AI(LLM 모델)를 활용한 두피 모발 관리 식물추출물 화장료 연구에 대한 메타분석 : 윤리적 범주에서의 프로세스 활용 = Meta-Analysis of Plant Extract Cosmetic Studies for Scalp and Hair Care Using AI (LLM Models)|RISS 상세보기

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In modern society, appearance is a key means of self-expression, and healthy hair and scalp are essential elements of beautiful hairstyles. With the advent of an aging society, the importance of preventing hair loss and maintaining healthy scalp and hair has been increasingly emphasized, and consumers prefer natural plant extract-based products with fewer side effects and excellent efficacy. However, research on scalp and hair care using plant extracts in Korea is scattered across individual studies, lacking systematic evidence. Additionally, while AI (LLM) technology has been rapidly advancing, there is a need for clear guidelines for its ethical application in research methodology. This study has two purposes. First, to develop and present a systematic process for utilizing AI (LLM) models within ethical parameters in meta-analysis research. Second, to provide quantitative evidence for effective intervention methods, product types, and plant extract types by conducting an integrated analysis of effect sizes from domestic human application studies on scalp and hair care using plant extracts.
This study employed meta-analysis methodology, and although publication years were not restricted when searching major domestic databases, the initial search yielded 12,894 articles, but after applying PICOS selection criteria, 23 articles were finally selected. Hedges' g, which corrects for small sample bias, was used as the effect size measure, and a random-effects model was applied. A key methodological feature of this study was the use of AI (LLM) as an auxiliary tool for meta-analysis. AI (LLM) was utilized for meta-analysis information retrieval, literature search, duplicate article identification, article selection, data extraction, data coding, and R script generation, with final analysis performed using R Studio's metafor package. AI-generated results were necessarily verified by researchers to prevent errors, adhering to the ethical principle that AI serves as an auxiliary tool while final judgment rests with the researcher.
Of the 23 finally selected articles, 17 concerned hair, 11 concerned scalp, and 5 addressed both scalp and hair. Study subjects included 6 male-only, 6 female-only, and 9 mixed-gender studies, with ages ranging from 19 to the 60s. Intervention periods ranged from 24 hours to 6 months, though 4 to 8 weeks was most common, and application frequency was most often once or twice daily. The overall effect size for hair care showed Hedges' g of 0.898 (p<.001, 95% CI [0.659, 1.137]), indicating a large and significant improvement effect. By gender, all showed large effects: females 1.147, males 0.852, mixed 0.785. By age group, large effects were confirmed across all ages: 60s 1.340, 20s 0.969, 40s 0.881. By plant extract, medium to very large effects were shown: soybean 1.558, white fungus 1.301, arborvitae leaf 0.821. By product type, large effects were shown: shampoo 1.085, scalp applicant 0.901. The intervention period of 8 to 12 weeks was most s표, and application frequency showed large effects: once daily 1.068, twice weekly 0.836. The overall effect size for scalp care showed Hedges' g of 1.165 (p<.001, 95% CI [0.913, 1.417]), indicating a very large and significant improvement effect. By dependent variable, very large to medium effects were shown: moisture and barrier function 2.612, sebum control 2.129, keratin and surface 1.100. By gender, large to very large effects were shown: males 1.478, mixed 1.197, females 0.797. By age group, all showed large effects: 30s 1.458, 40s 1.261, 50s 1.179. By plant extract, large to very large effects were shown: Lespedeza cuneata 2.227, rooibos 1.605, turmeric 1.245. Mid-term intervention of 4 to 8 weeks was most s표. Application frequency showed large effects: twice daily 1.421, once daily 1.098.
This study ethically utilized AI (LLM) model processes in meta-analysis and quantitatively demonstrated the effects of plant extract-based scalp and hair cosmetics. Results confirmed that AI (LLM) can be utilized as an auxiliary tool throughout the meta-analysis process and can significantly enhance research efficiency, though researcher verification is essential. Plant extract cosmetics showed statistically significant and clinically meaningful improvement effects with Hedges' g of 0.898 for hair care and 1.165 for scalp care. The academic significance of this study lies in being the first in Korea to systematically integrate plant extract scalp and hair cosmetics research, applying advanced meta-analysis methodology in the beauty field, and presenting research methodology utilizing AI (LLM). The practical significance lies in providing scientific evidence applicable in hair salons, scalp care specialty shops, and home care settings, and presenting effective product types, intervention periods, and application frequencies. The industrial significance lies in quantifying effects by plant extract to provide foundational data for functional cosmetics development, presenting product development directions, establishing grounds for subscription-based marketing strategies, and opening possibilities for K-Beauty and K-Cosmetics expansion into Asia. This study made important academic, practical, and industrial contributions by ethically utilizing AI technology to enhance beauty research efficiency and quantitatively demonstrating the scientific effects of plant extract-based scalp and hair cosmetics.

