사용자 선호도를 고려한 머신러닝 기반의 천연 클렌징오일 제조

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1 사용자 선호도를 고려한 머신러닝 기반의 천연 클렌징오일 제조
사용자 선호도를 고려한 머신러닝 기반의 천연 클렌징오일 제조 도혜주팀 박 경 주 김 도 연 강릉원주대학교

2 보완점 Fuzzy Logic(퍼지 이론) 등 고도화된 기법을 이용하는 분석내용이 필요하다.
이전실험의 한계점 마무리감은 소비자 느낌에 의존하는 특성이라는 점에서 객관성이 부족하다. Fuzzy Logic(퍼지 이론) 등 고도화된 기법을 이용하는 분석내용이 필요하다. 본격적인 발표에 앞서 이전 실험과의 보완점에 대해 설명해드리겟습니다. 이전실험에서는 마무리감은 소비자느김에 의존하는 점이라는 것에서 객관성이 부족하였고, 퍼지이론등 고도화된 기법을 이용하는 분석내용이 필요하다는것이엇습니다. 이에 마무리감의 갹관적 판단을 위해 유수분측정기를 도입하엿고 퍼지이론을 이용하여 분석내용을 보완하엿습니다 보완점 마무리감의 객관적 판단을 위해 유수분측정기 사용하였다. 퍼지이론을 이용하여 분석내용 보완하였다.

3 연구 동기 및 목적 연구동기 연구동기및목적입니다 연구동기 – 시중 클렌징오일의 가격은 수천원대에서 수만원대까지 다양하게 분포하고있지만 성능차이는 명확하지않습니다 또 최근 화장품성분들이 피부 건강에 바람직하지 않은 것으로 알려지면서 천연화장품에 대한 관심도가 높아졌습니다 그에 맞춰 인터넷에는 클렌징제품 제조 및 사용방법이 소개되어있지만 구성비가 확실하지 않은 연유로 소비자에 따라 효과 및 만족감에 차이가 발생하고 있어 소비자의 혼란이 과중됩니다. 이에 저의 연구 목적은 혼합물실험계획법과 퍼지이론을 이용하여 다양한 조건에서 클렌징오일의 성능과 만족감을 조사하고 이를 토대로 최적 배합비율을 제시하고자 합니다 연구목적 혼합물 실험계획법과 퍼지이론을 이용하여 다양한 조건에서 클렌징오일의 성능과 만족감을 조사하고 이를 토대로 최적 배합비율을 제시하고자 한다.

4 클렌징오일이란 클렌징오일이란 화장을 지우거나 세안하는데 사용하는 화장용 오일을 말합니다
클렌징오일의 기능으로는 오일이 피지성분을 녹여내기 때문에 블랙헤드를 제거할 수있습니다 오일을 얼굴에 마사지한후에 티슈로 닦아낼 필요없이 바로 물로 세안하여 피부에 자극 없시노폐물이나 화장을 제거할 수있습니다 또한 워터프루트타입의 화장을 쉽게 지울 수 있으며 피부에 색조화장이 남아 착색되는 것을 방지할 수 있습니다 클렌징후에도 피부에 수분막을 형성하여 피부를 촉촉하게 유지시켜줍니다.

5 (Extra Virgin Olive Oil)
클렌징오일의 성분 식물성오일 (살구씨오일) 방부제 (비타민e) 클렌징오일의 성분은 식물성오일 천연계면활성제 버진오일 천연방부제등으로 구성되어있습니다 식물성오일중 하나인 살구씨오일은 피부에 닿는 느낌이 가볍고 흡수성이 우수하며 비타민 A가 풍부해 미백을 위한 화장품에 많이 선택되고 있습니다 본 실험은 살구씨오일과 버진오일을 주성분으로 하는 천연 클렌징 오일을 실험대상으로 하되 여기에 천연계면활성제로 올리브 리퀴드를 천연 방부제로는 비타민 E를 마지막으로 에센셜오일을 각각 혼합하는 것으로 하였습니다. 버진오일 (Extra Virgin Olive Oil) 천연 계면활성제 (Olive Liquid) 에센셜 오일

