, 1500nm~1900nm(first overtone band, FOB) 및/또는 2000~2400nm(combination band))을 가지는 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다.
피부 상태 추정 장치(100)는 획득된 피부 스펙트럼 데이터로부터 피부 구성 성분의 함량 정보를 산출할 수 있다(820).
일 실시예에 따르면, 피부 상태 추정 장치(100)는 획득된 피부 스펙트럼 데이터와 피부 구성 성분의 순수 스펙트럼 데이터를 비교하여 피부 구성 성분의 함량 정보를 산출할 수 있다. 여기서 순수 스펙트럼 데이터는 소정 량의 순수 성분에 대한 스펙트럼 데이터를 의미할 수 있으며, 예컨대, 순수 케라틴에 대한 스펙트럼 데이터(이하, 순수 케라틴 스펙트럼 데이터) 또는 순수 지질에 대한 스펙트럼 데이터(이하, 순수 지질 스펙트럼 데이터)일 수 있으며, 미리 수집되어 저장된 데이터일 수 있다.
예를 들어, 피부 상태 추정 장치(100)는 피부 스펙트럼 데이터로부터 추출된 케라틴 스펙트럼 데이터와 순수 케라틴 스펙트럼 데이터를 비교함으로써 케라틴의 함량 정보를 산출하거나 피부 스펙트럼 데이터로부터 추출된 지질 스펙트럼 데이터와 순수 지질 스펙트럼 데이터를 비교함으로써 지질의 함량 정보를 산출할 수 있다.
피부 상태 추정 장치(100)는 산출된 피부 구성 성분의 함량 정보를 기초로 피부 상태를 추정할 수 있다(830). 여기서, 피부 상태는 피부 노화도 및 피부 손상도를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 피부 상태 추정 장치(100)는 피부 상태 추정 모델 및 각질층 수분 손실량 추정 모델 중 적어도 하나의 추정 모델을 사용하여 피부 구성 성분의 함량 정보로부터 피부 상태를 추정할 수 있다. 여기서 피부 상태 추정 모델은 피부 노화도와 케라틴 함량 정보의 상관 관계를 정의한 제1 추정 모델, 피부 노화도와 지질 함량 정보의 상관 관계를 정의한 제2 추정 모델, 피부 손상도와 지질 함량 정보의 상관 관계를 정의한 제3 추정 모델 및 피부 손상도와 지질/케라틴 비율(lipid/keratin ratio)의 상관 관계를 정의한 제4 추정 모델을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 피부 상태 추정 장치(100)는 제1 추정모델 및 제2 추정모델 중 적어도 하나의 추정 모델을 사용하여 피부 구성 성분 함량 정보로부터 사용자의 피부 노화도를 추정할 수 있다.
예를 들어, 피부 상태 추정 장치(100)는 제 1 추정 모델을 참조하여 사용자의 피부 각질층의 케라틴 함량 정보에 대응하는 연령을 판단하고, 판단된 연령을 사용자의 피부 연령으로 결정함으로써, 피부 노화도를 추정할 수 있다.
다른 예를 들면, 피부 상태 추정 장치(100)는 제 2 추정 모델을 참조하여 사용자의 피부 각질층의 지질 함량 정보에 대응하는 연령을 판단하고, 판단된 연령을 사용자의 피부 연령으로 결정함으로써, 피부 노화도를 추정할 수 있다.
또 다른 예를 들면, 피부 상태 추정 장치(100)는 제1 추정 모델 및 제2 추정 모델을 함께 사용하여 피부 노화도를 추정할 수 있다. 예를 들어, 피부 상태 추정 장치(100)는 추출된 케라틴 함량 정보 및 제1 추정 모델을 이용한 피부 노화도 추정 결과와, 추출된 지질 함량 정보 및 제2 추정 모델을 이용한 피부 노화 도 추정 결과를 병합함으로써 사용자의 피부 노화도를 보다 정확하게 추정할 수 있다.
다른 실시 예에 따르면, 피부 상태 추정 장치(100)는 제3 추정모델 및 제4 추정모델 중 적어도 하나의 추정 모델을 사용하여 피부 구성 성분 함량 정보로부터 사용자의 피부 손상도를 추정할 수 있다.
