[비즈니스포스트] 코스맥스가 사용감과 색감에 이어 향까지 인공지능(AI) 활용 범위를 확대한다.
코스맥스는 3일 분자 구조만으로 향기를 예측할 수 있는 ‘AI 향기 예측 알고리즘 모델’을 개발했다고 밝혔다.
AI 향기 예측 알고리즘 모델은 화장품 개발 과정에서 사용되는 향료를 포함한 화장품 원료에 대해 후각적 특징을 예측할 수 있는 기술이다.
화장품은 여러 원료를 섞어 만들기 때문에 향료 외에도 각 원료가 가진 고유의 냄새가 제품의 최종 향에 영향을 준다. 하지만 원료 향에 대한 데이터가 충분하지 않고 대부분 ‘특이한 냄새’ 정도로만 표현돼 문제가 되는 원료를 찾아 수정하는 데 많은 시간이 필요하다.
반면 코스맥스가 개발한 AI 향기 예측 모델은 8600여 종에 이르는 분자-향기 데이터를 기반으로 분자 지문을 학습해 분자 구조만으로 향을 예측할 수 있다. 사용된 원료 가운데 원인이 되는 원료를 특정해 개선 작업을 앞당길 수 있다고 코스맥스는 설명했다.
이번 연구는 후각 매커니즘 기초연구에 대한 학술적 기여도가 높은 것으로 파악됐다.
코스맥스는 이번 연구 성과에 대한 논문을 세계적 과학 학술지 ‘네이처’의 자매지인 ‘커뮤니케이션즈 케미스트리’에 게재했다. 국내 기업이 독자적으로 수행한 향료 분야 연구가 네이처 자매지에 실린 첫 사례다.
코스맥스 관계자는 “AI 향기 예측 모델은 코스맥스 내부 연구 역량만으로 완성한 기술로 향료 화학과 데이터 과학을 융합한 결정체”라며 “K-프래그런스 경쟁력 강화와 글로벌 화장품 산업 혁신에 중요한 이정표가 될 것”이라고 말했다. 김예원 기자
코스맥스는 3일 분자 구조만으로 향기를 예측할 수 있는 ‘AI 향기 예측 알고리즘 모델’을 개발했다고 밝혔다.
▲ 코스맥스가 인공지능을 활용해 화장품 향기를 예측하는 알고리즘 모델을 개발했다. <코스맥스>
AI 향기 예측 알고리즘 모델은 화장품 개발 과정에서 사용되는 향료를 포함한 화장품 원료에 대해 후각적 특징을 예측할 수 있는 기술이다.
화장품은 여러 원료를 섞어 만들기 때문에 향료 외에도 각 원료가 가진 고유의 냄새가 제품의 최종 향에 영향을 준다. 하지만 원료 향에 대한 데이터가 충분하지 않고 대부분 ‘특이한 냄새’ 정도로만 표현돼 문제가 되는 원료를 찾아 수정하는 데 많은 시간이 필요하다.
반면 코스맥스가 개발한 AI 향기 예측 모델은 8600여 종에 이르는 분자-향기 데이터를 기반으로 분자 지문을 학습해 분자 구조만으로 향을 예측할 수 있다. 사용된 원료 가운데 원인이 되는 원료를 특정해 개선 작업을 앞당길 수 있다고 코스맥스는 설명했다.
이번 연구는 후각 매커니즘 기초연구에 대한 학술적 기여도가 높은 것으로 파악됐다.
코스맥스는 이번 연구 성과에 대한 논문을 세계적 과학 학술지 ‘네이처’의 자매지인 ‘커뮤니케이션즈 케미스트리’에 게재했다. 국내 기업이 독자적으로 수행한 향료 분야 연구가 네이처 자매지에 실린 첫 사례다.
코스맥스 관계자는 “AI 향기 예측 모델은 코스맥스 내부 연구 역량만으로 완성한 기술로 향료 화학과 데이터 과학을 융합한 결정체”라며 “K-프래그런스 경쟁력 강화와 글로벌 화장품 산업 혁신에 중요한 이정표가 될 것”이라고 말했다. 김예원 기자