이 과정에서 사용할 수 있는 데이터로는 소비자 관련 데이터를 사용할 수 있는데 예를 들어 피부 타입 및 피부 문제에 대한 설문조사 데이터나 소셜 미디어 데이터 등을 사용할 수 있으며 제품 및 성분 관련 데이터를 사용하여 알레르기 유발 가능성과 기능성, 자극성, 안전성 등을 고려할 수 있음.

지역별 날씨 + 자외선 지수 + 미세먼지 +피부타입

→ 개인 맞춤형 선크림 추천 서비스
사용자의 피부타입과 위치를 기반으로, 매일 바뀌는 날씨 정보를 실시간 분석해 오늘 가장 적절한 선크림(SPF/PA, 제형, 성분 등)을 추천해주는 스마트 뷰티 서비스!

[🔍 Why? 왜 이 데이터를 선택했나? ]

• 자외선 차단제 사용 중요성에 대한 인식 증가

• 소비자는 수많은 제품 중 "내 피부에 맞는 오늘용" 선크림을 몰라서 어려움을 느낌

• 날씨, 자외선, 미세먼지에 따라 피부에 필요한 보호 수준이 다름 → 데이터 기반으로 추천 가능!

[⚙ How? 어떻게 분석할 건가? ]

🔹 데이터 수집

• 기상청 오픈API: 자외선 지수, 기온, 습도

• 에어코리아 API: 미세먼지/초미세먼지

• 화장품 크롤링: 화해/글로우픽/올리브영 등에서 SPF, PA, 성분, 사용후기 등 크롤링

• 논문 기반 성분 차단 지수표: SPF/PA 기능과 성분 비교 정리

🔹 분석 방식

• 날씨 + 미세먼지 + 자외선 지수 → 필요한 SPF/PA/제형 추천 로직

• 피부타입 필터링 (건성/지성/민감성 등)

• 사용자 리뷰 기반 텍스트 분석으로 "백탁 있음", "끈적임 있음" 같은 속성 태깅

• 자동화된 날씨 API 호출 + 크롤링 기반 추천 시스템 개발

[🌍 So what? 이 프로젝트의 의미/효과는? ]

• 과학적인 맞춤 추천으로 소비자의 뷰티 제품 선택 스트레스 해소

• 계절, 지역, 날씨별로 건강한 피부관리 가능

• 데이터 기반 뷰티 큐레이션의 가능성을 보여주는 사례

[ 🎯 To whom? 누구를 위한 서비스인가? ]

• 매일 어떤 선크림을 써야 할지 고민하는 일반 사용자

• 자외선/미세먼지에 민감한 민감성 피부 사용자

• 뷰티 커머스 플랫폼 (올리브영 등): 서비스 확장 가능성 있음

• 피부과/화장품 브랜드: 마케팅 및 맞춤 제품 개발에 활용 가능

실제 쓸 수 있는 데이터 :식품의약품안전처 화장품 회수·폐기 이력 화장품 전성분 목록 데이터

서비스 예시 : “OO크림 검색 결과: 최근 알레르기 보고 12건, 리콜 이력 없음, 주의 성분: 미네랄오일” 사용자 피부타입 입력 시 → “지성 피부엔 주의 요망!”

Why? 왜 이 데이터셋인가?

• 비건 화장품 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 2013년 1600억 원에서 2022년 5700억 원으로 약 4배 성장했다. 2025년에는 1조 원 규모에 이를 것으로 전망하고있기 때문이다. https://blog.hwahae.co.kr/all/hwahae/tip/13224?utm_

• 그러나 비건 화장품에 대한 명확한 기준과 정보 부족으로 소비자들이 혼란을 겪고 있다. https://www.bizhankook.com/bk/article/26562?utm_

• 소비자들은 제품의 성분과 실제 사용자 리뷰를 기반으로 한 신뢰할 수 있는 정보를 원하고 있기 때문에 이 주제를 선택하였다.

How? 어떻게 분석할 것인가?

🔹 데이터 수집

• 제품 성분 데이터: 화장품 성분 데이터베이스에서 비건 인증 여부, 성분 목록, 원료 출처 등을 수집 https://he-era.com/30?utm_ (비건 인증 기준표)

• 사용자 리뷰 데이터: 온라인 쇼핑몰, 뷰티 커뮤니티 등에서 사용자 리뷰를 수집하여 제품에 대한 실제 사용 경험 파악

🔹 분석 방식

• 성분 분석 : 수집한 성분 데이터를 분석하여 동물성 원료 포함 여부, 알레르기 유발 가능성 등을 평가

• 리뷰 분석 : 자연어 처리(NLP) 기법을 활용하여 사용자 리뷰에서 긍정적/부정적 의견, 특정 성분에 대한 반응 등을 추출

• 추천 ai 알고리즘 개발: 사용자의 피부 타입, 알레르기 정보, 선호하는 성분 등을 고려하여 맞춤형 제품 추천

So what? 이 프로젝트를 진행한다면, 어떤 영향이 있나? 효과는?

• 소비자들에게 신뢰할 수 있는 비건 화장품 정보를 제공하여 올바른 제품 선택을 돕고, 피부 건강을 지킬 수 있다.

• 뷰티 브랜드에게는 소비자 피드백과 성분 분석을 통해 제품 개선 및 개발에 활용할 수 있는 인사이트를 제공

• 비건 화장품 시장의 투명성과 신뢰도를 높여 지속 가능한 뷰티 산업 발전에 기여할 수 있다.

To whom? 누구를 위한 서비스/기능을 제안할 수 있을까?

