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title: 사진으로 피부를 읽고, 근거 있는 성분만 남겼다 — 피부 분석 앱들이 무너진 자리를 피해서 만든 성분 추천기
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date: 2026-10-14T14:55:00+00:00
author: SYSOP
summary: 카메라로 피부를 분석해 화장품을 권하는 서비스는 십 년째 나왔다가 사라지기를 반복했다. 선행 사례 스물두 개가 어디서 무너졌는지 먼저 따져 보고, 제품 대신 성분을, 그것도 무작위 대조시험으로 효과가 확인된 것만 보여 주는 도구를 만들었다. 사진으로는 끝내 못 재는 것과 조명 하나에 흔들리는 수치까지 같이 적는다.
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# 사진으로 피부를 읽고, 근거 있는 성분만 남겼다 — 피부 분석 앱들이 무너진 자리를 피해서 만든 성분 추천기

![렘브란트의 「젊은 여인의 흉상」 위에 이마·코·양볼·턱 다섯 구역을 흰 선으로 표시한 화면과, 「사진으로 피부를 읽고 근거 있는 성분만 남겼다」는 제목](/uploads/44c749546094e0db.webp)

예전에 카메라로 피부를 분석하는 일을 꽤 오래 붙들고 있었다. 건성인지 지성인지, 트러블이 어떤 종류인지, 사람마다 다른 피부 특성을 사진에서 읽어 내는 일이었다. 그때도 마지막에 걸린 건 늘 같은 질문이었다. 그래서 뭘 바르라고 할 건가.

대부분의 서비스는 그 답을 자기 회사 제품으로 채웠다. 이번에는 다르게 해 보고 싶었다. 제품이 아니라 **성분**을 알려 주고, 그중에서도 효과가 연구로 확인된 것만 남기는 도구다.

## 무엇을 하려 했나

세 가지를 정했다.

- 사진에서 보이는 것만 잰다. 번들거림, 붉은기, 잡티, 트러블, 피부결
- 사진으로 못 재는 건 묻는다. 건조함, 민감함, 임신 여부
- 성분마다 근거 등급과 논문을 붙인다. 시험관 연구뿐인 성분은 아예 뺀다

그런데 만들기 전에 먼저 확인할 게 있었다. 이런 걸 만든 회사가 한둘이 아닌데, 왜 기억에 남는 게 없을까.

## 먼저, 다들 왜 무너졌나

국내외 사례 스물두 개를 모아 어떻게 됐는지 따라가 봤다.

**전용 기기를 붙인 쪽은 거의 다 접었다.** 시세이도의 Optune은 앱 카메라로 피부를 찍으면 전용 기계가 그날 쓸 세럼을 섞어 주는 월 1만 엔짜리 구독이었다. 2019년 7월에 시작해 [2020년 6월 30일에 끝났다](https://www.shiseido.co.jp/optune/term_of_use/). P&G가 10년 넘게 개발한 599달러짜리 Opté는 카메라로 색소 결점을 찾아 그 자리에만 세럼을 뿌리는 기기였는데, [2023년 4월에 철수](https://beautymatter.com/articles/pg-shutters-precision-skincare-brand-opte)했다. 뉴트로지나는 아이폰에 끼우는 스캐너를 [CES 2018에 내놨다가](https://www.engadget.com/2018-01-05-neutrogena-smartphone-skin-scanner.html) 결국 셀피 분석으로 물러났다.

**살아남은 쪽은 무료 셀피 진단이고, 하나같이 판매로 이어진다.** 올레이, 로레알, 올리브영 스킨스캔이 그렇다. 올리브영은 스킨스캔을 쓴 고객의 구매 전환율이 78%, 안 쓴 고객은 43%라고 [밝혔다](https://newsroom.cj.net/cj-olive-young-to-expand-in-store-skin-analyzer-service-nationwide)(회사 발표). 성과 지표가 곧 매출이다. 뉴트로지나 앱은 한때 자사 제품만 추천했고, 피부과 의사들은 이를 두고 "주로 판매 도구"라고 평했다.

