特許 7612882 化粧品の色調原料獲得装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-12-27

(45)【発行日】2025-01-14

(54)【発明の名称】化粧品の色調原料獲得装置

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/04 20230101AFI20250106BHJP

   G06Q 50/04 20120101ALI20250106BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20250106BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/04

G06Q50/04

G06T7/00 350D

【請求項の数】 20

(21)【出願番号】P 2023547492

(86)(22)【出願日】2021-12-17

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2024-02-22

(86)【国際出願番号】 KR2021019270

(87)【国際公開番号】W WO2022169096

(87)【国際公開日】2022-08-11

【審査請求日】2023-08-04

(31)【優先権主張番号】10-2021-0016116

(32)【優先日】2021-02-04

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(31)【優先権主張番号】10-2021-0036223

(32)【優先日】2021-03-19

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(73)【特許権者】

【識別番号】514112488

【氏名又は名称】エルジー・エイチアンドエイチ・カンパニー・リミテッド

(74)【代理人】

【識別番号】100154922

【弁理士】

【氏名又は名称】崔 允辰

(74)【代理人】

【識別番号】100195796

【弁理士】

【氏名又は名称】塩尻 一尋

(74)【代理人】

【識別番号】100133400

【弁理士】

【氏名又は名称】阿部 達彦

(74)【代理人】

【識別番号】100122161

【弁理士】

【氏名又は名称】渡部 崇

(72)【発明者】

【氏名】セ・ホン・オ

(72)【発明者】

【氏名】ヘ・ジン・ジョン

(72)【発明者】

【氏名】チャン・ヨン・パク

【審査官】上田 智志

(56)【参考文献】

【文献】特表２０１０－５３６０４６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１２－１５２５９８（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許第０６２８４２２８（ＵＳ，Ｂ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

Ｇ０６Ｔ ７／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

目標発色値を入力される入力部と、
前記目標発色値に応じた処方サンプル群を生成する処方サンプル群生成部と、
遺伝アルゴリズムを用いて前記処方サンプル群を改善サンプル群として出力する処方サンプル改善部と、
前記改善サンプル群内のすべてのサンプルが既に設定された基準範囲まで収斂するか否かに応じて、前記処方サンプル改善部または出力部に前記改善サンプル群を出力する改善サンプル群収斂確認部と、を含み、
前記出力部は、前記処方サンプル改善部から出力された改善サンプル群に基づいて、前記目標発色値を有する色調化粧品の製造のための原料情報を出力し、
前記原料情報は、少なくとも一つの原料の含有量を含み、
前記処方サンプル改善部は、
いずれか一つの既存サンプルと残りの既存サンプルのうちいずれか一つをランダムサンプルとして選択し、前記いずれか一つの既存サンプルに含まれる含有量と前記ランダムサンプルに含まれる含有量との間の値を選択する補間演算を行い、前記ランダムサンプルを変異サンプルに変異させた後、前記いずれか一つの既存サンプルと前記変異サンプルとを組み合わせることで組合せサンプルを生成するサンプル候補導出部と、
前記いずれか一つの既存サンプルによる予測発色と前記目標発色値との第１色差及び前記組合せサンプルによる予測発色と前記目標発色値との第２色差を算出するサンプル評価部と、
前記第１色差及び前記第２色差のうち小さい値を有するサンプルを前記改善サンプル群内の改善サンプルとして出力するサンプル選択部と、を含む、原料獲得装置。

【請求項2】

前記入力部は、オプション事項をさらに入力され、
前記処方サンプル改善部は、前記オプション事項を反映して前記原料情報を出力する、請求項１に記載の原料獲得装置。

【請求項3】

前記オプション事項は、使用される最大原料の数、原料ごとの含有量比の範囲、総原料含有量のうち少なくとも一つを含む、請求項２に記載の原料獲得装置。

【請求項4】

前記処方サンプル改善部は、
オプション事項がある場合、前記オプション事項によるペナルティが反映された第１色差と前記オプション事項によるペナルティが反映された第２色差とを比較する、請求項１に記載の原料獲得装置。

【請求項5】

前記改善サンプル群収斂確認部は、
前記改善サンプル群内のすべての原料ごとの含有量の分散が既に設定された基準値未満である場合、前記改善サンプル群内のすべてのサンプルが既に設定された基準範囲まで収斂することを獲得する、請求項１に記載の原料獲得装置。

【請求項6】

前記改善サンプル群収斂確認部は、
改善サンプル群内のすべてのサンプルが既に設定された基準範囲まで収斂することを獲得すると、前記改善サンプル群を前記出力部に出力する、請求項５に記載の原料獲得装置。

【請求項7】

前記改善サンプル群収斂確認部は、
前記改善サンプル群内のすべてのサンプルが既に設定された基準範囲まで収斂しないことを獲得すると、前記改善サンプル群を前記処方サンプル改善部に出力する、請求項５に記載の原料獲得装置。