• 비건 화장품을 찾는 소비자 : 신뢰할 수 있는 비건 인증과 성분 정보를 통해 윤리적이고 지속 가능한 소비를 원하는 사람

• 피부 민감성/알러지/아토피가 있는 소비자 :  특정 성분에 대한 정보를 통해 안전한 제품을 찾는 소비자, 화장품 성분 데이터와 사용자 리뷰 분석을 통해, 알레르기 유발 가능성이 낮고 피부 진정 효과가 있는 제품을 쉽게 찾을 수 있고 맞춤형 성분 필터링을 통해 트러블 없이 사용할 수 있는 안전한 화장품을 추천받을 수 있음.

• 뷰티 브랜드 및 마케팅 담당자 : 소비자 피드백과 성분 분석 기반 데이터를 통해 제품 개선 및 타겟 마케팅 전략 수립에 활용 가능

https://www.airkorea.or.kr/web/sidoQualityCompare?itemCode=10008&pMENU_NO=102

https://www.data.go.kr/tcs/dss/selectApiDataDetailView.do?publicDataPk=15073861&utm_source=perplexity

올리브영 앱 내 데이터 스킨케어 카테고리 리뷰 크롤링

E커머스 데이터

https://www.fortunebusinessinsights.com/ko/skin-care-market-102544

화장품 성분 데이터 + 사용자 알레르기/피부 반응 정보 기반 개인 맞춤 제품 추천 서비스

→ 연결 데이터

1)화장품 성분 데이터

-식품의약품안전처 화장품 전성분 데이터 (공공데이터포털)

-대한화장품협회 화장품 성분 사전

-주요 내용: 제품명, 전성분 리스트, 성분별 기능·위해도 등

2) 사용자 알레르기/피부 민감성 정보

-사용자 입력(피부 자가진단 문항 또는 피부과 진단 결과 기반 설문)

-추후 확장 시, 민간 건강앱 API 연동 (ex. Samsung Health, 애플 헬스킷)

→ 서비스 예시

“내 피부 지킴이 앱”

제품 바코드 또는 이름 검색 시, 전성분 리스트 자동 분석하고 사용자가 등록한 민감 성분(예: 알코올, 향료, 특정 방부제 등) 포함 여부 알려줌

-예: “이 제품은 향료가 포함되어 있어 민감성 피부에 자극이 있을 수 있습니다.”

민감성 피부, 트러블 피부, 아토피 사용자에게 매우 실용적이고, 성분 인식이 높아지는 소비 트렌드(‘클린 뷰티’, ‘성분 미니멀리즘’)와도 잘 맞음

저습도 지역에서는 보습 강화 제품을 추천해주거나 여드름,민감성피부인 경우에는미세먼지가 많거나 자외선이 높은 지역에서는 진정과장벽 강화를 높일수있는 화장품을 추천화해주는 서비스가 있으면 좋을거 같습니다 기온의 경우 겨울에는 온도가 낮고 습도가 낮으니 크림류의 제형을 추천해 주거나 여름에는 온도가 높고 습도가 높으니 산뜻한 젤 타입을 추천해 주는 거와 같이 화장품에 대해 잘 모르는 사람들도 자신에게 잘 맞는 화장품이나 스킨케어를 이용할수 있도록 하는 서비스가 생기면 좋을거 같습니다

활용방안으로는 개인 맞춤형 화장품 앱을 만들면 좋을거 같습니다 자신의 위치를 기반한(GPS) 기후 데이터 와 피부 설문을 통해 Ai 서비스가 그에 맞게 추천을 해주는 식으로 진행하면 좋을거같다고 생각합니다

예시로는 제주도로 여행을 가게 되었을때 제주도지여의 특성은 자외선이 강하고 해풍이 있으니 피부에 자극을 높게 주고 피부를 쉽게 건조 하게 합니다. 이럴때는 고보습 크림과 uv차단 지수가 높은 선크림을 추천해주고, 부산의 지역일 경우에는 바다가 근처에 있어 습도가 높고 해양성 기후라는 지역적 특징이 있어 모공의 피지가 증가하고 모공이 커질수 있다는 피부 환경의 특징을 가졌습니다. 그럴때는 피지를 컨트롤 해줄수 있는 제품과 토너 와 젤 타입 등의 보습제를 추천해 주는거와 같이 지역과 그 지역의 피부환경을 생각해 제품을 추천 해주는 서비스를 만들면 좋을거 같다

: SNS, 리뷰, 검색 트렌드 데이터를 기반으로 인기 성분, 제품, 브랜드 트렌드를 분석해주는 서비스.

• 데이터 활용 예

  - 올리브영, 쿠팡, 네이버 쇼핑에서 사용자 리뷰, 별점, 제품 랭킹을 확인 가능.

  
  

  - Google Trends, 네이버 데이터랩를 통해 다량의 검색어가 무엇인지 보다 시각화된 데이터 추출 가능

  
  

  - 코스인, 뷰티누리와 같은 뷰티 산업 전문 미디어에서 트렌드 파악 가능

  
  

• 고객 대상: 화장품 브랜드, 마케팅 에이전시와 같은 기업 대상 혹은 뷰티에 관심이 많은 소비자들

  
  

변수1: 지역별/일별 미세먼지 농도 (공공 API or 환경청 데이터)

변수2: 사용자 스킨케어 루틴 변화 (클렌저 사용 증가, 마스크팩 구매 증가 등)

인사이트: 대기 오염이 심할수록 세정력 높은 제품 소비 증가

서비스 아이디어:

“미세먼지 기반 스킨케어 루틴 추천 앱”

오늘 미세먼지 ‘나쁨’ → 항산화 세럼 + 딥클렌징 제품 추천