1. [Data 1] 조직화 기술(Texturization): '다짐육'을 넘어 '통살(Whole-Cut)'로

- 특허 핵심 키워드: 기존의 단순 압출 성형(Extrusion)을 넘어, 고기의 근섬유 결을 만드는 '3D 푸드 프린팅       (Scaffolding)' 및 '고수분 압출(High Moisture Extrusion)' 관련 공정 특허가 최근 2년간 200% 이상 급증

• 식품 산업 적용 포인트

  • "진짜 닭가슴살처럼 결대로 찢어지는" 식물성 닭가슴살 제품 개발.

  • 프리미엄 식물성 스테이크용 '근섬유 모사' 반제품(B2B 원료) 공급.

2. [Data 2] 균사체(Mycelium) & 발효 단백질: 콩을 대체할 '제3의 원료

- 임상/FDA 데이터: 버섯 균사체를 배양해 만든 단백질의 **'소화 흡수율(PDCAAS)'**이 동물성 단백질과 동등하다는 영양학 논문 발표가 이어지고 있으며, 미국 FDA GRAS(안전성 인증) 획득 사례 증가

• 식품 산업 적용 포인트

  • 콩비린내가 없고 감칠맛(Umami)이 풍부한 '클린라벨(첨가물 최소화)' 대체육 베이스 원료.

  • 버섯 특유의 쫄깃한 식감을 활용한 식물성 해산물(오징어, 조개 등) 대체재 개발.

3. [Data 3] 정밀 발효 지방(Precision Fermentation Fats): '마블링'을 만드는 미생물

- 기술 특허 동향: 특정 미생물(효모, 조류)의 유전자를 설계하여 소고기 기름(Tallow)이나 돼지기름(Lard)과 분자 구조가 동일한 지방산을 생산하는 '정밀 발효' 특허 출원이 식품 대기업을 중심으로 활발

- B2B 니즈: 식물성 지방의 낮은 녹는점 문제를 해결하여, 조리 시 육즙처럼 터져 나오고 풍미를 유지하는 '캡슐화 된 배양 지방'에 대한 수요 증가

•  식품 산업 적용 포인트

• 구웠을 때 실제 삼겹살처럼 기름이 자글자글 나오는 식물성 베이컨.

• 동물성 성분 없이 깊은 맛을 내는 비건 베이커리/소스용 '배양 버터'.

한국에서 사업을 하는데 굳이 멀리 떨어진 유럽의 법까지 알아야 하냐고 반문하시는 분들도 계실 겁니다 하지만 지난 몇 년간 개인정보보호 규정인 GDPR이 전 세계 기업들의 표준이 되었던 과정을 떠올려보면 이 질문에 대한 답은 명확해집니다

유럽의 인공지능법은 단순히 그들만의 규칙이 아니라 앞으로 세계 시장에서 통용될 거대한 무역 장벽이자 동시에 품질 보증서가 될 가능성이 매우 높습니다 이미 글로벌 빅테크 기업들은 이 법안을 기준으로 자사의 AI 거버넌스를 재편하고 있습니다

이 법안의 핵심은 위험 기반 접근 방식이라는 한 문장으로 요약할 수 있습니다 모든 AI를 똑같이 규제하는 것이 아니라 AI가 사람에게 미칠 수 있는 위험도에 따라 등급을 나누고 다르게 관리하겠다는 뜻입니다

가장 높은 수위인 금지 등급은 사람의 잠재의식을 조종하거나 사회적 점수를 매기는 것처럼 인권에 명백한 위협이 되는 경우이며 이는 원천적으로 개발과 사용이 불가능합니다 우리가 주목해야 할 부분은 그다음인 고위험 등급입니다

채용이나 교육 의료 그리고 핵심 인프라와 같이 사람의 인생과 안전에 직접적인 영향을 미치는 AI가 여기에 속하는데 이 영역에 해당하는 서비스를 유럽에 제공하려면 매우 까다로운 요구사항을 충족해야 합니다 데이터의 품질을 증명해야 하고 사람이 어떻게 개입하여 통제할 것인지에 대한 상세한 기술 문서를 갖춰야만 합니다

