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ID
10083
INCI 기반 11개국 화장품 규제 진단 AI
기업 용역
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대학 연구실
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본 연구는 화장품 전성분(INCI)과 국가별 화장품 규제 정보를 AI 기반으로 자동 분석하여 글로벌 수출 규제 검토를 지원하는 지능형 컴플라이언스 엔진을 개발하는 것을 목표로 합니다. OCR 기반 라벨 인식 기술과 자연어처리(NLP), 지식그래프(Knowledge Graph)를 활용하여 성분과 국가별 규제 조항을 자동 매칭하고, 수출 가능 여부 및 라벨링 적합성을 실시간으로 진단하는 기술을 연구하며, 다국어 라벨 이미지 인식 정확도 향상과 비정형 규제 문서의 구조화·자동 업데이트 체계를 통해 규제 대응 시간을 단축하고 분석 정확도를 향상하고자 합니다.
게시자 유형
기업
핵심 키워드
INCI 온톨로지
규제 컴플라이언스 AI
라벨링 자동 검증
과제 규모
협의 가능
공고 마감일
2026-07-31
기업 소개
기업 소개 및 사업 영역
해당 기업은 2026년 5월 사업자 등록 예정으로, K-뷰티 인디브랜드의 글로벌 진출을 지원하기 위한 AI 수출 전략 솔루션을 주력 사업 분야로 추진하고 있습니다. AI 기반 서비스 플랫폼을 중심으로 화장품 전성분별 국가별 성분 규제 실행가이드, 바이어 활동도 점수 엔진, 바이어 매칭 알고리즘 등 지식재산권 출원을 준비하고 있으며, 글로벌 규제 대응과 수출 실행 과정에서 발생하는 정보 비대칭과 비용 문제를 데이터·AI로 해소하는 것을 지향합니다.
대표 제품 및 서비스
- AI 기반 K-뷰티 글로벌 수출 전략 솔루션(서비스 플랫폼) - 화장품 전성분별 국가별 성분 규제 실행가이드(출원 예정) - 바이어 활동도 점수 엔진 및 바이어 매칭 알고리즘(출원 예정)
정부과제 / 산학협력 경험
- 정부과제 / 산학협력 경험: 0건
과제 개요
연구 희망 주제
본 연구는 식약처 화장품 성분 DB 연계형 INCI 정규화 파이프라인을 기반으로, 11개국 화장품 규제 컴플라이언스 자동 진단 AI 엔진을 고도화하는 것을 목표로 합니다. 구체적으로 다국어·비정형 라벨 이미지에서 INCI 성분 및 필수 표기 항목을 정확히 추출하기 위한 OCR 성능을 개선하고, 비정형 규제 문서(법령·고시·공시)에서 규제 조항을 구조화하여 지식그래프 기반으로 성분-규제 조항을 자동 매칭함으로써, 국가별 수출 가능 여부와 라벨링 적합성 판정을 정밀화하고자 합니다.
연구 진행 배경
K-뷰티 글로벌 수출 시장이 성장하는 가운데 미국 MoCRA, EU CPNP, 중국 NMPA, 일본 후생노동성 화장품기준 등 11개국 규제가 동시 강화되며 연 매출 10~50억 규모 인디브랜드의 진입 장벽이 심화되고 있습니다. 현재 인디브랜드는 1개국 수출 전 컨설팅에 평균 3~4주와 건당 50~200만 원의 비용을 부담하며, 1회 수출 실행에 평균 3,000~4,000만 원 수준의 누적 비용이 발생하는 구조적 비효율이 존재합니다. 기업은 이를 해결하기 위해 라벨 OCR/파싱(현재 85%), 규제 DB 매칭(현재 80%), 판정 정확도(현재 80%)를 개선하는 INCI 기반 11개국 규제 자동 진단 파이프라인을 개발 중이며, 공동연구를 통해 OCR 정확도 향상과 규제 조항-성분 자동 매칭의 지식그래프 기반 고도화를 수행하여 End-to-end 통합 정확도 95% 이상 및 공동 특허 출원을 달성하고자 합니다.
