화장품 최근 논문 분석을 통한 트렌드 보고서

1. 데이터 분석 목적

본 보고서는 Shiseido, L’Oreal, Beiersdorf, Kao, Procter and Gamble, Unilever 등 총 6개 글로벌 화장품 기업의 최근 6년간 연구 논문을 분석하여 화장품 산업의 트렌드를 파악하고, 이를 바탕으로 대한민국 화장품 회사들의 향후 연구개발 전략을 제시하고자 합니다.

2. 분석 개요

  • 분석 기간: 2019년부터 2024년까지
  • 데이터 소스: PubMed
  • 분석 대상 기업: Shiseido, L’Oreal, Beiersdorf, Kao, Procter and Gamble, Unilever

2.1 논문 수 비교

Code 
data.frame(
  Company = c("Shiseido", "L'Oreal", "Beiersdorf", "Kao", "Procter and Gamble", "Unilever"),
  Papers = c(nrow(shiseido_data), nrow(loreal_data), nrow(beiersdorf_data),
             nrow(kao_data), nrow(png_data), nrow(unilever_data))
) %>%
  kable() %>%
  kable_styling(full_width = FALSE)
Company Papers
Shiseido 60
L'Oreal 222
Beiersdorf 70
Kao 105
Procter and Gamble 26
Unilever 121
Code 
# PubMed 검색 결과 그래프 생성
plot_data <- data.frame(
  Year = rep(start_year:current_year, 6),
  Count = c(shiseido_counts, loreal_counts, beiersdorf_counts,
            kao_counts, png_counts, unilever_counts
            ),
  Company = rep(c("Shiseido", "L'Oreal", "Beiersdorf", "Kao", "Procter and Gamble", "Unilever"), each = length(start_year:current_year))
)

p_pubmed <- ggplot(plot_data, aes(x = Year, y = Count, fill = Company)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  theme_minimal() +
  labs(title = "PubMed: 화장품 관련 연구 논문 수 (최근 6년)",
       x = "연도", y = "논문 수") +
  scale_x_continuous(breaks = start_year:current_year) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
p_pubmed

3. 키워드 트렌드 분석

3.1 키워드 트렌드 그래프

시세이도

Code 
shiseido_analysis$trend_plot

로레얄

Code 
loreal_analysis$trend_plot

바이어스도르프

Code 
beiersdorf_analysis$trend_plot

카오

Code 
kao_analysis$trend_plot

피엔지

Code 
png_analysis$trend_plot

유니레버

Code 
#unilever_analysis$trend_plot

3.2 워드클라우드

시세이도

Code 
#shiseido_analysis$wordcloud

로레얄

Code 
#loreal_analysis$wordcloud

바이어스도르프

Code 
#beiersdorf_analysis$wordcloud

카오

Code 
#kao_analysis$wordcloud

피엔지

Code 
#png_analysis$wordcloud

유니레버

Code 
#unilever_analysis$wordcloud

3.3 주요 키워드 변화

시세이도

Code 
shiseido_changes <- shiseido_analysis$keyword_changes %>%
  group_by(status) %>%
  slice_max(order_by = max_count, n = 5) %>%
  ungroup()

kable(shiseido_changes) %>%
  kable_styling(full_width = FALSE) %>%
  collapse_rows(columns = 1, valign = "top")
DE first_year last_year max_count years_present status Company
dermal sheath cup cells 2020 2023 1 3 Disappeared Shiseido
cosmetics 2019 2024 1 3 Fluctuating Shiseido
face 2019 2024 1 3 Fluctuating Shiseido
prefrontal cortex 2019 2024 1 3 Fluctuating Shiseido
sensory evaluation 2020 2024 1 3 Fluctuating Shiseido
vesicle 2022 2024 1 3 Fluctuating Shiseido