6 실험 설계 혼합물 실험계획법으로 Extreme Vertices Design(꼭지점설계법)을 채택
StdOrder PtType A B C 1 0.2 0.75 0.05 2 0.55 0.25 3 4 5 0.65 0.15 6 7 0.475 8 0.375 9 0.425 10 -1 0.3125 0.5875 0.1 11 0.4875 12 13 다음은 실험설계입니다 실험에서 다룰 성분은 식물성오일(A), 버진오일(B), 천연계면활성제(C) 3가지로 선정하엿습니다. 단 천연방부제와 에센셜오일은 소량으로 일정량을 첨가하는 것으로 하였고 관련 자료를 토대로 배합비율 범위를 도출하였습니다 범위에 제약이 있으므로 혼합물 실험계획법으로는 꼭지점설계법을 채택하고 .(Minitab R15 이용하여 총 13개 실험조건을 도출하엿습니다 삼각형을 보면 점들이 찍혀잇는데 이것들이 13개의 배합비를 나타냅니다. 본실험에서는 유화력 세정력 마무리감 총 3가지 성분특성을 측정하엿습니다 혼합물 실험계획법으로 Extreme Vertices Design(꼭지점설계법)을 채택 총 13개 실험조건을 도출.(Minitab R15 이용)

7 실험 구현 준비물 A : 살구씨오일, B : 엑스트라올리브버진오일, C: 올리브리퀴드
실험 구현입니다 처음에 다음과 같은 준비물을 준비합니다 준비물 A : 살구씨오일, B : 엑스트라올리브버진오일, C: 올리브리퀴드 비타민e ,에센셜오일, 공병, 비커, 스포이드, 전자저울

8 실험 구현 A : 살구씨오일 B : 엑스트라버진올리브오일 C : 올리브리퀴드 비타민e, 에센셜오일 3방울 넣어줌

9 실험 구현 이렇게 13개의 클렌징오일 샘플이 완성되었습니다 완성된 13개의 클렌징오일 샘플

10 유화력 실험 거품이 20회 흔듦 올라온 것을 측정 오일 물 첫번째로 유화력 실험입니다
유화력은 물과 오일이 얼마나 잘 섞여지는가를 말합니다 본실험에서는 물과 오일을 30ml, 10ml씩 넣어 총 20회 흔들어 준 뒤 올라오는 거품의 높이를 측정하엿습니다 . 거품의 높이가 높을수록 유화력이 좋은 것입니다. 20회 흔듦 거품이 올라온 것을 측정 물 오일

11 유화력 실험 샘플 유화력( cm) 1 10 2 9 3 5 4 7 6 8 11 12 13 유화력실험결과입니다

12 세정력 실험 세정력은 클렌징오일의 가장 중요한 기능으로서 화장을 얼마나 잘 지울 수 있는가를 측정하는 것이다. 다음으로 세정력실헙입니다 세정력은 클렌징오일의 가장 중요한 기능으로서 화장을 얼마나 잘 지울 수 있는가를 측정하는 것입니다. 본 실험에서는 2가지 방법으로 세정력 실험을 진행하였는데요 첫번째 방법으로는 파운데이션, 아이라이너2종류, 마스카라, 립스틱, 총 5종류의 화장품을 손등에 묻힌 뒤 같은 양의 클렌징오일을 도포한 화장솜을 같은 압력을 주어 닦아내 지워진 결과를 비교하였습니다. 2번째 방법으로는 실험자들에게 클렌징오일 샘플을 나눠주고 13개 시료를 총7일 동안 직접 사용하게 한 뒤 세정력에 대한 설문조사를 실시하였습니다. 방법 1 방법 2 실험진행 설문조사

13 세정력 실험 1 2 3 4 5 세정력실험에 사용된 제품 1. 마스카라(워터프루프사용) 2. 펜슬 아이라이너(워터프루프 사용)
방법 1 1 2 3 4 솜에도 총 1회, 같은양의 오일을 도포해줍니다 세정력실험에 사용된제품은 다음과 같습니다 5 세정력실험에 사용된 제품 1. 마스카라(워터프루프사용) 2. 펜슬 아이라이너(워터프루프 사용) 3. 붓펜 아이라이너(워터프루프 사용) 4. 립스틱 5. 파운데이션 솜에 오일을 총 1번 도포한다

14 세정력 실험 2 4 1 3 실험결과입니다 6 7 8 5 12 11 9 10 13

15 세정력 실험 샘플 세정력 등수 1 13 2 3 12 4 6 5 7 11 8 9 10 세정력실험의 등수를 나타낸 결과입니다

16 세정력 실험 방법 2 샘플 (설문1) (설문2) (설문3) (설문4) (설문5) 설문총합(등수) 1 2 6점(13등) 5 4
짐 방법 2 두번째방법입니다 두번째방법은 보시는거와 같이 설문지를 실험자들에게 나눠주어 설문을 실시하였습니다 이것은 설문 결과입니다 샘플 (설문1) (설문2) (설문3) (설문4) (설문5) 설문총합(등수) 1 2 6점(13등) 5 4 24점(1등) 3 7점(공동11등) 17점(6등) 16점(공동7등) 6 22점(공동3등) 7 8 23점(2등) 9 10 12점(9등) 11 20점(5등) 12 10점(10등) 13