예를 들면, 피부 상태 추정 장치(100)는 제3 추정 모델을 참조하여 사용자의 피부 각질층의 함량 정보에 대응하는 피부 손상 정도를 사용자의 피부 손상 정도로 결정함으로써, 피부 손상도를 추정할 수 있다.
다른 예를 들면, 피부 상태 추정 장치(100)는 제4 추정 모델을 참조하여 사용자의 피부 각질층의 지질/케라틴 비율에 대응하는 손상 정도를 사용자의 피부 손상 정도로 결정함으로써, 피부 손상도를 추정할 수 있다.
또 다른 예를 들면, 피부 상태 추정 장치(100)는 제3 추정 모델 및 제4 추정 모델을 함께 사용하여 피부 손상도를 추정할 수 있다. 예를 들어, 피부상태 추정 장치(100)는 추출된 지질 함량 정보 및 제3 추정 모델을 이용한 피부 손상도 추정 결과와, 지질/케라틴 비율 정보 및 제4 추정 모델을 이용한 피부 손상도 추정 결과를 병합함으로써 사용자의 피부 손상도를 보다 정확하게 추정할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따르면, 피부 상태 추정 장치(100)는, 추정된 피부 상태로부터 각질층 수분 손실량(Transepidermal Water Loss, TEWL)을 추정 모델을 사용하여 각질층 수분 손실량을 추정할 수 있다. 여기서 각질층 수분 손실량 추정 모델은 피부 손상도와 각징층 수분 손실량 사이의 상관관계를 정의한 추정 모델일 수 있다. 예를 들면, 피부 상태 추정 장치(100)는 각질층 수분 손실량 추정 모델을 참조하여 사용자의 피부 손상도에 대응하는 각질층 수분 손실량을 판단하고, 판단된 각질층 수분 손실량을 사용자의 각질층 피부 손실량으로 결정할 수 있다.
도 9는 도 8의 피부 구성 성분의 함량 정보를 산출하는 단계(820)의 상세 흐름도이다. 도 9는 도 5의 피부 상태 추정 장치(500)가 피부 상태를 추정하는 방법의 일 예일 수 있다.
도 5 및 도 9를 참조하면, 피부 상태 추정 장치(500)는 획득된 피부 스펙트럼 데이터에서 개별 성분 스펙트럼 데이터를 추출할 수 있다(910).
여기서, 개별 성분 스펙트럼 데이터는 피부를 구성하는 각 구성 성분의 스펙트럼 데이터를 의미할 수 있다. 예를 들어, 피부의 구성 성분은 수분, 케라틴, 지질 및 콜라겐 등을 포함할 수 있으며, 획득된 피부 스펙트럼 데이터는 이와 같은 각 구성 성분 스펙트럼 데이터의 조합이 될 수 있다. 즉, 프로세서(120)는 피부 스펙트럼 데이터로부터 수분 스펙트럼, 케라틴 스펙트럼, 지질 스펙트럼 및 콜라겐 스펙트럼 등과 같이 개별 성분 스펙트럼 데이터를 추출할 수 있다.
피부 상태 추정 장치(500)는 개별 성분 스펙트럼 데이터를 추출하고 나면, 피부 구성 성분의 함량 정보를 산출할 수 있다(920).
일 실시예에 따르면,, 피부 상태 추정 장치(500)는 추출된 개별 성분 스펙트럼 데이터와, 해당 성분의 순수 스펙트럼 데이터를 비교하여 피부 구성 성분의 함량 정보를 산출할 수 있다. 여기서 순수 스펙트럼 데이터는 소정 량의 순수 성분에 대한 스펙트럼 데이터를 의미할 수 있다. 예를 들어, 피부 상태 진단 장치(500)는 피부 스펙트럼 데이터로부터 추출된 케라틴 스펙트럼 데이터와 순수 케라틴 스펙트럼 데이터를 비교함으로써 케라틴의 함량 정보를 산출하거나 피부 스펙트럼 데이터로부터 추출된 지질 스펙트럼 데이터와 순수 지질 스펙트럼 데이터를 비교함으로써 지질의 함량 정보를 산출할 수 있다.
도 10은 피부 상태 추정 방법의 또 다른 실시 예를 도시한 흐름도이다. 도 10의 피부 상태 추정 방법은 도 6의 피부 상태 추정 장치가 피부 상태를 추정하는 방법의 일 예일 수 있다.