로레얄

Code 
loreal_changes <- loreal_analysis$keyword_changes %>%
  group_by(status) %>%
  slice_max(order_by = max_count, n = 5) %>%
  ungroup()

kable(loreal_changes) %>%
  kable_styling(full_width = FALSE) %>%
  collapse_rows(columns = 1, valign = "top")
DE first_year last_year max_count years_present status Company
in vitro 2019 2022 3 4 Disappeared L'Oreal
skin barrier 2020 2024 6 5 Fluctuating L'Oreal
artificial intelligence 2020 2024 3 5 Fluctuating L'Oreal
cosmetics 2019 2024 3 4 Fluctuating L'Oreal
next generation risk assessment 2020 2024 3 5 Fluctuating L'Oreal

바이어스도르프

Code 
beiersdorf_changes <- beiersdorf_analysis$keyword_changes %>%
  group_by(status) %>%
  slice_max(order_by = max_count, n = 5) %>%
  ungroup()

kable(beiersdorf_changes) %>%
  kable_styling(full_width = FALSE) %>%
  collapse_rows(columns = 1, valign = "top")
DE first_year last_year max_count years_present status Company
cosmetics 2019 2023 3 4 Disappeared Beiersdorf
microphysiological systems 2020 2023 3 3 Disappeared Beiersdorf
skin 2020 2023 2 3 Disappeared Beiersdorf
sunscreen 2019 2023 2 4 Disappeared Beiersdorf
daidzein 2023 2024 4 2 Fluctuating Beiersdorf
genistein 2023 2024 4 2 Fluctuating Beiersdorf
safety assessment 2022 2024 4 2 Fluctuating Beiersdorf
pbpk 2019 2024 2 4 Fluctuating Beiersdorf

카오

Code 
kao_changes <- kao_analysis$keyword_changes %>%
  group_by(status) %>%
  slice_max(order_by = max_count, n = 5) %>%
  ungroup()

kable(kao_changes) %>%
  kable_styling(full_width = FALSE) %>%
  collapse_rows(columns = 1, valign = "top")
DE first_year last_year max_count years_present status Company
hyaluronan 2020 2021 3 2 Disappeared Kao
keratinocyte 2020 2021 3 2 Disappeared Kao
skin 2019 2021 3 3 Disappeared Kao
atopic dermatitis 2020 2022 2 3 Disappeared Kao
stratum corneum 2019 2023 2 4 Fluctuating Kao

피엔지

Code 
png_changes <- png_analysis$keyword_changes %>%
  group_by(status) %>%
  slice_max(order_by = max_count, n = 5) %>%
  ungroup()

kable(png_changes) %>%
  kable_styling(full_width = FALSE) %>%
  collapse_rows(columns = 1, valign = "top")
DE first_year last_year max_count years_present status Company
aryl hydrocarbon receptor 2022 2022 2 1 Disappeared Procter and Gamble
facial imaging 2021 2022 1 2 Disappeared Procter and Gamble
fluctuation 2021 2022 1 2 Disappeared Procter and Gamble
redness 2021 2022 1 2 Disappeared Procter and Gamble
epidermis 2020 2023 1 2 Fluctuating Procter and Gamble
galactomyces ferment filtrate 2021 2023 1 3 Fluctuating Procter and Gamble
skin hydration 2022 2023 1 2 Fluctuating Procter and Gamble
skin ph 2021 2023 1 2 Fluctuating Procter and Gamble
tewl 2022 2023 1 2 Fluctuating Procter and Gamble
personal cleansing 2023 2023 2 1 New Procter and Gamble

유니레버

Code 
unilever_changes <- unilever_analysis$keyword_changes %>%
  group_by(status) %>%
  slice_max(order_by = max_count, n = 5) %>%
  ungroup()

kable(unilever_changes) %>%
  kable_styling(full_width = FALSE) %>%
  collapse_rows(columns = 1, valign = "top")
DE first_year last_year max_count years_present status Company
toothpaste 2019 2020 3 2 Disappeared Unilever
risk assessment 2019 2023 2 3 Disappeared Unilever
next generation risk assessment 2020 2024 3 5 Fluctuating Unilever
human skin 2019 2024 2 3 Fluctuating Unilever
new approach methodologies 2020 2024 2 5 Fluctuating Unilever
safety assessment 2019 2024 1 5 Fluctuating Unilever

