인공지능
향수 혁신: 자동화된 AI 향 디자인의 부상
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도쿄과학대학 연구진은 글로 표현한 향의 특징에 맞춰 에센셜 오일 배합을 제안하는 OGDiffusion 모델을 개발했다. 결과는 2025년 3월 IEEE Access에 발표됐다. 향을 설계하는 기초 연구로, 상업용 향수 제조 공정이나 제품 안전성 심사가 끝났다는 뜻은 아니다.
향 설계에 시간이 걸리는 이유
조향사는 원하는 인상이 나올 때까지 재료와 비율을 반복해서 바꾼다. 향수뿐 아니라 가정용 제품도 이런 과정을 거친다. 향기가 기억을 떠올리게 할 수 있다는 설명은 흥미로운 배경이지만, 이번 연구는 기억력이나 건강 효과를 측정하지 않았다.
OGDiffusion의 작동 원리
연구팀은 에센셜 오일 166종의 질량분석 데이터와 향을 표현하는 단어를 모델 학습에 사용했다. 대학의 상세 발표에 따르면 자료는 57가지 향 묘사어와 관련되어 있다. 기존 기사에서 말한 ‘묘사어 아홉 가지’라는 단정은 이 설명과 맞지 않는다.
사용자가 원하는 향의 특징을 입력하면 확산 모델이 그에 해당하는 질량 스펙트럼을 만든다. 이어 음이 아닌 최소제곱법으로 목표 스펙트럼에 가까운 에센셜 오일의 혼합 비율을 계산한다. AI가 실제 냄새를 맡는 것은 아니며, 화학적 특성과 배합안을 생성하는 방식이다.
사람이 평가한 시험 결과
첫 평가에는 14명이 참여해 여섯 가지 향 쌍 가운데 목표 묘사어에 맞는 것을 골랐다. 두 번째 평가에서는 23명이 향의 특징을 하나 추가한 시료와 원래 시료를 비교했다. 대학 발표에 따르면 선택 결과는 대체로 연구진의 의도와 일치했다. 참여자가 적고 시험 조건이 제한되어 모든 사람이 같은 향을 선호한다는 결론을 낼 수는 없다.
활용 가능성과 안전성
향수, 실내 방향 제품, 향을 곁들인 디지털 콘텐츠의 시제품 개발에 도움이 될 수 있다. 식품 분야 적용도 향후 연구할 만하다. 그러나 이번 실험은 대량생산, 비용 절감, 위조품 판별 또는 의학적 효과를 입증하지 않았다. 대학은 지금은 액체 향 시료를 만드는 단계이며 실시간 향 생성은 향후 목표라고 밝혔다.
에센셜 오일이 자연 유래라는 이유만으로 피부와 환경에 언제나 안전한 것은 아니다. 알레르기 가능성, 농도, 품질 및 관련 규정은 제품별로 검토해야 한다.
IFF와 향료 산업
International Flavors & Fragrances(IFF) (IFF )는 향료와 식품 관련 소재를 공급한다. 회사 연혁에 따르면 1889년 설립된 Polak & Schwarz는 1958년 van Ameringen-Haebler와 합병해 IFF가 됐다. IFF가 OGDiffusion 연구에 참여하거나 이 기술에서 직접 매출을 올린다는 근거는 없다. 오래된 주주 비율도 현재 수치처럼 제시하지 않았다.
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결론
OGDiffusion은 측정한 오일의 화학적 특성과 향을 나타내는 단어를 연결해 배합안을 만들 수 있음을 보여 줬다. 작은 규모의 후각 평가가 가능성을 뒷받침하지만, 상업적 사용에는 더 넓은 검증과 재현성 및 안전성 평가가 필요하다.
연구 및 출처
M. Aleixandre, D. Prasetyawan, T. Nakamoto, “Generative Diffusion Network for Creating Scents”, IEEE Access, 2025; 도쿄과학대학, 2025년 4월 24일.
