
코스맥스가 사용감, 조색에 이어 향까지 AI 활용 범위를 확대한다. AI 기반 향기 예측 기술을 통해 화장품의 후각적 감성 품질을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다.
코스맥스는 분자 구조만으로 향기를 예측할 수 있는 'AI 향기 예측 알고리즘 모델'을 개발했다고 3일 밝혔다.
이번 모델은 화장품 개발 과정에서 사용되는 향료를 포함한 원료에 대해 후각적 특징을 예측할 수 있는 기술이다. 기존에는 관능평가를 통해서만 확인할 수 있었던 향 정보를 개발 초기단계부터 예측할 수 있어, 제품에서 발생할 수 있는 특이취 사전 대응이 가능하다.
화장품은 다양한 원료 조합으로 개발되기 때문에 향료 외 원료에서도 고유한 향이 발생할 수 있다. 원료의 향에 대한 정량적 데이터는 부족하고, 대부분 특이취로만 묘사되기 때문에 문제 원인을 특정하고 수정하는 데 시간이 소요된다.
코스맥스가 개발한 AI 향기 예측 모델은 8600여 종의 분자-향기 데이터를 기반으로 머신러닝을 통해 분자 지문을 학습한 결과물이다. 이를 통해 원료의 분자 구조만으로 향을 예측할 수 있으며, 문제 원료를 조기에 특정해 개선 속도를 높일 수 있다.
이번 연구는 후각 메커니즘 기초 연구 분야에서도 학술적 기여도가 크다는 평가다. 코스맥스는 해당 성과를 세계적 과학 학술지 '네이처(Nature)'의 자매지인 '커뮤니케이션즈 케미스트리(Communications Chemistry)'에 논문으로 게재했다. 국내 기업이 독자적으로 수행한 향료 분야 연구가 네이처 자매지에 실린 것은 이번이 처음이다.
또한 화장품 외에도 향료, 화학, 식품 산업 등 다양한 분야에서 응용 가능성이 커, 상업적 활용 범위도 넓을 것으로 기대된다.
코스맥스 관계자는 "AI 향기 예측 모델은 코스맥스 내부 연구 역량만으로 완성한 기술이며, 향료 화학과 데이터 과학을 융합한 결정체다"라며 "K-프래그런스 경쟁력 강화와 글로벌 화장품 산업 혁신에 중요한 이정표가 될 것"이라고 말했다.
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코스맥스가 사용감, 조색에 이어 향까지 AI 활용 범위를 확대한다. AI 기반 향기 예측 기술을 통해 화장품의 후각적 감성 품질을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다.
코스맥스는 분자 구조만으로 향기를 예측할 수 있는 'AI 향기 예측 알고리즘 모델'을 개발했다고 3일 밝혔다.
이번 모델은 화장품 개발 과정에서 사용되는 향료를 포함한 원료에 대해 후각적 특징을 예측할 수 있는 기술이다. 기존에는 관능평가를 통해서만 확인할 수 있었던 향 정보를 개발 초기단계부터 예측할 수 있어, 제품에서 발생할 수 있는 특이취 사전 대응이 가능하다.
화장품은 다양한 원료 조합으로 개발되기 때문에 향료 외 원료에서도 고유한 향이 발생할 수 있다. 원료의 향에 대한 정량적 데이터는 부족하고, 대부분 특이취로만 묘사되기 때문에 문제 원인을 특정하고 수정하는 데 시간이 소요된다.
코스맥스가 개발한 AI 향기 예측 모델은 8600여 종의 분자-향기 데이터를 기반으로 머신러닝을 통해 분자 지문을 학습한 결과물이다. 이를 통해 원료의 분자 구조만으로 향을 예측할 수 있으며, 문제 원료를 조기에 특정해 개선 속도를 높일 수 있다.
이번 연구는 후각 메커니즘 기초 연구 분야에서도 학술적 기여도가 크다는 평가다. 코스맥스는 해당 성과를 세계적 과학 학술지 '네이처(Nature)'의 자매지인 '커뮤니케이션즈 케미스트리(Communications Chemistry)'에 논문으로 게재했다. 국내 기업이 독자적으로 수행한 향료 분야 연구가 네이처 자매지에 실린 것은 이번이 처음이다.
또한 화장품 외에도 향료, 화학, 식품 산업 등 다양한 분야에서 응용 가능성이 커, 상업적 활용 범위도 넓을 것으로 기대된다.
코스맥스 관계자는 "AI 향기 예측 모델은 코스맥스 내부 연구 역량만으로 완성한 기술이며, 향료 화학과 데이터 과학을 융합한 결정체다"라며 "K-프래그런스 경쟁력 강화와 글로벌 화장품 산업 혁신에 중요한 이정표가 될 것"이라고 말했다.