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국문 초록 (Abstract)

현대사회에서 외모는 자기표현의 핵심 수단이며, 특히 건강한 모발과 두피는 아름다운 헤어스타일의 필수 요소이다. 고령화 사회 진입과 함께 탈모 예방 및 건강한 두피와 모발관리의 중요성이 더욱 강조되고 있으며, 소비자들은 부작용이 적고 효능이 탁월한 천연 식물추출물 기반 제품을 선호하는 추세이다. 그러나 국내에서 식물추출물을 활용한 두피와 모발관리 연구는 체계적인 근거 제시가 부족한 실정이다. 또한 최근 AI(LLM) 기술이 급속도로 발전하여 활용하고 있으나, 연구방법론에서 이를 윤리적으로 활용하는 명확한 가이드라인이 필요하다. 본 연구는 두 가지 목적을 가진다. 첫째, AI(LLM) 모델을 윤리적 범주 내에서 메타분석 연구에 활용하는 체계적 프로세스를 개발하고 제시하는 것 이다. 둘째, 국내에서 발표된 식물추출물 기반 두피와 모발관리 인체 적용시험 연구의 효과크기를 통합 분석하여, 효과적인 중재 방법, 제품 유형, 식물추출물 종류에 대한 정량적 근거를 제시하는 것이다.
본 연구는 메타분석 방법론을 사용하였으며, 국내 주요 데이터베이스에서 출판연도를 제한하지 않고 논문을 검색한 결과, 최초 12,894편이 검색되었으나 PICOS 선정기준을 적용하여 최종적으로 23편의 논문을 선정하였다. 효과크기는 소표본 편향을 보정한 Hedges' g를 사용하였으며, 무선효과 모형을 적용하였다. 본 연구의 핵심 방법론적 특징은 메타분석의 보조 도구로 활용하였다는 점이다. AI(LLM)는 메타분석 정보 검색, 문 헌 검색, 중복 논문 식별, 논문 선별, 데이터 추출, 데이터 코딩, R 스크립트 생성 등에 활용되었으며, 최종 분석은 R Studio의 Metafor Package를 사용하여 수행하였다. AI 생성 결과는 연구자가 검증하여 오류를 방지하였으며, AI는 보조 도구로 사용하고 최종 판단은 연구자에게 있다는 윤리적 원칙을 견지하였다.
최종 선정된 23편의 논문 중 모발에 관한 논문이 17편, 두피에 관한 논문이 11편이었 으며, 그중 5편은 두피와 모발을 모두 다룬 논문이었다. 23편의 연구 대상은 남성 6편, 여성 6편, 남녀 9편이었으며, 연령은 19세부터 60대까지 다양했다. 중재 기간은 24시간 부터 6개월까지 있었으나 4주에서 8주가 가장 많았으며, 적용 빈도는 일 1회와 일 2회가 가장 많았다. 메타분석은 주분석과 민감도분석으로 하였는데, 주분석은 다중중재, 민감도 분석은 단일비교 포함하여 분석했다. 분석 연구 수는 모발 주분석 17편, 민감도분석 14 편, 두피 주분석 9편, 민감도분석 11편이며, 연령과 성별 등 일부 변수를 보고하지 않은 연구가 있어 변수별로 분석 연구 수에 차이가 있다. 모발관리에 대한 전체효과크기는 Hedges' g가 0.898(p < .001, 95% CI [0.659, 1.137])로 나타나 큰 효과크기로 유의한 개선 효과를 보였다. 