17 마무리감 실험 (수분) (유분) 마무리감은 클렌징오일 사용 후 피부표면에 상태를 의미합니다.
유수분측정기를 이용하여 클렌징오일 사용 직후 피부 표면에 측정기를 대고 유수분을 측정하엿습니다. (수분) (유분)

18 마무리감 실험 샘플 마무리감(수분/유분) 1 59.8/26.9 (5등) 2 59.5/26.7 (공동6등) 3
57.0/25.6 (13등) 4 58.6/26.3 (10등) 5 60.5/27.2 (공동3등) 6 58.8/26.4 (9등) 7 57.7/25.9 (12등) 8 62.4/28.0 (1등) 9 10 58.1/26.1 (11등) 11 60.6/27.2 (공동3등) 12 58.9/26.5 (8등) 13 61.7/27.7 (2등) 마무리감의 실험 결과입니다.

19 실험데이터 수집 결과 Y1: 세정력 Y2: 유화력 Y3: 마무리감-수분 Y4: 마무리감-유분
3가지 특성에 대해 데이터를 수집한 결과는 다음과 같습니다. StdOrder PtType A B C y1 y2 y3 y4 1 0.2 0.75 0.05 6 10 59.8 26.9 2 0.55 0.25 24 9 59.5 26.7 3 7 5 57 25.6 4 17 58.6 26.3 0.65 0.15 16 60.5 27.2 22 58.8 26.4 0.475 8 57.7 25.9 0.375 23 62.4 28 0.425 -1 0.3125 0.5875 0.1 12 58.1 26.1 11 0.4875 20 60.6 58.9 26.5 13 61.7 27.7

20 Matrix Plot Y3와 Y4는 상관관계가 매우 높으므로 Y4는 분석에서 제외하기로 함
매트릭스 플롯을 적용, 수분과 유분은 상관관계가 매우 높으므로 유분은 분석에서 제외하엿습니다,.

21 분석 가중치는 3:1:2 이다. ★ ★ ★ 세정력 유화력 마무리감 분석입니다.
가중치는 3:1:2 이다. ★ ★ 분석입니다. 3가지 특성에 대해 데이터를 수집하고 Minitab R15를 이용하여 가중치를 세정력 3, 유화력 1, 마무리감 2로 설정한 후 혼합물회귀분석을 실시한 결과(심플렉스플롯) 입니다. ★ 세정력 유화력 마무리감

22 분석 ★ 이를 토대로 (중첩 등고선도)을 도시하면 최적배합비가 존재하는 영역을 식별할 수 있습니다 , Minitab이 제공하는 (반응최적화도구)를 적용한 결과 최적배합비는 0.30:0.45:0.25로 나타났습니다. 이 최적배합비는 실험계획법을 이용한 최적비입니다. 좀더 고도화된 기법인 Fuzzy Logic(퍼지 이론)을 이용하여 다른 배합비를 구해보겟습니다. 최적배합비는 0.30:0.45:0.25.

23 Fuzzy Logic을 이용한 분석

24 Weekend? Week Days={Monday, Tuesday, Wednesday, Thursday, Friday}
Weekend Days={Saturday, Sunday}

25 Membership Functions Weekend Four Seasons

26 Fuzzy Logic이란.. 인공지능 학습을 위한 Machine Learning 기법의 하나로
애매하고 부정확한 입력을 효과적으로 처리함으로써 포용성이 높은 시스템을 구축할 수 있고 신경회로망과도 결합하여 예측 분야에서 널리 활용되고 있음 (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)

27 Fuzzy System Fuzzy System Appraisers Fuzzy Score
5명의 점수를 퍼지화하는 데에는 Gaussian Membership Function(가우시안 멤버쉽 펑션)을 이용함 (단 =1) (멤버쉽펑션) 퍼지(fuzzey) 이론에서 「중 정도」라든가 「대체로」라는 등을 표시하기 위해 쓰이는 함수. 어느 요소의 성질을 나타내는 수치 x와 그것이 주어진 「애매한 표현」에 속하는 정도 p를 그래프로 나타낸것이다. [네이버 지식백과] 멤버십 함수 [membership function, -函數] (전자용어사전, , 성안당)

28 Fuzzy System Crispy Score (단순합) Fuzzy Score (Gaussian Membership Function)

29 Fuzzy Score 계산결과 StdOrder A B C 평가자1 평가자2 평가자3 평가자4 평가자5 f_score 1
0.2000 0.7500 0.0500 2 6.0874 0.5500 0.2500 5 4 3 7.1015 0.6500 0.1500 6 7 0.4750 8 0.3750 9 0.4250 10 0.3125 0.5875 0.1000 11 0.4875 12 13

30 Fuzzy Score ★ 사용자선호도를 퍼지이론을 이용하여 나타낸 결과입니다.

31 Total Optimization ★ 최적배합비는 0.33:0.42:0.25. 가중치 3:1:2
이를 토대로 (중첩 등고선도)을 도시하면 최적배합비가 존재하는 영역을 식별할 수 있습니다 , Minitab이 제공하는 (반응최적화도구)를 적용한 결과 퍼지이론을 적용한 최적배합비는 0.33:0.42:0.25로 나타났습니다. 가중치 3:1:2 최적배합비는 0.33:0.42:0.25.