도 6 및 도 10을 참조하면, 피부 상태 추정 장치(600)는 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다(1010). 예를 들어, 피부 상태 추정 장치(100)는 근적외선 광원과 분광기를 구비한 외부 장치와 유무선으로 연결되어 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다.
스펙트럼 데이터를 획득하면, 피부 상태 추정 장치(600)는 획득된 피부 스펙트럼 데이터의 도함수를 산출할 수 있다(1020). 예를 들어, 프로세서(620)는 획득한 피부 스펙트럼 데이터를 노리스-갭 도함수(Norris Gap derivative)알고리즘 및 사비츠키-골레이(savitzky-Golay)알고리즘 중 적어도 하나의 알고리즘을 사용하여 도함수를 산출할 수 있다. 다만, 도함수를 산출하기 위한 알고리즘은 일 예로써 이에 제한되지 않는다.
피부 상태 추정 장치(600)는 피부 스펙트럼 데이터의 도함수의 진폭으로부터 피부 손상도를 추정할 수 있다(1030). 예를 들어, 피부 상태 추정 장치(600)는 피부 손상도 추정 모델을 사용하여 사용자의 피부 손상도를 추정할 수 있다. 여기서 피부 손상도 추정 모델은, 피부 손상도와 피부 스펙트럼 데이터의 2차 도함수의 진폭의 상관관계를 정의한 추정 모델일 수 있다. 이때, 피부 손상도 추정 모델은 미리 수집된 단계적 피부 손상에 따른 스펙트럼 데이터의 진폭 변화로부터 미리 생성될 수 있다. 예를 들어, 피부 상태 추정 장치(600)는 피부 손상도 추정 모델을 참조하여, 사용자의 피부 스펙트럼 데이터에서, 노리스-갭 도함수(Norris Gap derivative)알고리즘 및 사비츠키-골레이(savitzky-Golay)알고리즘 중 적어도 하나의 알고리즘을 사용하여 도함수를 산출할 수 있다. 다시 말하면, 프로세서(600)는 획득한 피부 스펙트럼 데이터를 노리스-갭 2차 도함수(Norris Gap 2nd order derivative, s=1)알고리즘을 사용하여 도함수를 산출하고, 피부 손상도 추정 모델을 참조하여, 산출한 도함수의 1370~1380nm영역의 진폭에 대응하는 손상 정도를 사용자의 피부 손상도로 결정함으로써, 사용자의 피부 손상도를 추정할 수 있다. 도 11은 피부 상태 진단 방법의 또 다른 실시예를 도시한 흐름도이다. 도 11의 피부 상태 진단 방법은 도 6의 피부 상태 진단 장치(600)가 피부 상태를 진단하는 일 예일 수 있다.
도 6 및 도 11을 참조하면, 피부 상태 추정 장치(600)는 피부 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다.
피부 상태 추정 장치(600)는 피부 스펙트럼 데이터를 획득하면, 획득된 피부 스펙트럼 데이터의 도함수를 산출할 수 있다(1110). 예를 들어, 피부 상태 추정 장치(600)는 노리스-갭 도함수(Norris Gap derivative)알고리즘 및 사비츠키-골레이(savitzky-Golay)알고리즘 중 적어도 하나의 알고리즘을 사용하여 획득한 피부 스펙트럼 데이터의 도함수를 산출할 수 있다. 다만, 도함수를 산출하기 위한 알고리즘은 일 예로써 이에 제한되지 않는다.
한편, 피부 상태 추정 장치(600)는 획득된 피부 스펙트럼 데이터에서 개별 성분 스펙트럼 데이터를 추출할 수 있다(1120). 예를 들어, 피부 상태 추정 장치(600)는 획득된 피부 스펙트럼 데이터로부터 회귀 분석 알고리즘을 사용하여 개별 성분 스펙트럼 데이터를 추출할 수 있다.
스펙트럼 데이터에서 개별 성분 스펙트럼 데이터를 추출하고 나면, 피부 상태 추정 장치(600)는 추출된 개별 성분 스펙트럼 데이터와 피부 구성 성분의 순수 스펙트럼을 비교함으로써 피부 구성 성분의 함량 정보를 산출할 수 있다(1130). 이때, 스펙트럼 데이터의 2차 도함수를 산출하는 단계(1110), 개별 성분 스펙트럼 데이터를 추출하는 단계(1120) 및 피부 구성 성분의 함량 정보를 산출하는 단계(1130)는 병렬적으로 수행되는 것으로 도시되어 있으나, 이에 제한되지 않고 독립된 절차 또는 연속적으로 수행될 수도 있다.