연구 과제 개요
1. 라벨 OCR/파싱 성능 고도화 - 다국어·소형 폰트·곡면 라벨 등 난이도 높은 라벨 이미지에서 성분 텍스트 및 필수 표기 항목 추출 정확도 향상 - 표본 확대로 성능 검증(현재 10 SKU 수준 → 과제 중 200 SKU 이상 확대) 2. 11개국 규제 텍스트 구조화 및 규제 DB 자동 반영 체계 구축 - 11개국 비정형 규제 문서(법령·고시·공시)에서 성분명, 배합한도, 금지조건 등 핵심 규제 정보를 자동 추출 - 분기/반기 수동 업데이트 체계를 월 자동 업데이트 및 정기 검수 체계로 전환 3. INCI-규제 자동 매칭 엔진(지식그래프 기반) 고도화 - 식약처 DB로 정규화된 INCI 표준 성분과 국가별 규제 조항의 자동 매칭 알고리즘 개발 - 지식그래프화 및 매칭 자동화율 향상, 규제 매칭 정확도 고도화 4. End-to-end 진단 및 라벨링 자동 검증 통합 - 라벨 OCR 결과와 규제 매칭 결과를 결합하여 배합한도, 금지조건, 라벨링 위반 여부를 자동 판정 - End-to-end 통합 정확도 목표 달성을 위한 통합 평가 및 개선
세부 목표
- 11개국 INCI-규제 자동 매칭 엔진(지식그래프 기반) 개발 - 화장품 라벨 가이드 및 다국가 라벨링 요건 자동 검증 기능 개발 - OCR 정확도 95% 이상으로 개선(현재 85%) - 규제 매칭 정확도 95% 이상(최종 목표 98% 이상)으로 개선(현재 80%) - 신규 규제 자동 반영을 월 주기 업데이트로 전환 - 공동 특허 2건 출원 - 공동 논문 1편 이상 게재
협업 요건
협력 가능 분야
- 자연어처리(NLP) 기반 화장품 규제 문서 분석 및 정보추출 기술 분야 - 지식그래프(Knowledge Graph) 기반 성분-규제 관계 모델링 연구 분야 - OCR 기반 화장품 라벨 이미지 인식 및 문서 이해 기술 분야 - 화학정보학(Chemoinformatics) 및 화장품 성분 데이터 분석 기술 분야 - AI 기반 글로벌 규제 컴플라이언스 자동화 및 추천 시스템 연구 분야 - 대규모 규제 데이터베이스 구축 및 지속적 업데이트 자동화 기술 분야
파트너 기대 역할
기업 역할 - 식약처 화장품 성분 DB 연동 INCI 정규화 파이프라인 제공 - 50 SKU 실제 INCI 데이터셋 제공(과제 중 200 SKU 이상으로 확대) - 11개국 규제 RulePack 초기 DB 및 비정형 규제 텍스트 원본 자료 제공 - 5개 K-뷰티 인디브랜드 PoC 파트너 실거래 환경 및 MVP SaaS 플랫폼 기반 테스트베드 제공 - 시스템 통합·모델 배포·UX 설계 등 제품화 연계 수행 - Claude API·OCR API·관세사 자문 계약 등 외부 비용 부담 - 협약 기간 내 in-kind 연구비 매칭 중심으로 참여(후속 정부 R&D 수주 시 현금 매칭 전환 가능) 연구실 역할 - 원천기술 제공 및 이론적 자문 - 공동 실험 및 데이터 분석 - 시제품 제작 및 성능 평가 지원 - 정부 R&D 과제 공동 기획 및 수주
협업 파트너 희망 요건
0. 경희대학교 산하 연구실과의 협업 희망 1. 전공 분야: (1) 약학·약품분석학·화장품과학·응용화학·생명과학 분야 + (2) 컴퓨터공학· 소프트웨어융합·데이터사이언스 분야 (자연어처리·지식그래프 전공), 두 분야 융합 또는 컨소시엄 매칭 희망 2. 필수 보유 기술/노하우: ① 화장품 성분 화학 및 INCI 명명법 도메인 지식 ② 국제 화장품 규제(MoCRA, EU 1223/2009, NMPA IECIC 2021, 일본 화 장품기준 등) 분석 경험 또는 관심이 많은 자 ③ 비정형 규제 텍스트의 자연어처리(NLP) 기반 정형화 기법 ④ 지식그래프(Knowledge Graph)·온톨로지 기반 성분-규제 매핑 알고리즘 설계 능력 ⑤ 화장품 라벨 이미지 OCR 도메인 파인튜닝 경험 우대 3. 특정 연구 장비 보유 여부: 벡터 DB(Pinecone/Milvus 등), 화학정보학 도구(RDKit 등), NLP 학습 환경 4. 과거 유사 과제 수행 경험: 식약처·관세청 R&D, 화장품 안전성/규제 R&D, 산학협력 AI 과제 수행 경험 우대