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Haut.AI, 셀카를 이용한 임상 등급 피부 분석 서비스 출시

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.13 14:53
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Haut.AI는 11월 11일 Face Analysis 3.0을 공개하며 스마트폰 셀카를 통해 소비자에게 임상 수준의 피부 평가 기술을 제공합니다. AI 기반 플랫폼은 한때 피부과 실험실에만 국한되었던 정밀도로 29가지 피부 파라미터를 분석하며, 전문 진단과 가정 내 피부 관리 사이의 격차를 해소하는 것을 목표로 합니다.​

에스토니아에 본사를 둔 이 회사의 최신 시스템은 광범위한 분류를 제공하는 대신 특정 피부 상태를 구별합니다—잔주름과 깊은 주름을 분리하고 주근깨와 기미를 구분합니다. Face Analysis 3.0은 발견 사항을 표준화된 피부과 점수로 변환하여 임상 연구와 제품 테스트 전반에 걸쳐 일관된 비교를 가능하게 합니다.​

"지금까지 임상 수준의 피부 분석은 특수 장비와 실험실 환경을 필요로 했습니다"라고 Haut.AI의 CEO이자 공동 창립자인 Anastasia Georgievskaya는 말했습니다. "Face Analysis 3.0과 표준화된 셀카 촬영을 위한 LIQA 기술을 통해 휴대폰으로 사진을 찍는 것만큼 간단하게 만들었습니다."​


다각도 이미징 및 개인정보 보호 장치

이 플랫폼은 정면, 좌측, 우측 세 가지 각도에서 이미지를 캡처하여 통합 분석으로 병합하는 Face180 기술을 도입했습니다. 이 접근 방식은 머리 기울임이나 각도 변화로 인한 사각지대를 제거하고 측정 안정성을 최대 30%까지 향상시킨다고 회사 측은 밝혔습니다.​

개인정보 보호를 위해 모든 이미지는 Haut.AI의 특허받은 Skin Atlas 기술을 거치며, 이 기술은 필수적인 피부 데이터를 보존하면서 식별 가능한 특징을 제거합니다. 이 시스템은 또한 다양한 조명 조건에서 셀카를 표준화하기 위해 색상 보정을 사용하여 결과가 환경적 요인이 아닌 실제 피부 변화를 반영하도록 보장합니다.​

이번 출시는 AI 피부 분석 시장이 급속도로 확장되는 시점에 이루어졌습니다. 시장 조사에 따르면 글로벌 시장은 2025년 17억 9천만 달러로 평가되었으며 2034년까지 71억 1천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 피부과 분야의 AI 모델은 현재 80~98%의 진단 정확도를 달성하고 있으며, 일부 연구에서는 숙련된 피부과 전문의와 비교할 만한 성능을 보여줍니다.​


산업 파트너십 및 응용 분야

2018년에 설립된 Haut.AI는 Ulta Beauty, Neutrogena, Beiersdorf, Grupo Boticário 등 주요 뷰티 브랜드들과 파트너십을 맺고 있습니다. 이 회사의 기술은 Neutrogena의 Skin360 플랫폼과 Ulta Beauty의 모바일 앱에서 피부 분석 기능을 지원합니다.​

뷰티 브랜드의 경우, Face Analysis 3.0은 특정 색소 침착 유형이나 여드름 증상을 식별하여 제품 매칭을 가능하게 하며, 제품 포뮬러가 작용하도록 설계된 방식에 부합하는 추천을 제공합니다. 이 시스템은 정확한 염증 수를 보여주는 픽셀 수준의 마스크를 제공하여, 전문가와 소비자 모두에게 AI 결과를 설명 가능하게 만듭니다.​

이 플랫폼은 제품 라인을 개선하는 글로벌 브랜드부터 집에서 피부 건강을 모니터링하는 소비자까지 뷰티 생태계 전반에서 사용할 수 있도록 설계되었으며, 알고리즘은 전문 이미징 시스템과 일상적인 스마트폰 모두에 최적화되어 있습니다.