RAG 를 통한 AI 분석 by Claude

1. 개요

본 보고서는 Shiseido, L’Oreal, Beiersdorf, Kao, Procter and Gamble, Unilever 등 6개 글로벌 화장품 기업의 2019년부터 2024년까지의 연구 논문을 분석하여 Claude AI를 통한 화장품 산업의 최신 트렌드를 파악하고 있습니다. (RAG : Retrieval-Augmented Generation)

2. 기업별 최신 연구 트렌드

Shiseido

  • 주요 키워드: 피부 감각 평가, 소비자 신경과학, 기능성 화장품
  • 트렌드: 과학적 접근을 통한 감각적 경험 향상에 중점

L’Oreal

  • 주요 키워드: 인공지능, 피부 장벽, 광노화, 차세대 위험 평가
  • 트렌드: 첨단 기술을 활용한 개인 맞춤형 화장품 개발

Beiersdorf

  • 주요 키워드: 미세생리계, 안전성 평가, 항산화제
  • 트레드: 피부 생리학적 접근과 안전성에 중점

Kao

  • 주요 키워드: 산화 스트레스, 히알루론산, 각질형성세포
  • 트렌드: 피부 건강과 항노화에 초점

Procter and Gamble

  • 주요 키워드: 아릴 탄화수소 수용체, 피부 수화, 개인 위생
  • 트렌드: 피부 생리학과 개인 위생 제품에 집중

Unilever

  • 주요 키워드: 차세대 위험 평가, 새로운 접근 방법론, 안전성 평가
  • 트렌드: 지속가능성과 안전성에 중점

3. 주요 키워드 및 소비자 트렌드와의 연관성

  1. 피부 장벽 강화
  2. 항산화 및 항노화
  3. 개인 맞춤형 화장품
  4. 지속가능성 및 안전성
  5. 디지털 기술 활용
  6. 마이크로바이옴

이러한 키워드는 다음과 같은 소비자 트렌드와 연결됩니다:

  • 건강한 피부에 대한 관심 증가
  • 노화 방지 및 예방에 대한 수요
  • 개인화된 제품 선호
  • 환경 친화적이고 안전한 제품 요구
  • 기술 기반의 뷰티 솔루션 수요
  • 자연스러운 피부 균형에 대한 관심

4. 코스맥스의 향후 연구 개발 방향

  1. 피부 장벽 강화 기술 개발
  2. 천연 유래 항산화 성분 연구
  3. AI 기반 개인 맞춤형 화장품 시스템 구축
  4. 지속가능한 원료 및 패키징 개발
  5. 마이크로바이옴 연구 및 응용
  6. 디지털 피부 진단 기술 개발

5. AI를 활용한 화장품 연구 동향 및 소비자 트렌드 대응 방안

AI 활용 연구 방법

  1. 빅데이터 분석을 통한 소비자 선호도 예측
  2. 머신러닝을 활용한 신소재 개발
  3. 컴퓨터 비전 기술을 이용한 피부 상태 분석
  4. 자연어 처리를 통한 소비자 리뷰 분석
  5. 시뮬레이션 기술을 활용한 제품 효과 예측

소비자 트렌드 대응 연구개발 방안

  1. 실시간 소비자 데이터 수집 및 분석 시스템 구축
  2. AI 기반 개인화 추천 알고리즘 개발
  3. 가상 try-on 서비스 제공을 위한 AR/VR 기술 연구
  4. 소셜 미디어 트렌드 분석을 통한 신제품 아이디어 도출
  5. IoT 기기와 연동된 스마트 화장품 개발
  6. 블록체인 기술을 활용한 제품 이력 추적 시스템 구축

이러한 AI 기반 연구 방법과 소비자 트렌드 대응 전략을 통해, 코스맥스는 빠르게 변화하는 소비자 니즈에 효과적으로 대응하고 혁신적인 제품을 개발할 수 있을 것입니다.