네일 및 페디큐어 데이터

초거대AI 확산 생태계 조성사업은 국내 AI 산업의 경쟁력 강화를 위해 대규모·고품질 학습데이터를 구축하고 AI허브에 개방하는 것을 목표로 한다. 글로벌 빅테크 중심의 기술 격차와 국내 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 23개 분야, 30종의 특화 데이터를 지원한다. 올해는 초거대AI·LMM 학습을 위한 원천데이터 품질 확보, 법적·윤리적 요건 준수, 컨소시엄 기반 참여가 강조된다. 기업·대학·연구기관 등 다양한 주체가 참여해 산업 전반의 AI 활용도를 높이는 방향으로 추진된다.

본 과제의 목표는 네일·페디큐어 디자인의 가상 피팅 서비스를 구현할 수 있도록 손·발 기반 3D 모델과 고해상도 이미지 데이터를 구축해 초거대AI·LMM 학습에 활용 가능한 대규모 데이터셋을 확보하는 것이다. 500명 이상을 대상으로 한 원천데이터 수집, 3D 모델링 및 텍스처 맵 생성, 디자인 이미지 수집, 그리고 이를 기반으로 한 AI 가상 피팅·큐레이션 모델 개발까지 포함한다. 이를 통해 뷰티 서비스 기업이 실제 사용자 손·발 형태에 맞춘 정교한 추천과 시각화 기능을 구현할 수 있는 기반을 마련한다.

본 과제는 네일·페디큐어 특화 초거대AI 학습용 데이터를 구축하고 이를 활용해 가상 피팅 모델을 개발하는 것을 중심으로 진행된다. 데이터 품질, 법적 권리 확보, 모델 검증까지 포함한 전주기형 R&D 과제로 구성된다. 1. 원천데이터 구축 - 500명 이상으로부터 손·발 이미지를 다양한 각도와 포즈로 수집 - 지문·정맥 등 민감정보 제거 및 비식별화 처리 - 네일·페디큐어 디자인 트렌드를 반영한 1만 건 이상 이미지 수집 - 모든 데이터에 대해 저작권·초상권 확보 및 IRB/DRB 승인 진행 2. 3D 모델 및 고급 가공데이터 생성 - 손·발 형태 기반의 3D 모델링 2,000건 생성 - UV 매핑, 랜드마크 추출 등 정교한 가공데이터 제작 - 텍스처 맵 1만 건 이상 구축하여 가상 피팅에 적용 가능하도록 구성 - mIOU 90% 이상 확보 등 품질 기준 충족 3. AI 모델 및 알고리즘 개발 - 구축 데이터 기반 네일/페디큐어 디자인 가상 피팅 모델 구현 - 사용자 맞춤형 디자인 큐레이션을 위한 LMM 모델 학습 - 현실 손·발 형태 반영도 개선을 위한 검증 및 반복 학습 수행 4. 데이터 품질·법적 검증 및 AI허브 공개 - 초기·중간·최종 데이터 제출 및 품질검증(TTA 등) 대응 - 중복데이터 방지, 저작권·개인정보·초상권 관련 법적 증빙 확보 - 최종 데이터 및 모델을 AI허브에 개방하여 산업 전반에서 활용 가능하도록 제공 본 과제를 통해 뷰티·콘텐츠 기업은 실제 사용자 기반의 고품질 데이터를 활용하여 가상 뷰티 서비스의 정확도와 사용자 경험을 한 단계 향상할 수 있는 기반을 확보하게 된다.