“이 색으로 해주세요”는 숫자가 아닙니다
사진 한 장으로 주문하지만, 내 머리에서 그 색이 얼마나 나올지는 시술이 끝나야 알 수 있습니다.
AI hair-colour closed loop · 프로토타입
그 색이,
내 머리에서 나올까?
시술 전에 답하는 AI 염색
분광 스캐너와 카메라로 모발·잔존 색소·피부톤을 약 30초 안에 수치로 읽고, AI 추천 색과 고객이 고른 색을 구현도 %로 나란히 보여줍니다. 결정한 색은 매장 브랜드의 g 단위 배합으로. 시술 후 다시 측정해 고객마다 학습하니, 다음 방문이 더 정확해집니다.
- ΔE00 ≤ 5 목표 색차
- 약 30초 측정
- g 단위 브랜드별 배합
이미지는 AI로 생성한 시안입니다
왜 필요한가
같은 염색약, 다른 결과
염색 결과는 모발 상태에 따라 매번 달라지지만, 그 상태를 숫자로 확인하는 도구는 없었습니다. 미용사도, 고객도 시술이 끝나야 답을 알게 됩니다.
모발은 매번 다릅니다
잔존 색소·손상도·모발량이 달라 같은 배합이 같은 색을 내지 않습니다. 결국 경험과 감으로 보정합니다.
잘 나온 배합이 기록되지 않습니다
다음 방문에는 기억에 의존하고, 담당 디자이너가 바뀌면 처음부터 다시 시작합니다.
어떻게 작동하나요
측정에서 학습까지, 시술 한 번이 한 바퀴
네 단계가 하나의 루프를 이룹니다. 마지막 단계의 기록이 다음 시술의 첫 단계에 반영됩니다.
측정
분광 스캐너 + 스마트폰 카메라로 뿌리·중간·끝의 L*a*b*, 잔존 색소, 모발량, 피부톤을 수치화합니다.
추천 · 선택
피부톤·모발량에 맞춰 밝기를 조정한 AI 추천 색과, 고객이 고른 색 중 가장 잘 나올 색을 구현도 %와 함께 나란히 보여줍니다. 선택은 고객이 합니다.
브랜드별 배합
결정한 색을 매장이 쓰는 브랜드의 염모제·산화제 g 단위 배합으로 바꿉니다. 미용사의 수정도 기록됩니다.
재측정 · 학습
시술 후 다시 측정해 예측과의 차이(ΔE)를 기록하고, 고객별 편차를 학습합니다. 이 기록이 고객의 모발 DNA가 됩니다.
다음 방문에는 학습된 편차가 배합에 먼저 반영됩니다
1 · 측정
“이 색으로 해주세요”를 숫자로 바꿉니다
같은 염색약을 써도 같은 색이 나오지 않는 이유는 모발 상태가 매번 다르기 때문입니다. 감으로 판단하던 것을 측정값으로 바꿉니다.
- 뿌리 · 중간 · 끝 부위별 L*a*b* 측정
- 잔존 색소(웜 / 쿨 / 진한 염색)와 손상도 반영
- 카메라로 피부톤(웜 / 뉴트럴 / 쿨)과 모발량 추정
4 · 학습
고객의 머리를 기억하는 모발 DNA
시술 후 재측정값은 그 고객의 편차로 저장됩니다. 다음 방문에는 이 편차가 배합에 먼저 반영되어, 방문할수록 예측이 정확해집니다.
- 예측 vs 실제 ΔE00 타임라인
- 고객별 · 매장 전체 편차(EMA) 학습
- 미용사 수정 이력도 학습 데이터로
누구에게
미용사에게, 그리고 고객에게
한 화면을 두 사람이 함께 봅니다. 미용사는 배합의 근거를, 고객은 결과의 기대치를 얻습니다.
감을 부정하지 않고, 근거를 더합니다
- 시술 전 구현도 %로 고객과 기대치를 맞춰 재시술 위험을 줄입니다
- 매장이 쓰는 브랜드 기준의 g 단위 배합 — 저울 또는 자동배합기로
- 현장에서 고친 양도 기록되어, 다음 배합의 학습 데이터가 됩니다
- 담당이 바뀌어도 고객의 모발 프로필은 매장에 남습니다
프로토타입 · 실제 브랜드 컬러차트 연동 전
시술 전에 “얼마나 나올지”를 봅니다
- AI 추천 색과 내가 고른 색, 두 가지를 구현도 %로 비교하고 직접 선택
- “지금 모발 그대로 72%” vs “탈색 1회 후 93%” — 선택의 결과를 먼저 이해
- 내 사진에 예측 색을 얹어 보는 가상 염색 (기기 안에서만 처리)
- 스캐너가 없어도 휴대폰 카메라만으로 어울리는 색을 미리 보는 간편 추천 (참고용)
- 방문마다 쌓이는 나의 모발 프로필 — 다음엔 더 정확하게
수치는 모두 예시이며 규칙 기반 목업입니다
숫자로 보는 목표
우리가 맞추려는 기준
아래 수치는 개발 목표와 화면 예시입니다. swatch 실험과 파일럿 실측으로 검증한 뒤 실제 값으로 갱신합니다.
ΔE00 ≤ 5목표예측 대비 색차시술 후 재측정으로 검증하는 목표 정확도
30초 · 목표측정 시간스캐너 3부위 + 카메라 피부톤을 한 번에
0.1g배합 단위브랜드별 염모제·산화제 양을 g 단위로 (예시)
2가지선택지AI 추천 색 / 고객이 고른 색, 구현도 %와 함께
로드맵 · 목표 일정
프로토타입에서 매장으로
수원대학교 학생 창업팀(모두의 창업 2기)이 만들고 있습니다. 아래 일정은 목표이며 변경될 수 있습니다.
2026 · 지금
프로토타입
규칙 기반 예측·배합 목업, 웹 앱 데모, swatch 실험 설계. 스캐너 하드웨어 시안 검토.
2027 1Q · 목표
파일럿 5~10개 매장
수원·경기 지역 미용실에서 실측 데이터 수집. 예측 계수 교정과 ΔE00 ≤ 5 검증.
이후 · 목표
정식 판매
스캐너 + 앱 구독 모델. 가격은 파일럿 결과에 따라 확정하는 목표가로 안내 예정.
프로토타입 체험
고객 목록
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