【請求項8】

前記処方サンプル改善部は、
前記改善サンプル群収斂確認部から入力された改善サンプル群に対する二次改善サンプル群を出力する、請求項７に記載の原料獲得装置。

【請求項9】

前記処方サンプル改善部は、
前記既存サンプルと前記変異サンプルのいずれか一つの値をランダムに選択して前記組合せサンプルを生成する、請求項１に記載の原料獲得装置。

【請求項10】

回帰モデルを通じて、前記既存サンプルによる予測発色と前記組合せサンプルによる予測発色を算出する発色予測算出部をさらに含む、請求項１に記載の原料獲得装置。

【請求項11】

処方データに応じた発色データを示す回帰モデルを生成する発色予測モデル生成部と、
予測処方値が入力されると、前記回帰モデルを通じて算出される予測発色を示す予測発色値を出力する発色予測計算部と、をさらに含み、
前記処方データは、既に製造された化粧品の色調原料情報であり、
前記発色データは、色調化粧品の色値である、請求項１０に記載の原料獲得装置。

【請求項12】

目標発色値が入力されると、前記目標発色値に応じた予測処方値を前記発色予測計算部に伝達し、前記発色予測計算部から前記予測処方値に応じた予測発色値を入力される予測処方生成部をさらに含む、請求項１１に記載の原料獲得装置。

【請求項13】

前記予測処方生成部は、
前記予測発色値と前記目標発色値との色差が既に設定された基準範囲内に収斂するまで前記予測処方値を改善させる、請求項１２に記載の原料獲得装置。

【請求項14】

前記いずれか一つの既存サンプル及び前記ランダムサンプルは、少なくとも一つの原料及び原料の含有量に関連した情報を含み、
前記サンプル候補導出部は、
前記いずれか一つの既存サンプル及び前記ランダムサンプルに含まれる原料の含有量の少なくとも一つについて、同一原料に対応する前記いずれか一つの既存サンプルに含まれる原料の含有量と前記ランダムサンプルに含まれる原料の含有量との間の値のいずれか一つを選択して、前記補間演算を行う、請求項１３に記載の原料獲得装置。

【請求項15】

入力部が目標発色値を入力するステップと、
処方サンプル群生成部が目標発色値に応じた処方サンプル群を生成するステップと、
処方サンプル改善部が遺伝アルゴリズムを用いて前記処方サンプル群を改善サンプル群として出力するステップと、
改善サンプル群収斂確認部が、前記改善サンプル群内のすべてのサンプルが既に設定された基準範囲まで収斂するか否かを獲得するステップと、
前記処方サンプル改善部が、前記改善サンプル群内のすべてのサンプルが既に設定された基準範囲まで収斂するか否かに応じて原料情報を出力するか、または前記改善サンプル群に対する二次改善サンプル群を出力するステップと、を含み、
前記処方サンプル群を改善サンプル群として出力するステップは、
サンプル候補導出部が、いずれか一つの既存サンプルと残りの既存サンプルのうちいずれか一つをランダムサンプルとして選択し、前記いずれか一つの既存サンプルに含まれる含有量と前記ランダムサンプルに含まれる含有量との間の値を選択する補間演算を行い、前記ランダムサンプルを変異サンプルに変異させた後、既存のサンプルのいずれか一つと変異サンプルを組み合わせて組合せサンプルを生成するステップと、
サンプル評価部が前記既存サンプルによる予測発色と目標発色値との第１色差及び前記組合せサンプルによる予測発色と目標発色値との第２色差を算出するステップと、
サンプル選択部が前記第１色差及び前記第２色差のうち小さい値を有するサンプルを前記改善サンプル群内の改善サンプルとして出力するステップと、を含み、
前記原料情報を出力するステップは、
前記処方サンプル改善部が、前記処方サンプル群を改善サンプル群として出力するステップで出力された改善サンプル群に基づいて、前記目標発色値を有する色調化粧品の製造のための原料情報を出力するステップである、原料獲得方法。

【請求項16】

前記入力部がオプション事項を入力されるステップをさらに含み、
前記原料情報を出力するステップは、
前記処方サンプル改善部が前記オプション事項を反映して前記原料情報を出力するステップである、請求項１５に記載の原料獲得方法。

【請求項17】

前記オプション事項を入力されるステップは、
前記入力部が、使用される最大原料の数、原料ごとの含有量比の範囲、総原料含有量のうち少なくとも一つを入力されるステップである、請求項１６に記載の原料獲得方法。

【請求項18】

前記処方サンプル群を改善サンプル群として出力するステップは、
前記処方サンプル改善部が、オプション事項を入力される場合、前記オプション事項よるペナルティが反映された第１色差と、前記オプション事項によるペナルティが反映された第２色差とを比較するステップを含む、請求項１５に記載の原料獲得方法。

【請求項19】

前記改善サンプル群内のすべてのサンプルが既に設定された基準範囲まで収斂するか否かを獲得するステップは、
前記改善サンプル群収斂確認部が、前記改善サンプル群内のすべての原料ごとの含有量の分散が既に設定された基準値未満であると、前記改善サンプル群内のすべてのサンプルが既に設定された基準範囲まで収斂することを獲得するステップである、請求項１５に記載の原料獲得方法。

【請求項20】

前記組合せサンプルを生成するステップは、
前記処方サンプル改善部が前記既存サンプルと前記変異サンプルのうちいずれかの一つの値をランダムに選択して前記組合せサンプルを生成するステップである、請求項１５に記載の原料獲得方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、化粧品の色調原料獲得装置に関し、より詳細には遺伝アルゴリズムを活用した化粧品の色調原料の予測及び処方に関するものである。