우리나라 기업들도 이제는 선택의 기로에 섰습니다 당장 유럽에 진출하지 않더라도 한국의 법안 역시 유럽의 이러한 골자를 참고하여 만들어지고 있기 때문입니다 결국 이 기준을 맞추지 못하면 해외 수출은 물론이고 국내 공공사업 수주조차 어려워질 날이 머지않았습니다

규제라는 단어가 주는 무게감이 상당하지만 이를 반대로 해석하면 기회가 됩니다 유럽이 요구하는 수준의 투명성과 안전성을 확보한 기업이라면 그 자체로 전 세계 어디서든 통하는 신뢰를 얻게 되는 셈이니까요

막연하게 걱정만 하기보다는 우리 회사의 AI 서비스가 어느 위험 등급에 해당하는지부터 차분히 따져보는 것이 규제 대응의 첫걸음이 될 것입니다

다음 시간에는 시선을 국내로 돌려 현재 한국에서는 어떤 법안들이 논의되고 있고 기업 실무자 입장에서 무엇을 준비해야 하는지 구체적으로 살펴보겠습니다.

와이에스엠경영컨설팅 윤수만 (AI리스크관리/AI규제관리)컨설턴트

AI가 광고 문장을 만들기 시작하면 작업 속도는 빨라집니다. 마케팅팀은 아이디어가 늘어나고, 상세페이지 제작은 더 자주 업데이트되며, 캠페인마다 문구를 바꾸는 것이 쉬워집니다. 문제는 속도가 빨라질수록 점검이 느려지면 사고의 확률이 올라간다는 점입니다. 표시광고에서 가장 흔한 사고는 화려한 문장을 만들었다가 나중에 근거를 맞추지 못하는 경우입니다. AI는 화려한 문장을 더 잘 만듭니다. 그게 AI의 장점이자 리스크입니다.

사람이 문장을 쓸 때는 대개 내부의 암묵적 기준이 작동합니다. 예전에 혼난 경험, 팀장에게 지적받은 표현, 심의 반려 사례 같은 기억이 브레이크가 됩니다. 하지만 AI는 그런 기억이 없습니다. 입력한 요청이 공격적이면 결과도 공격적이고, 경쟁사 표현을 따라하라고 하면 그 표현을 그대로 가져오기도 합니다. 결국 AI가 만든 문장이 위험한 이유는 AI가 나빠서가 아니라, 브레이크를 걸어줄 내부 기준이 없기 때문입니다.

여기서 많은 기업이 착각하는 부분이 있습니다. 우리는 AI를 참고만 한다, 최종은 사람이 검토한다라고 말하면 충분하다고 생각합니다. 그런데 실제 운영에서는 검토가 누락됩니다. 바쁜 날에는 급하게 올리고 나중에 보자고 넘어가고, 수정본이 여러 버전으로 돌아다니다가 누가 어떤 버전을 승인했는지 잊어버립니다. 시간이 지나면 문제가 된 문장이 어디서 나왔는지도 불분명해집니다. 이때 표시광고 리스크는 문장 리스크를 넘어 운영 리스크가 됩니다.

AI규제 관리라는 말을 어렵게 느낄 필요는 없습니다. 여기서 말하는 규제관리는 거대한 인증 체계가 아니라, 최소한의 통제장치를 만드는 일입니다. 문장을 만들 때 지켜야 할 기준을 한 장으로 정하고, 그 기준을 벗어나는 문장은 자동으로 표시되게 하고, 최종 승인 흔적이 남게 하고, 근거자료가 필요한 문장은 근거 체크가 완료되어야 게시할 수 있게 만드는 방식입니다. 표시광고 사전점검을 해본 기업이라면 이 방식이 낯설지 않습니다. 이미 사전점검의 논리와 동일하기 때문입니다.

AI가 만든 문장이라는 이유로 더 봐주는 규정은 없습니다. 오히려 문제는 더 복잡해집니다. 그래서 AI규제 관리는 결국 표시광고 사전점검의 확장판입니다. 다음 글에서는 AI규제 관리가 무엇인지, 중소기업은 어디까지 준비하면 되는지 아주 현실적인 기준으로 정리해보겠습니다.