공통으로 걸린 자리는 넷이었다.

1. **사진으로는 수분을 못 잰다.** 914장으로 학습한 2023년 연구는 가시광 사진만 쓴 모델로는 수분 예측이 [불충분했다](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10363786)고 적었다. 그래서 초기 제품들은 수분 센서를 따로 달았다.
2. **조명에 따라 결과가 크게 흔들린다.** 같은 사람이 백열등 아래에서 LED 아래보다 피부 나이가 약 3년 젊게 나왔다는 피부과 의사의 [보고](https://www.dermatologytimes.com/view/do-facial-appearance-apps-actually-work)가 있다.
3. **피부톤에 따라 정확도가 다르다.** 피부과 AI 모델들을 다양한 피부톤 사진으로 다시 평가했더니 성능(ROC-AUC)이 27~36% [떨어졌다](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35960806/).
4. **진단과 판매가 붙어 있으면 믿지 않는다.** 결과가 늘 자기 회사 제품을 가리키면 진단도 광고로 읽힌다.

규제도 있다. 식약처는 2025년 1월 화장품 광고 지침에 "피부나이 n세 감소" 같은 표현을 금지하는 내용을 [넣었다](https://www.newsseoul.co.kr/news/view/1065576619317500).

반대편에 화해가 있다. 카메라 없이 성분 정보만으로 2024년 매출 824억 원을 [냈다](https://www.unicornfactory.co.kr/article/2025030709591562223). 다만 EWG 등급을 쓰다가 유해성과 위해성을 섞는다는 논란을 오래 겪었다. 성분 중심은 사업이 되지만, 근거 체계가 허술하면 그 자체가 약점이 된다.

그래서 설계를 이렇게 정했다.

| 무너진 자리 | 이 도구가 한 일 |
|---|---|
| 전용 기기 | 휴대폰 카메라 하나. 설치할 것 없음 |
| 수분은 사진으로 못 잼 | 건조함은 설문으로만 받음 |
| 조명에 흔들림 | 화질 점검을 통과 못 하면 사진 수치를 버림. 다른 사람과 비교하지 않음 |
| 진단 = 판매 | 제품이 아니라 성분. 제품 예시는 모든 브랜드에 같은 규칙 |
| 얼굴 사진 개인정보 | 사진은 브라우저 밖으로 나가지 않음 |
| 피부 나이·진단 표현 | 쓰지 않음 |

## 만든 것

직접 해 볼 수 있다. 사진은 서버로 가지 않고 이 화면 안에서만 계산한다. 휴대폰에서는 버튼을 누르면 카메라가 열린다.

```map /embed/skin-ingredient-2026-v3.html 3:4
사진을 넣으면 얼굴의 이마·코·양볼·턱을 나눠 번들거림, 붉은기, 잡티 후보, 붉은 트러블 후보, 피부결을 잰다. 설문 일곱 개(당김, 번들거림, 트러블 모양, 따가움, 색소, 주름, 임신·수유)와 합쳐, 고민마다 근거 있는 성분이 든 제품을 표로 보여 준다. 왼쪽이 제품, 오른쪽이 그 제품에 든 근거 성분과 등급(A·B)이고, 연구 농도와 PubMed 논문은 「근거 보기」를 펼치면 나온다. 처방이 필요한 의약품 성분은 「성분별로 보기」에 따로 있다. 사진 없이 설문만으로도 볼 수 있고, 처음 열면 렘브란트 초상화와 예시 설문으로 계산한 실행 예시가 먼저 보인다.
```

안쪽은 세 덩어리다.

**얼굴 나누기.** 구글의 얼굴 랜드마크 모델로 얼굴에 점 468개를 찍고, 그 점들로 이마, 코, 양볼, 턱 다섯 구역을 자른다. 눈과 입술은 뺀다.

**사진에서 재는 것.** 색을 사람 눈에 가까운 색공간(Lab)으로 바꿔서 잰다. 주변보다 밝고 색이 빠진 점은 반사광, 즉 번들거림으로 본다. 주변보다 붉은 곳은 붉은기와 트러블 후보로, 주변보다 어둡지만 붉지 않은 작은 덩어리는 잡티 후보로 센다. 흰 종이를 얼굴 옆에 대고 찍은 뒤 종이를 누르면 색을 보정한다.