【背景技術】

【0002】

多様な化粧品製品群の中で、色調化粧品の場合、市場のニーズが非常に急速に変化する製品群であり、新しい技術を導入して新規カラー製品の研究及び開発の効率を向上させることができれば、競合会社に比べて素早い対応を通じてブランド価値の増大及び経済的利益が期待できる分野である。

【0003】

しかし、新しいカラーを開発するためには、多くの時間と実験が要求されるため、新しいカラーの開発に高いコストが投入されるだけでなく、長い時間がかかるという問題がある。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

本開示は、化粧品の色調原料を抽出する原料獲得装置、原料獲得方法、及び原料獲得システムを提供することを目的とする。

【0005】

本開示は、新しいカラー開発にかかる時間、コスト、及び手間を最小限に抑えることを目的とする。

【0006】

本開示は、処方に使用される最大色素の数、色素ごとの含有量比の範囲、使用された色素の含有量比の総合などの制限事項を考慮した化粧品の色調原料処方が可能な原料獲得装置を提供することを目的とする。

【0007】

本開示は、ほぼ無限に近い、非常にきめ細かい範囲の色発現が可能な化粧品の色調原料を処方可能な原料獲得装置を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本開示に係る原料獲得装置は、新規カラーの開発に要求される色素処方、調色実験、及び修正実験などの一連の過程を機械学習に置き換えようとする。

【0009】

本開示に係る原料獲得装置は、処方に使用される最大色素の数、色素ごとの含有量比の範囲、使用された色素の含有量比の総合など、ユーザの必要に応じてオプション事項の設定が可能である。

【0010】

本開示に係る原料獲得装置は、目標発色値を入力される入力部と、前記目標発色値に応じた処方サンプル群を生成する処方サンプル群生成部と、遺伝アルゴリズムを用いて前記処方サンプル群を改善サンプル群として出力する処方サンプル改善部と、前記処方サンプル改善部から出力された改善サンプル群に基づいて、前記目標発色値を有する色調化粧品の製造のための原料情報を出力する出力部と、を含むことができる。

【0011】

入力部は、オプション事項をさらに入力され、前記処方サンプル改善部は、前記オプション事項を反映して前記原料情報を出力することができる。

【0012】

オプション事項は、使用される最大原料の数、原料ごとの含有量比の範囲、総原料含有量のうち少なくとも一つを含むことができる。

【0013】

処方サンプル改善部は、入力された既存サンプルに基づいて組合せサンプルを出力するサンプル候補導出部と、前記既存サンプルによる予測発色と前記目標発色値との第１色差及び前記組合せサンプルによる予測発色と前記目標発色値との第２色差を算出するサンプル評価部と、前記第１色差及び前記第２色差のうち小さい値を有するサンプルを改善サンプル群内の改善サンプルとして出力するサンプル選択部と、を含むことができる。

【0014】

処方サンプル改善部は、オプション事項がある場合、前記オプション事項によるペナルティが反映された第１色差と前記オプション事項によるペナルティが反映された第２色差とを比較することができる。

【0015】

原料獲得装置は、回帰モデルを通じて、前記既存サンプルによる予測発色と前記組合せサンプルによる予測発色を算出する発色予測算出部をさらに含むことができる。

【0016】

サンプル候補導出部は、いずれか一つの既存サンプルと、残りの既存サンプルのうちいずれか一つをランダムサンプルとして選択し、ランダムサンプルを変異させた後、前記いずれか一つの既存サンプルと組み合わせることによって前記組合せサンプルを生成することができる。

【0017】

原料獲得装置は、前記改善サンプル群内のすべてのサンプルが既に設定された基準範囲まで収斂するか否かに応じて、前記処方サンプル改善部または前記出力部に前記改善サンプル群を出力する改善サンプル群収斂確認部をさらに含むことができる。

【0018】

本開示の一実施例に係る原料獲得装置は、処方データに応じた発色データを示す回帰モデルを生成する発色予測モデル生成部と、予測処方値が入力されると、前記回帰モデルを通じて予測発色値を出力する発色予測計算部と、を含み、前記処方データは、既に製造された化粧品の色調原料情報であり、前記発色データは、色調化粧品の色値であり得る。

【0019】

原料獲得装置は、目標発色値が入力されると、前記目標発色値に応じた予測処方値を前記発色予測計算部に伝達し、前記発色予測計算部から前記予測処方値に応じた予測発色値を入力される予測処方生成部をさらに含むことができる。

【0020】

予測処方生成部は、前記予測発色値と前記目標発色値との色差が既に設定された基準範囲内に収斂するまで前記予測処方値を改善させることができる。

【0021】

前記予測処方生成部は、遺伝アルゴリズムを用いて、前記予測処方値を改善させることができる。

【発明の効果】

【0022】

本開示によれば、特定の色を有する化粧品を製造するための色調原料が発色予測モデルを通じて出力されるので、新しい色の化粧品の製造に必要な時間、コスト、及び手間が最小限に抑えられるという利点がある。

【0023】

本開示によれば、原料処方に適用されるオプション事項をユーザの必要に応じて設定可能であるので、現実的な制限事項を考慮した化粧品の色調原料処方が可能であるという利点がある。