와이에스엠경영컨설팅 (AI리스크관리/AI규제관리 컨설턴트)

화장품 업계에서 표시광고 사전점검을 이야기할 때 많은 분들이 문구 교정 서비스로만 생각합니다. 문장을 안전하게 바꿔주는 일, 문제가 될 표현을 지워주는 일, 근거자료를 챙기라고 안내해주는 일 정도로 받아들이기 쉽습니다. 그런데 현장에서 반복되는 문제를 가까이서 보면 표시광고 사전점검의 본질은 문구 교정이 아니라 규제관리입니다.

규제관리는 법을 외우는 일이 아니라 회사가 안전하게 움직이도록 기준을 세우고 흔적을 남기는 일입니다. 표시광고는 대표적인 규제 영역입니다. 주장하고 싶은 효능과 실제로 말할 수 있는 효능 사이에는 항상 간격이 있고, 그 간격을 메우는 방식은 두 가지뿐입니다. 말을 줄이거나 근거를 갖추거나입니다. 이때 근거를 갖춘다는 것은 단순히 자료를 모으는 일이 아니라 누가 어떤 기준으로 판단했고 무엇을 근거로 결정했는지 회사 안에 남겨두는 일입니다.

여기에서 중요한 변화가 하나 있습니다. 예전에는 문구를 사람이 만들었습니다. 그래서 사고가 나더라도 책임과 원인을 추적하는 방식이 비교적 단순했습니다. 하지만 최근에는 상세페이지 문구, 광고 카피, 제품 소개 문장을 AI가 만들기 시작했습니다. 사람이 만든 문장이라도 위험한데, AI가 만든 문장은 왜 더 위험해질까요. 이유는 대개 문장 자체보다 문장을 만드는 과정이 관리되지 않기 때문입니다. 무엇을 입력했고 어떤 기준으로 생성했고 누가 승인했는지 남지 않으면, 같은 문제가 같은 방식으로 반복됩니다.

그래서 저는 표시광고 사전점검을 해온 기업일수록 AI규제 관리에 더 빠르게 적응할 수 있다고 봅니다. 표시광고에서 이미 익숙한 사고 방식이 있기 때문입니다. 기준선을 정하고, 금지 표현을 피하고, 근거를 맞추고, 최종 결정을 남기는 방식입니다. AI규제 관리는 이 방식을 문장에만 적용하는 것이 아니라 문장을 만드는 프로세스 전체에 적용하는 일입니다.

표시광고 사전점검은 과거의 서비스가 아닙니다. AI가 들어오는 순간 더 확장된 형태로 필요해집니다. 다음 글에서는 AI가 만든 상세페이지 문구가 왜 더 위험해질 수 있는지, 실제 현장에서 어떤 방식으로 문제가 생기는지부터 풀어보겠습니다.

와이에스엠경영컨설팅 윤수만 (AI리스크관리, AI규제관리)

지난 시간 동안 꾸준히 이야기해 온 AI 리스크 관리가 기업이 스스로를 보호하기 위한 방패였다면 이제부터 이야기할 AI 규제 관리는 기업이 시장에서 생존하기 위해 반드시 갖춰야 할 자격증명과도 같습니다

많은 분들이 리스크 관리와 규제 준수를 비슷하게 생각하지만 이 둘은 엄연히 다릅니다 리스크 관리는 우리가 예측하지 못한 사고를 예방하는 내부적인 노력에 가깝지만 규제는 법이라는 테두리 안에서 사회가 기업에게 요구하는 최소한의 약속이기 때문입니다

최근 유럽연합의 인공지능법이 통과되고 미국과 한국에서도 관련 법안 논의가 급물살을 타면서 분위기가 완전히 바뀌었습니다 더 이상 AI 윤리가 도덕적인 구호에 그치지 않고 어기면 과징금을 내거나 사업을 접어야 할 수도 있는 법적 의무가 되어가고 있는 것입니다

그동안 리스크 관리라는 주제로 많은 분들과 소통하며 기업 현장의 고민을 깊이 들여다볼 수 있었습니다 이제는 그 고민의 방향을 조금 더 구체적이고 현실적인 대응으로 옮겨가야 할 때라고 생각합니다

