Cosmax, K-향수 경쟁력 강화를 위한 AI 향 예측 도구 공개(Personal Care Insights)

코스맥스가 향수의 분자 구조를 기반으로 한 AI 향 예측 알고리즘 모델을 개발했다. 이 기계 학습 모델은 8,600개 이상의 분자 향수 데이터셋을 기반으로 화장품 원료의 향을 예측하고 화장품의 후각적 품질을 향상시키기 위해 설계되었다. 코스맥스는 이 기술이 기존 방법의 한계를 극복할 수 있으며, 제품 개발 초기 단계에서 감지되지 않을 수 있는 이상한 냄새를 감지할 수 있다고 주장한다.

"AI 향 예측 모델은 코스맥스의 내부 연구 역량만으로 완성된 기술로, 향수 화학과 데이터 과학의 융합의 결실이다"라고 코스맥스는 말한다. "이는 K-향수의 경쟁력을 강화하고 글로벌 화장품 산업을 혁신하는 중요한 이정표가 될 것이다."

코스맥스는 화장품 성분의 냄새에 대한 데이터가 제한적이며 대부분이 특성 냄새로 분류된다고 설명한다. 새로운 기술은 문제 있는 성분을 식별하고 수정한다. 향수는 독특한 향을 가지고 있기 때문에 원료의 다양성은 최종 제품에서 예상치 못한 냄새를 초래할 수 있다. 이 기술은 분자 구조만을 기반으로 향을 예측할 수 있도록 분자 지문을 학습하는 데이터베이스를 사용한다.

이 연구의 결과는 '커뮤니케이션스 케미스트리'에 발표되었으며, 이는 한국 기업의 독립적인 향수 연구가 '네이처'의 자매 저널에 처음으로 게재된 것이다. 회사는 이 연구 결과가 화장품 응용을 넘어 식품 및 기타 화학 산업을 포함한 다양한 상업적 용도에 유익할 것으로 기대하고 있다.