【0024】

本開示によれば、ユーザが望むほぼ無限に近い色の色調化粧品の製造が可能であるという利点がある。

【図面の簡単な説明】

【0025】

【図1】本開示の一実施例に係る化粧品の色調原料獲得装置の制御ブロック図である。

【図2】本開示の一実施例に係る処方サンプル改善部の制御ブロック図である。

【図3】本開示の一実施例に係る化粧品の色調原料獲得装置の動作方法が示されたフローチャートである。

【図4】本開示の一実施例に係る原料獲得装置が発色予測モデルを保存する方法が示されたフローチャートである。

【図5】本開示の一実施例に係る原料獲得装置が目標発色値に応じた予測処方を出力する方法が示されたフローチャートである。

【図6】本開示の実施例に係る原料獲得装置が目標発色値に応じて結果処方を出力する例が示された図である。

【図7】本開示の実施例に係る原料獲得装置が目標発色値に応じて結果処方を出力する例が示された図である。

【図8】本開示の実施例に係る原料獲得装置が目標発色値に応じて結果処方を出力する例が示された図である。

【図9】本開示の実施例に係る原料獲得装置が目標発色値に応じて結果処方を出力する例が示された図である。

【図10】本開示の実施例に係る原料獲得装置が目標発色値に応じて結果処方を出力する例が示された図である。

【図11】本開示の実施例に係る原料獲得装置が目標発色値に応じて結果処方を出力する例が示された図である。

【図12】図６～図１１の例から導出された結果処方を用いた色調化粧品の内色及び外色が示された図である。

【図13】図６～図１１の例から導出された結果処方を用いた色調化粧品の内色及び外色が示された図である。

【発明を実施するための形態】

【0026】

以下、添付された図面を参照して本明細書に開示された実施例を詳しく説明するが、図面符号に関係なく同一または類似の構成要素は同一の参照符号を付与し、これに対する重複説明は省略することにする。

【0027】

以下の説明で使用される構成要素に対する接尾辞「モジュール」及び「部」は明細書作成の容易さだけが考慮されて付与されるか、混用されるものであって、それ自体で互いに区別される意味または役割を有するものではない。

【0028】

また、本明細書に開示された実施例を説明するにおいて、関連した公知技術に対する具体的な説明が、本明細書に開示された実施例の要旨を曖昧にし得ると判断される場合にはその詳細な説明を省略する。また、添付された図面は本明細書に開示された実施例を易しく理解するようにするためのものに過ぎず、添付された図面によって本明細書に開示された技術的思想が制限されず、本発明の思想及び技術範囲に含まれるすべての変更、均等物ないし代替物を含むものと理解されるべきである。

【0029】

第２、第１などのように序数を含む用語は多様な構成要素を説明するために使用され得るが、前記構成要素は前記用語によって限定されない。前記用語は一つの構成要素を他の構成要素から区別する目的だけで使用される。

【0030】

単数の表現は文脈上明白に異なるように意味しない限り、複数の表現を含む。

【0031】

本出願において、「含む」または「有する」などの用語は明細書上に記載された特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品またはこれらを組み合わせたものが存在することを指定しようとすることであって、一つまたはその以上の他の特徴や数字、ステップ、動作、構成要素、部品またはこれらを組み合わせたものなどの存在または付加可能性を予め排除しないことと理解されるべきである。

【0032】

図１は、本開示の一実施例に係る化粧品の色調原料獲得装置の制御ブロック図である。

【0033】

化粧品の色調原料獲得装置は、予測処方生成部１０、発色予測モデル生成部２０、発色予測算出部３０のうち少なくとも一部または全部を含むことができる。

【0034】

予測処方生成部１０は、目標発色値を入力して予測処方を出力することができる。予測処方生成部１０は、目標発色値と後述するオプション事項（処方制限事項）とを入力値として受けると、目標発色値を導出するための予測処方データを出力する構成であり得る。

【0035】

目標発色値は、ユーザが色調化粧品を使用することによって表現される色値を意味することができる。

【0036】

予測処方は、目標発色値を有する色調化粧品に使用される原料に関する情報を意味することができる。

【0037】

本明細書において原料は、色調化粧品における色の発現のために使用される材料を意味することができる。原料は、色素を含むことができる。

【0038】

予測処方生成部１０は、入力部１１０、処方サンプル群生成部１２０、処方サンプル改善部１３０、改善サンプル群収斂確認部１４０及び出力部１５０のうち少なくとも一部または全部を含むことができる。

【0039】

入力部１１０は、目標発色値を入力されることがある。また、入力部１１０は、オプション事項をさらに入力されることもある。

【0040】

目標発色値は、内色／外色のＬ＊、ａ＊、ｂ＊値であり得る。即ち、目標発色値は、内色Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊と外色Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊で合計６つの値であり得る。しかし、これは例示的なものに過ぎず、目標発色値は他の形態であり得る。

【0041】

オプション事項は、予測処方を出力するとき、反映される制限事項を意味することができる。即ち、オプション事項は、処方制限事項であり得る。

【0042】

例えば、オプション事項は、使用される最大原料の数、原料ごとの含有量比の範囲、総原料含有量などを含むことができるが、これは例示的なものに過ぎないので、これに限定されない。そして、ここで原料は、色素を意味することができる。本明細書においては、場合によって原料と色素を混用して使用することもある。