피부 상태 추정 장치(600)는 산출된 스펙트럼 데이터의 도함수 및 피부 구성 성분의 함량 정보 사용하여 사용자의 피부 상태를 추정할 수 있다(1150). 예를 들어, 피부 상태 추정 장치(600)는 제1 및 제2 추정 모델을 사용하여, 산출된 피부 구성 성분의 함량 정보로부터 사용자의 피부 노화도를 추정할 수 있고, 피부 상태 추정 장치(500)는 피부 손상도 추정 모델을 사용하여, 산출된 스펙트럼 데이터의 2차 도함수로부터 사용자의 피부 손상도를 추정할 수 있다.
이와 같이, 피부 상태 추정 장치(500)는 획득된 피부 스펙트럼 데이터를 사용하여, 도함수의 진폭을 분석하고, 개별 성분 스펙트럼 데이터를 추출하고 피부 구성 성분의 함량 정보를 산출하여 피부의 노화도 및 손상도를 추정함으로써, 종합적인 피부 상태를 추정할 수 있다.
피부 상태 추정 장치(600)는 피부 손상도 및 노화도의 추정 결과를 표시할 수 있다.(1160). 예를 들어, 피부 상태 추정 장치(600)는 피부 노화도 및 피부 손상도를 별개의 항목으로 구분하여 표시할 수 있고, 피부 상태 추정 결과를 '양호', '보통' 및 '관리필요'와 같이 세부 항목으로 분류하여 표시할 수 있다.
본 발명의 일 양상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있다. 상기의 프로그램을 구현하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함할 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 디스크 등을 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 작성되고 실행 될 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 범위는 전술한 실시 예에 한정되지 않고 특허 청구범위에 기재된 내용과 동등한 범위 내에 있는 다양한 실시 형태가 포함되도록 해석되어야 할 것이다.
100: 피부 상태 추정 장치
110: 데이터 획득부
120: 프로세서
500: 피부 상태 추정 장치
510: 분광기
520: 데이터 획득부
530: 프로세서
540: 표시부
550: 통신부
560: 저장부
600: 피부 상태 추정 장치
610: 데이터 획득부
620: 프로세서

Claims (20)

  1. 피부 스펙트럼 데이터를 획득하는 데이터 획득부; 및
    상기 획득된 피부 스펙트럼 데이터로부터 피부 구성 성분의 함량 정보를 산출하고, 상기 산출된 피부 구성 성분의 함량 정보를 기초로 피부 상태를 추정하는 프로세서를 포함하는,
    피부 상태 추정 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 피부 구성 성분은,
    케라틴 및 지질 중 적어도 하나를 포함하는,
    피부 상태 추정 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 피부 스펙트럼 데이터에서 개별 성분 스펙트럼 데이터를 추출하고, 피부 구성 성분의 순수 스펙트럼 데이터와 상기 추출된 개별 성분 스펙트럼 데이터를 비교하여, 상기 피부 구성 성분의 함량 정보를 산출하는,
    피부 상태 추정 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    회귀분석 알고리즘을 사용하여 상기 피부 스펙트럼 데이터에서 개별 성분 스펙트럼 데이터를 추출하는,
    피부 상태 추정 장치.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    피부 상태 추정 모델에 기반하여, 상기 산출된 피부 구성 성분의 함량 정보로부터 피부 노화도 및 피부 손상도 중 적어도 하나를 추정하는,
    피부 상태 추정 장치.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 피부 상태 추정 모델은, 제1 추정 모델, 제2 추정 모델, 제3 추정 모델 및 제4 추정 모델 중 적어도 하나를 포함하며,
    상기 제1 추정 모델은 피부 노화도와 케라틴 함량 정보의 상관 관계를 정의한 추정 모델이고,
    상기 제2 추정 모델은 피부 노화도와 지질 함량 정보의 상관 관계를 정의한 추정 모델이고,
    상기 제3 추정 모델은 피부 손상도와 지질 함량 정보의 상관 관계를 정의한 추정 모델이고,
    상기 제4 추정 모델은 피부 손상도와 지질/케라틴 비율(lipid/keratin ratio)의 상관 관계를 정의한 추정 모델인,
    피부 상태 추정 장치.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    각질층 수분 손실량 추정 모델에 기반하여, 상기 추정된 피부 상태로부터 각질층 수분 손실량(Trans Epidermal Water Loss, TEWL)을 추정하는,
    피부 상태 추정 장치.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 각질층 수분 손실량 추정 모델은,
    피부 손상도와 각질층 수분 손실량(Trans Epidermal Water Loss, TEWL)의 상관관계를 정의한 추정 모델인,
    피부 상태 추정 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 추정 결과를 표시하는 표시부; 및
    상기 추정 결과를 외부 장치로 송신하는 통신부;를 더 포함하는,
    피부 상태 추정 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    피부에 광을 조사하여 상기 피부로부터 반사 또는 산란된 근적외선을 분광시켜 피부 스펙트럼 데이터를 생성하는 분광기를 더 포함하는,
    피부 상태 추정 장치.