성별로는 여성 1.147, 남성 0.852, 남녀 0.785로 모두 큰 효과를 보 였으며, 연령대별로는 60대 1.340, 20대 0.969, 40대 0.881로 모든 연령대에서 큰 효과가 확인되었다. 식물추출물별로는 흰목이버섯 2.784, 석류씨 1.622, 측백잎 1.246으로 매우 큰 효과를 보였으며, 제품 유형별로는 샴푸 1.085, 두피도포제 0.901로 큰 효과를 보였다. 중재 기간은 8주에서 12주가 가장 안정적이었으며, 적용 빈도는 일 1회 1.068, 주 2회 0.836으로 큰 효과를 보였다. 두피관리에 대한 전체효과크기는 Hedges' g 가 1.165(p < .001, 95% CI [0.913, 1.417])로 나타나 매우 큰 효과크기로 유의한 개선 효과를 보였다. 종속변수별로는 수분과 장벽 기능 2.612, 피지 조절 2.129, 각질과 표면 1.100으로 매우 큰 효과에서 중간 효과를 보였다. 성별로는 남성 1.478, 남녀 1.197, 여성 0.797로 큰 효 과에서 매우 큰 효과를 보였으며, 연령대별로는 30대 1.458, 40대 1.261, 50대 1.179로 모두 큰 효과를 보였다. 식물추출물별로는 야관문 2.227, 루이보스 1.605, 울금 1.245로 큰 효과에서 매우 큰 효과를 보였으며, 중재 기간은 4주에서 8주의 중기 중재가 가장 안 정적이었다. 적용 빈도는 일 2회 1.421, 일 1회 1.098로 큰 효과를 보였다.
본 연구는 AI(LLM) 모델을 메타분석 과정에 프로세스를 윤리적으로 활용하고, 식물추출물 기반 두피와 모발 화장품의 효과를 정량적으로 입증하였다. 연구 결과, AI(LLM)는 메타분석의 전 과정에서 보조 도구로 활용이 가능하며 연구 효율성을 대폭 향상시킬 수 있으나, 연구자의 검증이 필수적임을 확인하였다. 식물추출물 화장품은 모발관리에서 Hedges' g 0.898, 두피관리에서 Hedges' g 1.165로 통계적으로 유의하고 임상적으로 의미 있는 개선 효과를 보였다. 본 연구의 학문적 의의는 국내 최초로 식물추출물 두피 와 모발 화장품 연구를 체계적으로 통합하였으며, 미용 학문 분야에서 AI(LLM)를 활용 한 메타분석 연구방법론을 제시하였다는 점이다. 실무적 의의는 산업현장에서 활용이 가능한 과학적 근거를 제공하고, 적용방법론을 제시하였다는 점이다. 산업적 의의는 식물 추출물별 효과를 정량화하여 기능성화장품 개발의 근거자료를 제공하고, 제품 개발 방향 을 제시하며, 정기 배송 마케팅 전략 수립 근거를 마련하였다는 점이다. 본 연구는 AI 기술을 윤리적으로 활용하여 미용 학문 연구의 효율성을 높이고, 식물추출물 기반 두피 와 모발 화장품의 과학적 효과를 정량적으로 입증함으로써 학문적, 실무적, 산업적으로 중요하게 기여하였다.

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현대사회에서 외모는 자기표현의 핵심 수단이며, 특히 건강한 모발과 두피는 아름다운 헤어스타일의 필수 요소이다. 고령화 사회 진입과 함께 탈모 예방 및 건강한 두피와 모발관리의 중요...

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