【0043】

入力部１１０は、目標発色値を入力される目標発色入力部１１２と、オプション事項を入力されるオプション入力部１１４とを含むことができる。

【0044】

目標発色入力部１１２を介して入力された目標発色値は、処方サンプル群生成部１２０及び処方サンプル改善部１３０に出力され得る。

【0045】

処方サンプル群生成部１２０は、目標発色値に応じた処方サンプル群を生成することができる。

【0046】

具体的には、処方サンプル群生成部１２０は、目標発色入力部１１２から目標発色値を入力されると、入力された目標発色値に応じた処方サンプル群を生成することができる。

【0047】

処方サンプル群生成部１２０は、処方サンプル群をランダムに生成することができる。

【0048】

処方サンプル群は、複数の処方サンプルを含むことができる。処方サンプル群内の処方サンプルの数は、以下の数式１を通じて決定され得る。

【0049】

【数1】

【0050】

Ｎｓａｍｐｌｅは、処方サンプル群内の、処方サンプルの数を意味し、Ｎｐｉｇｍｅｎｔは、原料の数を意味し、ｍは５以上であり得るが、これは例示的なものに過ぎない。

【0051】

処方サンプル群生成部１２０は、原料ごとの含有量比の範囲に対するオプション事項がある場合、処方サンプルを原料ごとの含有量比の範囲内で生成することができる。

【0052】

処方サンプル改善部１３０は、処方サンプル群を入力されて改善サンプル群を導出することができる。一実施例によれば、処方サンプル改善部１３０は、遺伝アルゴリズムを用いて改善サンプル群を導出することができる。処方サンプル改善部１３０は、処方サンプル群を入力されると、入力された処方サンプル群に対する改善サンプル群を出力することができる。

【0053】

改善サンプル群は、処方サンプル群内の処方サンプルのそれぞれが目標発色値のための予測処方に近いように改善されたサンプル群を意味することができる。改善サンプル群は、処方サンプル群内の処方サンプルのそれぞれが調節された改善サンプルで構成され得る。

【0054】

処方サンプル改善部１３０は、遺伝アルゴリズムを用いて処方サンプル群を改善サンプル群として出力することができる。即ち、処方サンプル改善部１３０は、遺伝アルゴリズムを適用する構成であり、処方サンプル群を入力値として受けると、発色予測計算部３０に伝達して予測発色値を比較した後、処方サンプル群を進化させる機能を果たすことができる。処方サンプル改善部１３０は、このような過程を処方サンプル群がすべて類似するまで行い、最終的にすべての処方サンプル群を目標発色値に最も近い予測発色を導出できる処方に収斂させることができる。この場合、本発明によるオプション事項に対するペナルティを付与する過程をさらに含めて、処方サンプル群を収斂させることが望ましい場合がある。例えば、処方サンプル改善部１３０は、すべての処方サンプル群を目標発色値に最も近い予測発色を導出する時、オプション事項に応じたペナルティを付与して、処方サンプル群を収斂させることができる。

【0055】

予測処方生成部１０は、目標発色値が入力されると、目標発色値に応じた予測処方値を発色予測算出部３０に伝達し、発色予測算出部３０から予測処方値に応じた予測発色値を入力され得る。予測処方生成部１０は、予測発色値と目標発色値との色差が既に設定された基準範囲内に収斂するまで予測処方値を改善させることができる。予測処方生成部１０は、遺伝アルゴリズムを用いて予測処方値を改善させることができる。

【0056】

処方サンプル改善部１３０は、目標発色値を有する色調化粧品の製造のための原料情報を出力することができる。また、処方サンプル改善部１３０は、オプション事項がある場合、オプション事項を反映して原料情報を出力することができる。

【0057】

改善サンプル群収斂確認部１４０は、改善サンプル群の収斂可否を獲得することができる。改善サンプル群収斂確認部１４０は、改善サンプル群内の改善サンプルが既に設定された基準範囲まで収斂したか否かを判断することにより、改善サンプル群の収斂可否を獲得することができる。改善サンプル群収斂確認部１４０は、改善サンプル群内のすべてのサンプルが既に設定された基準範囲まで収斂するか否かに応じて、処方サンプル改善部１３０または出力部１５０に改善サンプル群を出力することができる。

【0058】

一実施例によれば、改善サンプル群収斂確認部１４０は、改善サンプル群内の第１原料の予測処方量｛Ａ_{ｎ．０．１}，Ａ_{ｎ．１．１}，…，Ａ_{ｎ．ｍ．１}｝の分散がｍ_ａとする場合、すべての原料ごとの分散ｍ_ａ、ｍ_ｂ、ｍ_ｃ、…が既に設定された基準値未満の場合、改善サンプル群内の改善サンプルが既に設定された基準範囲まで収斂したことと判断することができる。ここで、既に設定された基準値は、０．１未満であり得るが、これは例示的なものに過ぎないので、これに限定されないことが妥当である。

【0059】

改善サンプル群収斂確認部１４０は、改善サンプルが既に設定された基準範囲まで収斂したことと判断されれば、改善サンプル群が収斂することと判断し、改善サンプルが既に設定された基準範囲まで収斂しないことと判断されれば、改善サンプル群が収斂しないことと判断することができる。

【0060】

改善サンプル群収斂確認部１４０は、改善サンプル群が既に設定された基準範囲まで収斂しないと、改善サンプル群を処方サンプル群として処方サンプル改善部１３０に出力することができる。即ち、改善サンプル群収斂確認部１４０で収斂しないことと判断された改善サンプル群は、処方サンプル群として処方サンプル改善部１３０にフィードバック入力され得る。