  11. 피부 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계;
    상기 피부 스펙트럼 데이터로부터 피부 구성 성분의 함량 정보를 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 피부 구성 성분의 함량 정보를 기초로 피부 상태를 추정하는 단계를 포함하는,
    피부 상태 추정 방법.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 산출하는 단계는,
    상기 피부 스펙트럼 데이터에서 개별 성분 스펙트럼 데이터를 추출하는 단계; 및
    피부 구성 성분의 순수 스펙트럼 데이터와 상기 추출된 개별 성분 스펙트럼 데이터를 비교하여 상기 피부 구성 성분의 함량 정보를 산출하는 단계를 더 포함하는,
    피부 상태 추정 방법.
  13. 제 12항에 있어서,
    상기 개별 성분 스펙트럼 데이터를 추출하는 단계는,
    회귀분석 알고리즘을 사용하여 상기 피부 스펙트럼 데이터에서 개별 성분 스펙트럼 데이터를 추출하는,
    피부 상태 추정 방법.
  14. 제 11항에 있어서,
    상기 추정하는 단계는,
    피부 상태 추정 모델에 기반하여, 상기 산출된 피부 구성 성분의 함량 정보로부터 피부 노화도 및 피부 손상도를 추정하는,
    피부 상태 추정 방법.
  15. 제 11항에 있어서,
    상기 추정하는 단계는,
    각질층 수분 손실량 추정 모델에 기반하여, 상기 추정된 피부 상태로부터 각질층 수분 손실량(Trans Epidermal Water Loss, TEWL)을 추정하는,
    피부 상태 추정 방법.
  16. 제 11에 있어서,
    상기 추정 결과를 표시하는 단계를 더 포함하는,
    피부 상태 추정 방법.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 피부 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계는,
    피부에 광을 조사하여 상기 피부로부터 반사 또는 산란된 근적외선을 분광시켜 피부 스펙트럼 데이터를 생성하는 단계를 더 포함하는,
    피부 상태 추정 방법.
  18. 피부 스펙트럼 데이터를 획득하는 데이터 획득부; 및
    피부 손상도 추정 모델에 기반하여, 상기 피부 스펙트럼 데이터의 도함수의 진폭으로부터 피부 손상도를 추정하는 프로세서;를 포함하는,
    피부 상태 추정 장치.
  19. 제 18항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 피부 스펙트럼 데이터를 노리스-갭 도함수(Norris Gap derivative)알고리즘 및 사비츠키-골레이(Savitzky-Golay)알고리즘 중 적어도 하나의 알고리즘을 이용하여 상기 도함수를 산출하는,
    피부 상태 추정 장치.