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Anthropic은 Claude를 위한 세 가지 베타 기능인 Tool Search Tool, Programmatic Tool Calling, Tool Use Examples를 출시했습니다. 이는 AI 에이전트가 컨텍스트 윈도우를 과부하시키지 않고 수백 또는 수천 개의 도구를 사용할 수 있도록 하며, 개별 API 요청 대신 코드를 통해 도구를 호출하고, 스키마 정의만으로가 아닌 구체적인 예시를 통해 올바른 사용법을 학습하도록 설계되었습니다.내부 테스트에서 Tool Search Tool은 토큰 사용량을 85% 감소시키는 동시에 대규모 도구 라이브러리에서 Opus 4.5의 정확도를 79.5%에서 88.1%로 향상시켰으며, Programmatic Tool Calling은 복잡한 연구 작업에서 37%의 토큰 절감을 달성하면서 이전에 도구 호출당 수백 밀리초가 필요했던 여러 추론 과정을 제거했습니다.이 기능들은 GitHub, Slack, Sentry, Grafana, Splunk를 연결하는 기본 5개 서버 설정에서 대화가 시작되기 전에 약 55,000개의 토큰을 소비하는 중요한 확장성 문제를 해결합니다. Anthropic은 최적화 이전 프로덕션 환경에서 도구 정의가 최대 134,000개의 토큰을 소비하는 것을 관찰했습니다.
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2025.11.25 등록
기술 저널리스트 Alex Kantrowitz와 Ranjan Roy는 Google의 Gemini 3가 OpenAI의 심각한 경쟁자로 부상했으며, Sam Altman이 유출된 메모에서 직원들에게 “거친 분위기”와 “일시적인 경제적 역풍”을 예상하라고 경고했다고 논의했습니다. Kantrowitz는 이를 분수령의 순간이라고 부르며, OpenAI가 앞서간다는 것을 인정받은 적이 없었다고 말했습니다.Gemini 3는 Arc AGI와 LM Arena 리더보드를 포함한 주요 AI 벤치마크에서 1위를 차지했으며, 추상적 시각 추론에서 GPT-5.1의 점수(31.1% 대 17.6%)의 거의 두 배를 달성했습니다. 한편 Google의 조직 재편—DeepMind와 Brain을 회사의 “엔진룸”으로 통합하고 검색에서 수백 명의 엔지니어를 이동—이 이러한 반전을 가능하게 했습니다.이러한 변화는 Google이 시가총액 3조 6,200억 달러로 Microsoft를 앞지르고, Nvidia의 기록적인 실적이 AI 거래를 유지하지 못하면서 발생했으며, 주가는 상승 5%에서 하락 3%로 반전되었습니다. 이는 AI 모델의 상품화와 경쟁하는 챗봇들이 기능적으로 상호 교환 가능해지고 있는지에 대한 투자자들의 우려가 커지면서 나타났습니다.
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2025.11.25 등록
개발자 Simon Willison은 최상위 모델들이 현재 너무나 유사하게 작동하여 실제 작업에서는 기업들이 각 릴리스마다 개선을 주장함에도 불구하고 의미 있는 성능 차이를 드러내지 못하기 때문에, 최첨단 AI 모델 평가가 점점 더 어려워지고 있다고 주장한다.Willison은 Anthropic에서 새로 출시한 Claude Opus 4.5를 사용하여 이틀 동안 39개 파일에 걸쳐 2,022개의 코드 추가를 포함하는 광범위한 코딩 작업을 완료한 후, 이전 Claude Sonnet 4.5 모델로 다시 전환했을 때도 동일한 속도로 작업을 계속할 수 있었으며, 두 모델 간의 구체적인 성능 차이를 식별할 수 없었다고 밝혔다.Willison은 AI 연구소들이 새로운 모델을 출시할 때 이전 모델에서는 실패했지만 새 모델에서는 성공하는 프롬프트의 구체적인 예시를 함께 제공할 것을 요구하며, 이러한 시연이 MMLU나 GPQA Diamond와 같은 테스트에서 한 자릿수 백분율 포인트 개선을 보여주는 벤치마크보다 더 가치 있을 것이라고 주장한다—이는 최첨단 모델들이 전통적인 평가 지표를 점점 더 포화시키면서 업계 전반이 겪고 있는 어려움을 반영하는 과제이다.
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2025.11.25 등록
VentureBeat기사는스스로를"AI우선"이라고선언하는대부분의기업들이진정한도입보다는형식적인혁신에몰두하고있다고주장하며,진정한AI도입은하향식기업지시가아닌호기심많은직원들이조용히실험하는과정에서자연스럽게나타난다고설명합니다.​이기사는직접프로토타입을만들고자신의실패를공유하는리더와금요일까지AI계획을요구하는Slack메시지로단순히규정준수를강요하는리더를구분하며,전자는실질적인추진력을조성하는반면후자는반감을낳는다고설명합니다.​기사는재무및운영부서의직원들이일반적으로이사회프레젠테이션에등장하는고가의엔터프라이즈플랫폼이아닌"그냥ChatGPT"를사용한다고인정한다고언급하며,최근설문조사에따르면광범위한도입의무에도불구하고직원의5%만이AI를최대한활용하여업무를혁신하고있다고밝힙니다.
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2025.11.25 등록
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