【0061】

これにより、処方サンプル改善部１３０は、入力された改善サンプル群に対する改善サンプル群を出力することができる。処方サンプル改善部１３０は、入力された改善サンプル群を処方サンプル群として認識することができる。このような方式で、処方サンプル改善部１３０は、Ｎ次サンプル群をＮ＋１次サンプル群として出力することができる。

【0062】

改善サンプル群収斂確認部１４０は、改善サンプル群が既に設定された基準範囲まで収斂すると、改善サンプル群を出力部１５０に伝達することができる。

【0063】

出力部１５０は、処方サンプル改善部から出力された改善サンプル群に基づいて目標発色値を有する色調化粧品の製造のための原料情報を出力することができ、ここで原料情報は、原料ごとの含有量比を含むことができる。出力部１５０は、改善サンプル群収斂確認部１４０から入力された改善サンプル群を予測処方として出力することができる。出力部１５０は、改善サンプル群収斂確認部１４０から入力された改善サンプル群に基づいて、目標発色値を有する色調化粧品の製造のための原料情報を出力することができる。即ち、予測処方（結果処方）は、目標発色値を有する色調化粧品の製造のための原料情報を含むことができる。出力部１５０は、予測処方を出力する予測処方導出部１５２を含むことができる。

【0064】

一方、処方サンプル改善部１３０は、発色予測算出部３０を通じて処方サンプル群を改善サンプル群として導出することができる。

【0065】

発色予測算出部３０は、回帰モデルを通じて、既存サンプルによる予測発色と組合せサンプルによる予測発色とを算出することができる。

【0066】

具体的には、処方サンプル改善部１３０は、入力された処方サンプル群に応じた予測処方値を発色予測算出部３０に伝達することができる。発色予測算出部３０は、処方サンプル改善部１３０から入力された予測処方値から導出される予測発色値を処方サンプル改善部１３０に出力することができる。処方サンプル改善部１３０は、発色予測算出部３０から入力された予測発色値を参照して改善サンプル群を出力することができる。

【0067】

発色予測算出部３０は、発色予測モデル生成部２０で生成した発色予測モデルが実際の発色予測を算出する構成であり得る。発色予測算出部３０は、任意の原料処方データを入力値として受けると、予想される発色値（外色値、内色値）を出力することができる。

【0068】

発色予測算出部３０は、処方入力部３１０、発色予測モデル管理部３２０、及び予測発色導出部３３０のうち少なくとも一部または全部を含むことができる。

【0069】

処方入力部３１０は、予測処方生成部１０、特に処方サンプル改善部１３０から予測処方値を入力され得る。

【0070】

処方入力部３１０は、入力された予測処方値を発色予測モデル管理部３２０に出力することができる。

【0071】

発色予測モデル管理部３２０は、発色予測モデルを保存していることができる。発色予測モデルは、処方による発色回帰モデルを含むことができる。

【0072】

発色予測モデル管理部３２０は、予測処方値を発色予測モデルに入力し、発色予測モデルにおける出力を予測発色導出部３３０に出力することができる。予測発色導出部３３０は、発色予測モデル管理部３２０から入力される出力を予測発色値として予測処方生成部１０、特に処方サンプル改善部１３０に伝達することができる。

【0073】

このように、処方サンプル改善部１３０は、発色予測モデル管理部３２０を通じて予測処方値に対する予測発色値を獲得し、これを参照することにより、処方サンプル群の処方サンプルを改善させて改善サンプル群を出力することができる。

【0074】

一方、発色予測モデル管理部３２０に保存された回帰モデルは、発色予測モデル生成部２０から入力され得る。

【0075】

発色予測モデル生成部２０は、処方データに応じた発色データを示す回帰モデルを生成することができる。ここで、処方データは、既に製造された化粧品の色調原料情報であり、発色データは、色調化粧品の色値（例えば、内色及び外色それぞれのＬ＊、ａ＊、ｂ＊）を含むことができる。

【0076】

発色予測モデル生成部２０は、データベース２１０及び回帰モデル生成部２２０のうち少なくとも一部または全部を含むことができる。

【0077】

データベース２１０は、処方データに応じた発色データを保存していることができる。処方データは原料ごとの含有量比を含み、発色データは、発色された内色及び外色それぞれのＬ＊、ａ＊、ｂ＊を含むことができる。即ち、データベース２１０は、原料ごとの含有量比に応じた内色及び外色のそれぞれのＬ＊、ａ＊、ｂ＊値を含むことができる。

【0078】

データベース２１０に保存された処方データは、ベース処方のタイプと発色原料の組成とを含むことができる。ここで、ベース処方とは、最終色調化粧品を製造するための全処方のうち発色に関与する色調原料を除いた原料の組成を意味し、ベース処方のタイプごとに回帰モデル生成部２２０を通じて回帰モデルを生成することができる。これは、本発明に係る化粧品の色調原料獲得装置を通じて得られた予測処方がベース処方によって影響を受けることを最小限に抑えるために必要であり得る。この場合、本発明に係る化粧品の色調原料獲得装置は、入力値として目標発色値とともにベース処方のタイプを選択することができ、結果値として予測処方は、ベース処方のタイプあるいはベース処方の組成と予測された発色原料の組成が含まれることがある。