  20. 제 18항에 있어서,
    상기 피부 손상도 추정 모델은,
    피부의 단계적 손상 정도와 상기 피부 스펙트럼 데이터의 2차 도함수의 진폭의 상관 관계를 기초로 미리 생성되는,
    피부 상태 추정 장치.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220067014A (ko) 2020-11-17 2022-05-24 동의대학교 산학협력단 개인 피부에 적합한 최적의 화장품 추천 시스템

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7307544B2 (ja) * 2018-06-14 2023-07-12 株式会社コーセー 皮膚透明感を評価する方法
KR102627145B1 (ko) 2018-08-08 2024-01-18 삼성전자주식회사 스펙트럼 측정 장치 및 방법
WO2020189754A1 (ja) * 2019-03-20 2020-09-24 学校法人慶應義塾 推定方法、推定モデルの生成方法、プログラム、及び推定装置
JP7264724B2 (ja) * 2019-05-30 2023-04-25 花王株式会社 角層解析方法
US11113797B1 (en) 2019-08-19 2021-09-07 Snap Inc. Passive flash imaging
KR20210057506A (ko) * 2019-11-12 2021-05-21 삼성전자주식회사 피부 장벽 기능 추정 장치 및 방법
GB2607341A (en) * 2021-06-04 2022-12-07 Dyson Technology Ltd Skincare device

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20020018254A (ko) * 2000-09-01 2002-03-08 김효진 근적외선 분광 분석법에 의한 피부 수분 측정방법 및 장치
US6671542B2 (en) 2000-02-25 2003-12-30 Saensys Medical, Inc. Non-invasive method of determining skin thickness and characterizing layers of skin tissue in vivo
KR20080050404A (ko) * 2005-09-02 2008-06-05 포라 가세이 고교 가부시키가이샤 피부의 상태의 판정 방법 및 피부의 두께의 예측 방법
JP2014180459A (ja) * 2013-03-19 2014-09-29 Kao Corp 肌年齢の評価方法及び化粧料の評価方法
KR20150094196A (ko) * 2014-02-11 2015-08-19 서울바이오시스 주식회사 피부 상태 진단 장치 및 이를 이용하는 피부 상태 진단 방법
KR20160038567A (ko) * 2014-09-30 2016-04-07 엘지전자 주식회사 피부패치 및 이를 이용한 피부재생방법

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7054674B2 (en) 1996-11-19 2006-05-30 Astron Clinica Limited Method of and apparatus for investigating tissue histology
US7039446B2 (en) 2001-01-26 2006-05-02 Sensys Medical, Inc. Indirect measurement of tissue analytes through tissue properties
US6352502B1 (en) * 1998-12-03 2002-03-05 Lightouch Medical, Inc. Methods for obtaining enhanced spectroscopic information from living tissue, noninvasive assessment of skin condition and detection of skin abnormalities
US20010041829A1 (en) 2000-01-12 2001-11-15 Suresh Thennadil Non-invasive method of determining skin thickness and characterizing layers of skin tissue in vivo
US6383767B1 (en) 2000-01-21 2002-05-07 Motorola, Inc. Luminescent in vivo glucose measurement
US7317818B2 (en) 2001-11-26 2008-01-08 L'ORéAL S.A. Method of enabling an analysis of an external body portion
US7964390B2 (en) 2002-10-11 2011-06-21 Case Western Reserve University Sensor system
US8175665B2 (en) * 2007-03-09 2012-05-08 Nellcor Puritan Bennett Llc Method and apparatus for spectroscopic tissue analyte measurement
US20110257492A1 (en) 2009-01-29 2011-10-20 Tanja Maria Greve Method for determining the state of a skin disorder using near infrared (nir) spectroscopy
KR100963395B1 (ko) 2009-12-16 2010-06-14 단국대학교 산학협력단 적외선 오피오레이저를 이용한 지방제거 방법 및 장치
CA2892490A1 (en) 2012-11-26 2014-05-30 Caris Science, Inc. Biomarker compositions and methods

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6671542B2 (en) 2000-02-25 2003-12-30 Saensys Medical, Inc. Non-invasive method of determining skin thickness and characterizing layers of skin tissue in vivo
KR20020018254A (ko) * 2000-09-01 2002-03-08 김효진 근적외선 분광 분석법에 의한 피부 수분 측정방법 및 장치
KR20080050404A (ko) * 2005-09-02 2008-06-05 포라 가세이 고교 가부시키가이샤 피부의 상태의 판정 방법 및 피부의 두께의 예측 방법
JP2014180459A (ja) * 2013-03-19 2014-09-29 Kao Corp 肌年齢の評価方法及び化粧料の評価方法
KR20150094196A (ko) * 2014-02-11 2015-08-19 서울바이오시스 주식회사 피부 상태 진단 장치 및 이를 이용하는 피부 상태 진단 방법
KR20160038567A (ko) * 2014-09-30 2016-04-07 엘지전자 주식회사 피부패치 및 이를 이용한 피부재생방법

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220067014A (ko) 2020-11-17 2022-05-24 동의대학교 산학협력단 개인 피부에 적합한 최적의 화장품 추천 시스템

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