앞으로 이어질 글들을 통해 복잡하게만 느껴지는 글로벌 AI 규제들이 실제로 우리 기업에 어떤 영향을 미치는지 그리고 실무자들은 당장 무엇부터 챙겨야 하는지 차근차근 풀어가 보려 합니다 막연한 두려움 대신 명확한 기준을 세우는 시간이 되기를 바랍니다

이 변화의 파도 앞에서 우리가 해야 할 일은 파도를 피하는 것이 아니라 파도를 타는 법을 배우는 것일 테니까요 다음 편에서는 전 세계 AI 규제의 표준이 되고 있는 유럽의 움직임부터 자세히 들여다보겠습니다

와이에스엠경영컨설팅 윤수만 소장 (AI리스크관리/AI규제 전문가)

1. [Data 1] PHA (Polyhydroxyalkanoates): '진짜' 해양 생분해의 상용화

- 특허 동향 (블렌딩 기술): 2024년까지는 PHA 생산 자체에 대한 특허가 많았다면, 최근 2년간은 PHA의 약한 내구성을 보완하기 위한 'PHA + 타 생분해 소재 블렌딩/컴파운딩' 관련 특허 출원 급증. (화장품 용기로 쓸 만큼 튼튼해지고 있다는 신호)

- 학계/투자 흐름: 대량 생산을 통한 '단가 경쟁력 확보' 공정 기술 관련 논문 인용 수가 늘고 있으며, 대형 화학사들의 PHA 스타트 업 인수합병(M&A) 소식이 이어지고 있음.

 => 화장품 적용 포인트

- 미세 플라스틱 이슈에서 자유로워야 하는 '스크럽/워시 오프' 제품의 튜브 용기.

- "바다를 살리는 선크림" 컨셉의 용기 소재로 마케팅 소구점 강력.

2. [Data 2] 나노 셀룰로오스 & 해조류 코팅: '플라스틱 라이너' 없는 종이 용기

- 핵심 키워드 (배리어 기술): 종이(펄프) 표면에 플라스틱 없이 물과 기름을 막아주는 '수분/산소 차단 배리어 코팅(Barrier Coating)' 기술 특허가 폭발적으로 증가

- 선행 소재: 나무에서 추출한 '나노 셀룰로오스(CNF)'나 미역 등에서 추출한 '알지네이트(해조류)'를 이용한 초박막 코팅 기술이 학술지에서 가장 활발히 논의되고 있음. 이들은 코팅 후에도 '종이류'로 분리배출이 가능.

 => 화장품 적용 포인트

- 수분이 많은 '마스크팩 파우치'나 '샘플지(사셰)'를 알루미늄/비닐 없이 100% 종이로 대체.

- 유분기가 있는 크림류를 담을 수 있는 진정한 의미의 'All-Paper 팟(Jar)'.

3. [Data 3] 디지털 워터마크 (Digital Watermarks): 재활용률 99%를 위한 '보이지 않는 바코드'

- 기술 표준화 동향: 유럽을 중심으로 용기 전체에 사람 눈에는 안 보이지만 선별 로봇이 인식할 수 있는 코드를 심는 '디지털 워터 마킹' 기술 표준화 특허가 글로벌 컨소시엄(HolyGrail 2.0 등) 주도로 진행.

- B2B 니즈: 이는 단순 소재 개발이 아니라, 브랜드사-용기 제조사-재활용 업체가 모두 연동되어야 하는 '시스템 특허' 영역.

=> 화장품 적용 포인트

- 재활용이 어려운 '검은색 플라스틱 용기'나 여러 소재가 섞인 '펌프/스포이드'에 적용하여 재활용 선별률을 획기적으로 높임.

- 브랜드가 자사 용기의 회수율 데이터를 투명하게 공개하는 ESG 마케팅 수단으로 활용.

피부 고민 중에서 소비자가 가장 즉각적인 해결책을 원하고, 그만큼 지갑을 쉽게 여는 분야는 단연 여드름 관련 시장일 것입니다. 화장품 브랜드 입장에서는 이 거대한 수요를 잡기 위해 우리 제품이 여드름을 확실하게 잡아준다는 강력한 메시지를 던지고 싶어 합니다. 하지만 여드름이라는 단어는 화장품 광고에서 가장 다루기 까다롭고 위험한 금기어 중 하나입니다. 자칫 잘못 사용했다가는 단순한 시정 조치를 넘어 영업정지라는 혹독한 대가를 치를 수 있기 때문입니다.