【0079】

回帰モデル生成部２２０は、処方による発色を示す回帰モデルを生成することができる。即ち、回帰モデル生成部２２０は、データベース２１０に保存された処方データに応じた発色データを用いた回帰モデルを生成することができる。回帰モデルは、多重回帰モデルであり得る。回帰モデルは、多数のベクトル（Ｘ）から傾向性が存在する結果ベクトル（Ｙ）を予測するための線形的方法または非線形的方法であり得る。

【0080】

回帰モデル生成部２２０は、生成された多重回帰モデルを発色予測算出部３０、特に発色予測モデル管理部３２０に伝達することができる。

【0081】

まとめると、発色予測モデル生成部２０は、原料処方による発色値実験データに基づいて発色予測モデルを生成する構成であり得る。発色予測モデルは、任意の原料処方データを入力値として、予想される発色値（外色値、内色値）を出力するモデルであり得る。実験データの数及び包括する色域が広く、きめ細かいほど発色予測モデル生成部２０は、精度の高い発色予測モデルを生成することができる。

【0082】

次に、図２を参照して、処方サンプル改善部１３０の動作方法をより詳細に説明する。後述する処方サンプル改善部１３０の動作方法は、遺伝アルゴリズムを活用した動作方法であり得る。

【0083】

図２は、本開示の一実施例に係る処方サンプル改善部の制御ブロック図である。

【0084】

処方サンプル改善部１３０は、サンプル候補導出部１３１０、サンプル評価部１３２０、及びサンプル選択部１３３０のうち少なくとも一部または全部を含むことができる。

【0085】

サンプル候補導出部１３１０は、改善サンプルとなり得るサンプル候補を出力することができる。サンプル候補導出部１３１０は、入力された既存サンプルに基づいて組合せサンプルを出力することができる。サンプル候補導出部１３１０は、いずれか一つの既存サンプルと、残りの既存サンプルのうちいずれか一つをランダムサンプルとして選択し、ランダムサンプルを変異させた後、いずれか一つの既存サンプルと組み合わせることで組合せサンプルを生成することができる。組合せサンプルを生成する方法については、以下で詳細に説明する。

【0086】

サンプル候補導出部１３１０は、ランダムサンプルを生成し、既存サンプルとランダムサンプルを補間演算（ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ）して変異サンプルを生成し、既存サンプルと変異サンプルを確率的に選択して組み合わせた組合せサンプルを導出することができる。このために、サンプル候補導出部１３１０は、既存サンプルのうち一つをランダムに選択するランダムサンプル選択部１３１１、変異サンプルを生成する変異サンプル導出部１３１３、及び組合せサンプルを生成する組合せサンプル導出部１３１５を含むことができる。ここで、既存サンプルは、処方サンプル改善部１３０に入力された処方サンプルであり得る。

【0087】

一方、生成された組合せサンプルは、既存サンプルとともに発色予測計算部３０に出力され得る。発色予測算出部３０は、既存サンプルによる予測発色と組合せサンプルによる予測発色とを算出して、サンプル評価部１３２０に出力することができる。

【0088】

サンプル評価部１３２０は、既存サンプルによる予測発色と目標発色値との第１色差及び組合せサンプルによる予測発色と目標発色値との第２色差を算出することができる。サンプル評価部１３２０は、オプション事項がある場合、オプション事項によるペナルティが反映された第１色差とオプション事項によるペナルティが反映された第２色差とを比較することができる。

【0089】

サンプル評価部１３２０は、既存サンプルによる予測発色と組合せサンプルによる予測発色とを比較することができる。

【0090】

サンプル評価部１３２０は、色差算出部１３２１及び色差比較部１３２５を含むことができる。色差算出部１３２１は、目標発色値、既存サンプルによる予測発色、組合せサンプルによる予測発色を入力されて、目標発色値と既存サンプルによる予測発色との間の第１色差及び目標発色値と組合せサンプルによる予測発色との間の第２色差を算出することができる。

【0091】

色差比較部１３２５は、第１色差と第２色差とを比較することができる。第１色差（色差_既存）は、目標発色値と既存サンプルによる予測発色との間の色差であり、第２色差（色差_組合せ）は、目標発色値と組合せサンプルによる予測発色との間の色差を意味することができる。

【0092】

色差比較部１３２５は、第１色差と第２色差との比較結果をサンプル選択部１３３０に出力することができる。

【0093】

サンプル選択部１３３０は、第１色差及び第２色差のうち小さい値を有するサンプルを改善サンプル群内の改善サンプルとして出力することができる。

【0094】

サンプル選択部１３３０は、第１色差が第２色差よりも小さいと、既存サンプルを改善サンプルとして出力し、第１色差が第２色差よりも大きいと、組合せサンプルを改善サンプルとして出力することができる。

【0095】

即ち、サンプル選択部１３３０は、目標発色値との色差が小さいサンプルを改善サンプルとして出力することができる。

【0096】

一方、サンプル評価部１３２０は、ペナルティ計算部１３２３をさらに含むことができる。

【0097】

ペナルティ計算部１３２３は、既存サンプル、組合せサンプル、及びオプション事項を入力され得る。

【0098】

ペナルティ計算部１３２３は、オプション事項がある場合、第１ペナルティ反映色差と第２ペナルティ反映色差とを算出することができる。第１ペナルティ反映色差（色差_既存＋ペナルティ_既存）は、第１色差と既存サンプルによる第１ペナルティの和であり、第２ペナルティ反映色差（色差_組合せ＋ペナルティ_組合せ）は、第２色差と組合せサンプルによる第２ペナルティの和であり得る。