32 확인 실험

33 유화력 확인 실험 유화력 퍼지 WIN 실험계획 실험계획 실험계획 퍼지 퍼지 퍼지 물 30ml 오일 10ml
총 20회 흔들어 줌 흔들고 난 직후에는 별차이가 없어 보임 1시간 후 퍼지는 그대로이나 실험계획은 거품이 사그라듬 유화력 퍼지 WIN

34 세정력 확인 실험 세정력 퍼지 WIN 퍼지 실험계획 같은 화장품 같은 압력으로 실험진행
둘 다 세정력 성능이 좋은 편에 속하나 자세히 비교해보면 아이라인이나 립스틱 쪽에서 퍼지가 좀 더 잘 지워진 것을 확인할 수 있다. 세정력 퍼지 WIN

35 마무리감 확인 실험 마무리감 퍼지 WIN (실험 전) 원래 피부 유수분 (실험 후) 퍼지 피부 유수분 (실험 후)
실험계획 피부 유수분 마무리감 퍼지 WIN

36 확인 실험 결과 표본 비율 13개의 오일과 비교를 했을 때
퍼지로 도출한 최적배합비는 0.33:0.42:0.25 실험계획으로 도출한 최적배합비는 0.30:0.45:0.25 0.03:0.03:0 차이 표본 비율 13개의 오일과 비교를 했을 때 퍼지의 최적배합비와 실험계획 최적배합비 모두 좋은 편에 속하는 결과이나 퍼지최적비와 실험계획최적비 두 가지만 놓고 보았을 때는 퍼지가 더 좋은 결과를 나타났다.

37 결론 연구결과 종합 본 연구는 혼합물 실험계획법과 퍼지이론을 이용하여 사용자 선호도를 고려한 클렌징오일의 구성비를 제안하였으며 확인실험 결과 3가지 특성 모두 대체로 만족스러운 것으로 나타났다. 본 연구의 내용은 클렌징오일 제품 설계에 가이드라인 역할을 할 수 있을 것이며 유사 제품에도 활용을 검토할 수 있을 것으로 판단된다. 결론 본 연구는 혼합물 실험계획법과 퍼지이론을 이용하여 사용자 선호도를 고려한 클렌징오일의 구성비를 제안하였으며 확인실험 결과 3가지 특성 모두 대체로 만족스러운 것으로 나타났다. 본 연구의 내용은 클렌징오일 제품 설계에 가이드라인 역할을 할 수 있을 것이며 유사 제품에도 활용을 검토할 수 있을 것으로 판단. 한계점으로는 퍼지이론외에 다른 머신러닝 기법을 이용하고, 더많은 표본을 추출하여 분석내용을 보완하고자 한다 퍼지이론 외에 다른 머신러닝 기법들을 이용하고, 더 많은 표본을 추출하여 보다 정밀,고도화된 분석내용을 보완하고자 한다. 한계점

38 참고문헌 클렌징오일 [cleansing oil] 두산백과 무엇이든 홈메이드 김소진
향기로운 삶을 연출하는 허브&아로마 라이프 조태동외1인 올리브유의 효능 정통 이태리 요리, 백산출판사 화학산책 여인형 천연화장품,유기농화장품의정의 holiccenter Minitab R15 Extreme Vertices Design Simplex Design Plot in Amounts Mixture Regression Response Optimizer Fuzzy Logic 현대실험계획법 박성현 민영사 Post Green Belt 과정 LG화학기술연구원 패션저널&텍스타일라이프:서경옥 기자 데일리코스메틱 이민아 화장품바로알기 식물성오일 특징과 효능 별이울 서영란, 천연 및 유기농 화장품의 인지도와 선호도에 관한 연구, 숙명여자대학교 원격 대학원 향장미용, 2006 김보미, 천연물을 이용한 클렌징 오일이 소비자의 피부 상태와 만족도에 미치는 영향, 중앙대학교 의약식품대학원 향장품 및 향장산업 전공, 2011 Mbc뉴스 참고문헌입니다

39 감사합니다. 감사합니다