**성분 고르기.** 피부 고민 여덟 개와 성분 37종을 짝지어 근거를 정리했다. A는 메타분석이나 일관된 무작위 대조시험 두 건 이상, B는 대조시험 한두 건이다. 시험관이나 동물 실험뿐이면 뺐다. 인용한 논문 118편은 PubMed에서 하나하나 조회해 제목까지 맞는지 확인했다.

정리하면서 의외였던 것들이 있다.

- 모공 크기를 직접 줄인다고 확인된 바르는 성분은 **하나도 없었다.** 피지와 각질 관리로 돌아가는 수밖에 없다.
- 레티놀은 생각보다 근거가 약했다. 체계적 고찰에서 무작위 대조시험 아홉 건 중 네 건이 효과 없음으로 나와 B를 줬다.
- 알파-알부틴과 코직산은 단독으로 시험한 무작위 대조시험이 없어 뺐다. 미백 화장품에 흔히 들어가는 성분인데도 그렇다.
- 효과가 가장 확실한 성분 상당수는 국내에서 **처방약**이다. 트레티노인, 아다팔렌, 고농도 아젤라익애씨드가 그렇다. 그래서 이런 성분에는 "의사·약사 상담" 표시를 달았다.

### 결과는 제품부터 보여 준다

처음 만든 결과 화면은 성분 목록이었다. 고민마다 성분이 근거 등급 순으로 늘어서고, 제품은 그 아래 접혀 있었다. 그런데 이걸 보는 사람이 궁금한 건 성분 이름이 아니라 그래서 뭘 사면 되느냐다. 그래서 순서를 뒤집었다. 고민마다 제품을 왼쪽에, 그 제품에 든 근거 성분을 오른쪽에 두고, 논문과 연구 농도는 「근거 보기」를 펼쳐야 보이게 했다.

![실행 예시 표. 왼쪽에는 고민(좁쌀·블랙헤드, 번들거림·피지, 건조·장벽, 잡티·색소)마다 고른 제품이, 오른쪽에는 그 제품에 든 근거 성분과 A·B 등급 배지가 있다. 그 고민용 성분은 진하게, 나머지는 흐리게 표시된다](/uploads/ead3daa91cf0c62b.webp =720)

제품은 51개 브랜드 119개의 전성분을 공식 페이지와 공개 성분 데이터베이스에서 모았다. 어떤 제품을 위에 올리느냐가 이 도구에서 가장 조심해야 하는 부분이다.

여기서 두 번 틀렸다. 처음 모은 목록을 보니 한 브랜드가 가장 많이 노출되고 있었다. 그 브랜드는 판매 중인 제품을 전부 넣었고, 다른 브랜드는 성분별로 몇 개씩만 골랐기 때문이다. 다음에는 번들거림이 가장 큰 고민인 예시에서 보습 크림이 맨 위에 올라왔다. 글리세린처럼 거의 모든 제품에 든 보습 성분이 점수를 부풀린 탓이다. 그래서 규칙을 모든 브랜드에 똑같이 걸었다.

- 근거 연구와 같은 형태의 성분일 것. 예를 들어 비타민C 유도체는 순수 비타민C 연구의 근거를 빌려 쓰지 않는다
- 함량 표기가 없으면 전성분 15번째 안에 있을 것. 보존제나 향료보다 뒤에 있으면 1% 이하로 보고 뺀다
- 씻어내는 제품은 뺀다
- 고민마다, 그 고민에 맞는 성분 중 가장 확실한 하나로 점수를 매긴다. 등급이 높을수록, 전성분 앞쪽에 있을수록, 함량을 밝혔을수록 올라간다. 같은 고민 성분을 여러 개 넣었다고 더 올라가지는 않는다
- 거의 모든 제품에 든 기본 보습 성분(글리세린, 히알루론산)은 점수를 낮춘다
- 한 고민에 한 브랜드는 하나, 표 전체에서 한 브랜드는 둘까지. 점수가 같으면 무작위

