[{"data":1,"prerenderedAt":103},["ShallowReactive",2],{"blog-\u002Fblog\u002Ffrom-grades-to-scores":3,"blog-\u002Fblog\u002Ffrom-grades-to-scores-surround":91,"blog-\u002Fblog\u002Ffrom-grades-to-scores-translation":100},{"id":4,"title":5,"author":6,"body":9,"date":75,"description":76,"draft":77,"extension":78,"image":79,"meta":80,"navigation":82,"path":83,"seo":84,"stem":85,"tags":86,"__hash__":90},"blog\u002Fblog\u002Ffrom-grades-to-scores.md","정교한 피부 평가 AI는 어떻게 만드는가",{"name":7,"picture":8},"조수익","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fauthor-sooickcho.jpg",{"type":10,"value":11,"toc":66},"minimark",[12,16,21,24,27,31,34,37,40,44,47,50,53,57,60,63],[13,14,15],"p",{},"인스킨뷰는 피부를 여섯 축으로 나눠 각각 0점부터 100점 사이의 점수로 보여줍니다. 그런데 이 점수는 어디서 온 걸까요? 오늘은 그 이야기를 하려고 합니다. 사실 이 점수의 뒤에는, 피부 평가 AI를 만드는 사람이라면 누구나 부딪히는 딜레마가 하나 있습니다.",[17,18,20],"h3",{"id":19},"전문가는-피부를-등급으로-평가합니다","전문가는 피부를 '등급'으로 평가합니다",[13,22,23],{},"피부 평가의 정답 데이터(ground truth)는 보통 등급으로 만들어집니다. 경증, 중등증, 중증처럼 4~5개 단계로 나누는 방식입니다.",[13,25,26],{},"이유는 단순합니다. 사람은 연속된 점수로 평가할 수 없기 때문입니다. 피부과 전문의에게 \"이 주름은 100점 만점에 몇 점입니까?\"라고 물으면 답하기 어렵습니다. 63점과 67점을 구분하는 것은 사람의 눈으로는 불가능에 가깝습니다. 하지만 \"4단계 중 몇 단계입니까?\"라고 물으면 답할 수 있습니다. 앞선 글에서 이야기한 IGA 같은 평가 도구들이 모두 등급 방식인 것도 그래서입니다.",[17,28,30],{"id":29},"그런데-등급으로는-변화가-안-보입니다","그런데 등급으로는 변화가 안 보입니다",[13,32,33],{},"문제는 이 등급 데이터로 AI를 학습시키면, AI도 등급밖에 모른다는 것입니다. 4단계로 배운 모델은 세상을 4단계로 봅니다.",[13,35,36],{},"이러면 곤란한 상황이 생깁니다. 꾸준히 관리해서 피부가 조금씩 좋아지고 있어도, 2단계 안에서 움직이는 동안 모델의 답은 계속 \"2단계\"입니다. 지난 글들에서 자주 재야 흐름이 보인다고 했는데, 정작 모델이 미세한 변화를 구분하지 못하면 자주 재는 의미가 없어집니다.",[13,38,39],{},"그렇다고 등급을 억지로 점수로 늘리는 것도 답이 아닙니다. 2단계를 기계적으로 50점이라 부른다고 해서, 모델이 48점과 53점의 차이를 아는 것은 아니니까요.",[17,41,43],{"id":42},"여러-명의-평가를-모으면-됩니다-비용만-빼면","여러 명의 평가를 모으면 됩니다, 비용만 빼면",[13,45,46],{},"한 가지 알려진 해법이 있습니다. 앞서 아토피피부염 연구에서 제가 썼던 방식이기도 합니다. 같은 사진을 여러 명의 전문의에게 평가하게 하는 것입니다. 저는 당시 5명의 평가를 모았습니다.",[13,48,49],{},"5명이 매긴 등급은 하나로 일치하지 않습니다. 그런데 바로 그 불일치가 정보가 됩니다. 5명 모두 2단계라 한 사진과, 2단계와 3단계가 갈린 사진은 다른 상태입니다. 등급 사이의 미묘한 지점들이 여러 명의 분포를 통해 드러나는 것이지요. 이렇게 학습하면 모델은 등급 사이를 읽을 수 있게 됩니다.",[13,51,52],{},"다만 이 방식에는 명확한 한계가 있습니다. 비용입니다. 모든 사진에 전문의 여러 명의 평가를 받는 것은 데이터가 커질수록 감당하기 어려워집니다.",[17,54,56],{"id":55},"여러-명-없이-등급-사이를-읽게-만들었습니다","여러 명 없이 등급 사이를 읽게 만들었습니다",[13,58,59],{},"그래서 저희는 다른 길을 찾았습니다. 여러 명의 평가를 모으지 않고도, 등급으로 만들어진 정답 데이터를 0~100점의 세분화된 점수로 이해하는 AI 모델을 만드는 것입니다. 구체적인 방법은 저희의 노하우라 여기에 다 적지는 못하지만, 방향은 분명합니다.",[13,61,62],{},"이렇게 하면 두 가지를 동시에 지킬 수 있습니다. 정답의 기준은 여전히 피부과 전문의의 평가에 두면서, 모델은 등급 사이의 미세한 변화까지 학습하는 것입니다.",[13,64,65],{},"인스킨뷰의 점수가 등급이 아니라 0~100점인 것은 그래서입니다. 오늘 61점과 다음 달 65점의 차이를 보여주려면, 모델이 그 사이를 읽을 수 있어야 하니까요. 자주 재야 흐름이 보인다고 했지만, 사실 그 전에 흐름을 담을 수 있는 그릇부터 필요했던 셈입니다.",{"title":67,"searchDepth":68,"depth":68,"links":69},"",2,[70,72,73,74],{"id":19,"depth":71,"text":20},3,{"id":29,"depth":71,"text":30},{"id":42,"depth":71,"text":43},{"id":55,"depth":71,"text":56},"2026-08-16","피부과 전문의는 피부를 등급으로 평가합니다. 그런데 인스킨뷰의 점수는 0~100점입니다. 등급으로 학습한 AI가 어떻게 정교한 점수를 이해하게 되는지에 대한 기록입니다.",false,"md","\u002Fimages\u002Fblog\u002Ffbeb85d4-bd04-43fa-a3a6-729aa9ee5c05.png",{"slug":81},"from-grades-to-scores",true,"\u002Fblog\u002Ffrom-grades-to-scores",{"title":5,"description":76},"blog\u002Ffrom-grades-to-scores",[87,88,89],"피부 점수","의료 AI","인스킨뷰","h4k1lJ3VtvvgTV5VNVCD6ZuVWdMW32CA7r1HZk-v95U",[92,96],{"title":93,"path":94,"stem":95,"children":-1},"피부 노화의 시간표를 데이터로 그리다","\u002Fblog\u002Fskin-aging-timeline","blog\u002Fskin-aging-timeline",{"title":97,"path":98,"stem":99,"children":-1},"스마트폰 피부 분석의 기술적 장벽과 극복 방법","\u002Fblog\u002Fchallenges-of-smartphone-capture","blog\u002Fchallenges-of-smartphone-capture",{"path":101,"title":102},"\u002Fblog\u002Fen\u002Ffrom-grades-to-scores","How We Built a Skin AI That Evaluates with Precision",1787530568375]