화장품법 제13조 및 관련 규정에 따르면, 원칙적으로 화장품은 질병의 이름을 광고에 사용할 수 없습니다. 여드름은 의학적으로 치료가 필요한 피부 질환으로 분류되기 때문에, 화장품이 이를 치료하거나 예방한다는 표현을 쓰는 것은 의약품으로 오인할 우려가 있는 명백한 불법 행위입니다. 여드름 치료, 여드름 균 박멸, 좁쌀 여드름 제거와 같은 문구들이 모두 이에 해당하며, 이는 소비자가 병원 치료 대신 화장품에 의존하게 만들어 증상을 악화시킬 수 있다는 점에서 식약처가 매우 엄격하게 단속하는 부분입니다.

물론 예외는 존재합니다. 식약처로부터 여드름성 피부 완화에 도움을 주는 기능성 화장품으로 심사를 완료하거나 보고한 제품의 경우에 한해서는 제한적으로 여드름이라는 단어를 사용할 수 있습니다. 여기서 중요한 것은 표현의 한계입니다. 기능성 인정을 받았다고 해서 마음대로 여드름을 없앤다고 말할 수 있는 것이 아닙니다. 법적으로 허용된 표현은 여드름성 피부 완화에 도움을 줌이라는 문구에 국한됩니다.

실무자들이 가장 많이 범하는 실수는 이 완화라는 단어의 의미를 자의적으로 해석하여 확장하는 것입니다. 완화를 넘어 개선, 치유, 소염 등의 단어를 섞어 쓰거나, 비포 애프터 사진을 통해 극적인 치료 효과를 암시하는 경우가 비일비재합니다. 또한, 기능성 심사를 받지 않은 일반 스킨케어 제품임에도 불구하고 트러블, 뾰루지 같은 유의어를 사용하여 우회적으로 여드름 효능을 강조하려는 시도 역시 단속 대상이 될 수 있습니다. 최근에는 트러블 케어라는 단어도 문맥에 따라 여드름 치료로 인식될 소지가 있어 주의가 요구되는 추세입니다.

특히 여드름 기능성 화장품은 주로 씻어내는 제품류(클렌저 등)에 허가되는 경우가 많은데, 이를 마치 바르고 흡수시키는 기초 제품처럼 묘사하거나 약용 성분이 피부 깊숙이 침투하여 근본적인 원인을 해결하는 것처럼 묘사하는 것도 금지되어 있습니다. 이처럼 허용된 기능성 카테고리 안에서도 지켜야 할 선이 매우 촘촘하고 복잡하여, 마케터가 의욕만 앞세우다가는 법의 경계를 침범하기 십상입니다.

이러한 살얼음판 같은 규제 속에서 안전하게 마케팅하기 위해 저는 AI 기반의 표시광고 분석 시스템을 활용합니다. 제가 사용하는 AI 컨설턴트는 여드름 관련 기능성 화장품의 심사 기준과 광고 가이드라인을 완벽하게 숙지하고 있습니다. 작성된 카피를 입력하면 AI는 치료나 박멸과 같이 의약품으로 오인될 수 있는 고위험 키워드를 즉시 필터링합니다. 더 나아가 현재 제품이 획득한 기능성 인증 범위 내에서 법적으로 문제없이 사용할 수 있는 최적의 표현, 예를 들어 피지 세정이나 노폐물 제거를 통한 피부 청정 등 안전하면서도 소구력 있는 대체 문구를 제안해 줍니다.

여드름 시장은 매력적이지만 그만큼 위험한 지뢰밭이기도 합니다. 한순간의 말실수로 공들여 키운 브랜드가 과대광고 업체로 낙인찍히는 일을 막고 싶으시다면, 감이 아닌 철저한 데이터와 법령에 기반하여 판단하는 AI 컨설턴트의 도움을 받아보시기를 추천해 드립니다. 가장 안전한 표현이 가장 오래가는 마케팅입니다.

와이에스엠경영컨설팅 윤수만 소장