스마트폰 피부 분석의 기술적 장벽과 극복 방법

지난 글에서 피부는 자주 재야 흐름이 보인다고 했습니다. 그런데 여기에는 전제가 하나 붙습니다. 매번 비슷한 조건으로 찍어야 한다는 것입니다. 오늘은 창가에서 정면으로, 내일은 방 안에서 비스듬히 찍는다면, 그 두 사진의 차이가 피부의 변화인지 촬영의 차이인지 알 수 없습니다.

실제로 저희가 외부 미팅에서 가장 자주 받는 질문도 이것입니다. "사용자가 제각각으로 찍을 텐데, 그 결과를 믿을 수 있나요?" 타당한 질문이고, 저희가 가장 많은 시간을 쏟고 있는 부분이기도 합니다.

각도, 거리, 조명이 결과를 바꿉니다

자유롭게 찍게 두면 사진은 제각각이 됩니다.

• 각도: 고개를 살짝 들거나 숙이면 팔자주름과 처짐이 다르게 보입니다
• 거리: 가까이 찍으면 얼굴이 왜곡되고, 멀어지면 세부가 뭉개집니다
• 조명: 창가의 자연광과 형광등 아래에서 색소와 붉음은 전혀 다르게 찍힙니다

문제는 이 차이가 실제 피부 변화보다 클 수 있다는 데 있습니다. 그러면 앞 글에서 말한 '점들이 그리는 선'은 피부의 흐름이 아니라 촬영 조건의 흐름이 됩니다.

게다가 스마트폰은 기종마다 다릅니다

여기에 하나가 더 얹힙니다. 사람마다 쓰는 스마트폰이 다르다는 것입니다.

기종에 따라 카메라 화소와 렌즈 특성이 다르고, 색을 처리하는 방식도 제조사마다 다릅니다. 같은 얼굴을 같은 자리에서 찍어도 기기마다 결과물이 조금씩 달라집니다. 병원 장비처럼 하나의 기계를 통제하는 상황과는 전제가 다릅니다.

이건 스마트폰을 선택한 대가입니다. 누구나 자기 손에 있는 기기로 잰다는 장점을 얻는 대신, 그 다양성을 감당해야 합니다.

그래서 '이상적인 한 점'을 찾고 있습니다

가장 단순한 해법은 촬영 조건을 엄격하게 통제하는 것입니다. 정해진 거리, 정해진 각도, 정해진 조명. 하지만 그렇게 하면 정확도는 올라가도 아무도 매일 찍지 않게 됩니다. 자주 잴 수 있다는 것이 스마트폰의 가장 큰 장점인데, 그 장점을 스스로 없애는 셈이지요.

그래서 저희는 반대로 접근했습니다. 실제 사용자들이 어떻게 찍는지를 관찰하고, 그 데이터를 바탕으로 두 가지가 만나는 지점을 찾고 있습니다. 촬영의 번거로움은 최소한으로 줄이면서, 평가 결과의 정확도는 유지되는 지점입니다.

정답이 하나로 정해져 있는 문제가 아니라, 데이터를 보며 계속 조정해가는 작업에 가깝습니다. 이 과정에서 찾아낸 방법은 특허로 출원해 두었습니다.

편차를 측정해야 편차를 줄일 수 있습니다

기기와 환경에 따른 차이는 학습으로 접근합니다. 다만 무작정 데이터를 늘리는 방식은 아닙니다.

저희는 다양한 조건에서 촬영된 사진에 모델을 적용한 뒤, 그 결과가 조건에 따라 얼마나 흩어지는지를 분석합니다. 같은 피부인데 기종이 바뀌었을 때 값이 얼마나 움직이는지, 조명이 달라졌을 때 어떤 축이 특히 민감한지를 나눠서 봅니다. 여섯 축 중에서도 색소와 붉음은 조명에, 주름과 처짐은 각도에 더 민감하게 반응하기 때문에 축마다 다른 대응이 필요합니다.

이렇게 편차의 크기와 원인을 확인한 뒤, 취약한 조건의 데이터를 보강하고 모델을 다시 학습시킵니다. 그리고 같은 방식으로 다시 측정합니다. 편차를 눈으로 보지 못하면 줄일 수도 없으니까요.

하나의 기종, 하나의 조명 조건에 맞춘 모델을 만드는 것은 상대적으로 쉽습니다. 조건이 고정되어 있으니까요. 어려운 쪽은 어떤 폰으로 어디서 찍든 비슷한 값이 나오게 만드는 일입니다. 그리고 사용자가 각자 자기 폰으로 재는 서비스라면, 반드시 어려운 쪽을 해내야 합니다.

앞선 글에서 저는 스마트폰 전면 카메라로 피부를 분석하는 일이 기술적으로 쉽지 않다고 적었습니다. 이 글에 적은 것들이 그 어려움의 실체입니다. 그럼에도 이 방향을 고른 이유는 하나입니다. 피부 데이터의 주인이 병원 서버가 아니라 본인이어야 한다고 생각하기 때문입니다.