이 규칙을 통과해 표에 오를 수 있는 제품은 104개다. 표는 제품의 효능을 말하지 않는다. 효과가 연구된 성분이 이 제품 전성분의 몇 번째에 들어 있는지까지만 적는다. 함량을 밝히지 않은 제품은 연구 농도만큼 들었는지 알 수 없다는 것도 표 아래에 적었다.

## 틀린 자리

**사진으로 못 재는 건 끝내 못 잰다.** 건조함과 민감함은 설문 답이 전부다. 사진 분석이 아는 척하지 않게 하는 게 이 도구에서 가장 신경 쓴 부분이다.

**조명 하나에 수치가 흔들린다.** 퍼블릭 도메인 초상 사진 한 장의 색과 밝기만 바꿔 가며 같은 계산을 돌렸다.

| 조건 | 볼 붉은기 | 잡티 후보 | 피부결 |
|---|---|---|---|
| 원본 | 2.0 | 6곳 | 0.59 |
| 전구색 조명 | 1.1 (-45%) | 6곳 | 0.53 |
| 40% 어둡게 | 1.4 | 4곳 | 0.40 |
| 30% 밝게 | 2.4 | 8곳 | 0.72 |

얼굴은 그대로인데 붉은기가 반 가까이 줄었다. 처음에는 전구색 조명을 알아채지도 못했다. 그래서 피부 평균 색이 노랗거나 푸르게 치우치면 경고를 띄우게 고쳤고, 결과 화면에는 "다른 사람과 비교하지 말고, 같은 자리에서 다시 찍어 변화를 보라"는 문장을 넣었다.

**그림자를 잡티로 읽는다.** 웃을 때 생기는 팔자 주름 그림자에 잡티 표시가 붙었다. 주변보다 어둡고 붉지 않은 작은 덩어리를 세는 방식의 한계다.

**처음엔 흑백 사진도 분석했다.** 옛날 흑백 사진의 필름 입자를 잡티 28개로 셌다. 밝기로 설명되지 않는 색 변동이 거의 없으면 흑백으로 보고 사진 수치를 버리게 고쳤다. 다만 세피아 톤 사진은 여전히 이 검사를 빠져나간다.

**맨얼굴 셀피로는 시험하지 않았다.** 시험에 쓴 건 퍼블릭 도메인 초상 사진과 그림, 그리고 그 사진의 조명을 바꾼 변형본이다. 화장한 얼굴, 휴대폰 보정이 들어간 사진, 어두운 피부톤에서 어떻게 나오는지는 아직 모른다. 수치의 기준점도 정답 데이터 없이 정한 것이라 "참고"로만 보여 준다.

**식약처 고시 함량은 원문 대조가 남았다.** 기능성화장품 고시 성분의 함량은 업계 자료로 일부만 확인했다.

## 그래서 딸깍 하려면

사진을 찍는 건 쉽다. 이 분야에서 어려운 건 두 가지다. 사진이 모르는 걸 모른다고 말하게 하는 것, 그리고 추천과 판매를 떼어 놓는 것이다. 앞선 회사들이 무너진 자리도 기술보다는 이 둘이었다.

AI는 사례를 모으고, 논문 번호를 하나하나 대조하고, 전성분 119개를 같은 규칙으로 거르는 일을 맡았다. 그 규칙을 정하는 건 사람 몫이었다. 특히 한 브랜드가 가장 많이 보인다는 걸 알아챈 순간이 그랬다.

이 도구는 피부를 진단하지 않는다. 붉은 트러블이나 홍조가 심하고 오래간다면 피부과에 먼저 가는 게 맞다. 효과가 가장 확실한 성분 상당수가 처방약이기 때문이다.