【0099】

この場合、色差比較部１３２５は、第１ペナルティ反映色差と第２ペナルティ反映色差とを比較し、比較結果をサンプル選択部１３３０に出力することができる。

【0100】

サンプル選択部１３３０は、第１ペナルティ反映色差が第２ペナルティ反映色差よりも小さいと、既存サンプルを改善サンプルとして出力し、第１ペナルティ反映色差が第２ペナルティ反映色差よりも大きいと、組合せサンプルを改善サンプルとして出力することができる。

【0101】

このように、処方サンプル改善部１３０が導出した改善サンプルは、改善サンプル群収斂確認部１４０を通じて再び処方サンプル改善部１３０に入力されるか、あるいは出力部１５０に入力され得る。

【0102】

上述した方法を通じて、予測処方生成部１０は、色差を計算する関数及びオプション事項に対するペナルティを計算する関数を作り、遺伝アルゴリズムを適用して、二つの関数の結果値を０に収斂するように誘導して最適な予測処方を導出することができる。

【0103】

図３は、本開示の一実施例に係る化粧品の色調原料獲得装置の動作方法が示されたフローチャートである。

【0104】

図３を参照すると、原料獲得装置は、発色予測モデルを保存することができる（Ｓ１０）。

【0105】

次に、図４を参照して、原料回収装置が発色予測モデルを保存する方法をより詳細に説明する。即ち、図４を参照して、図３のステップＳ１０を詳細に説明する。

【0106】

図４は、本開示の一実施例に係る原料獲得装置が発色予測モデルを保存する方法が示されたフローチャートである。

【0107】

発色予測モデル生成部２０は、処方による発色データを獲得することができる（Ｓ１０）。

【0108】

処方による発色データは、原料含有量比に応じた発色値を含むデータであり得る。具体的には、処方による発色データは、第１原料含有量比に応じた第１発色値、第２原料含有量比に応じた第２発色値、…、第ｎ原料含有量比に応じた第ｎ発色値を含むことができる。発色値は、化粧品の内色及び外色のそれぞれのＬ＊、ａ＊、ｂ＊値を意味することができる。

【0109】

内色は、化粧品を使用することによって発現される色を意味し、外色は、使用前の化粧品自体の色を意味することができる。

【0110】

発色予測モデル生成部２０は、処方による発色データを多量に収集及び追加的に更新することができる。

【0111】

発色予測モデル生成部２０は、獲得された処方による発色データに基づいて、処方による発色予測モデルを生成することができる（Ｓ２０）。

【0112】

発色予測モデル生成部２０は、収集された処方による発色データを用いて、処方による発色予測モデルを生成することができる。処方による発色予測モデルは、ＤＮＮ（Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）モデルであり得る。ＤＮＮモデルは、原料ごとの含有量比が入力されると、予測発色値を出力するモデルであり得る。

【0113】

発色予測モデル生成部２０は、生成された処方による発色予測モデルを保存することができる（Ｓ３０）。

【0114】

再び、図３について説明する。

【0115】

原料獲得装置は、目標発色値を入力され得る（Ｓ２０）。

【0116】

例えば、原料獲得装置は、目標発色値として内色Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊と外色Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊を入力され得る。

【0117】

一方、原料獲得装置は、目標発色値とともにオプション事項をさらに入力されることもある。

【0118】

例えば、オプション事項は、処方に使用される最大原料の数、原料ごとの含有量比の範囲、及び総原料含有量比のうち少なくとも一つを含むことができる。

【0119】

原料獲得装置は、入力された目標発色値に応じた予測処方を出力することができる（Ｓ３０）。

【0120】

次に、図５を参照して、原料獲得装置が目標発色値に応じた予測処方を出力する方法について説明する。図５は、図３のステップＳ３０が具体化されたフローチャートである。

【0121】

図５は、本開示の一実施例に係る原料獲得装置が目標発色値に応じた予測処方を出力する方法が示されたフローチャートである。

【0122】

処方サンプル群生成部１２０は、処方サンプル群を生成することができる（Ｓ３０１）。

【0123】

処方サンプル群生成部１２０は、目標発色値を入力されると、処方サンプル群を生成することができる。

【0124】

処方サンプル群は、Ｇ_０、Ｇ_１、Ｇ_２、Ｇ_３、…、Ｇ_ｎであり、Ｇ_０は最初処方サンプル群、Ｇ_１は一次改善サンプル群（第１世代改善サンプル群）、Ｇ_２は二次改善サンプル群（第２世代改善サンプル群）、Ｇ_３は第３次改善サンプル群（第３世代改善サンプル群）、…、Ｇ_ｎはｎ次改善サンプル群（ｎ世代改善サンプル群）であり得る。

【0125】

最初処方サンプル群Ｇ_０及び改善サンプル群Ｇ_ｎは、下記の通りであり得る。

【0126】

Ｇ_０＝｛Ｓ_０．０，Ｓ_０．１，Ｓ_０．２，…，Ｓ_０．ｍ｝、Ｇ_ｎ＝｛Ｓ_ｎ．０，Ｓ_ｎ．１，Ｓ_ｎ．２，…，Ｓ_ｎ．ｍ｝

【0127】

ここで、Ｓ_０．０、Ｓ_０．１、Ｓ_０．２、…、Ｓ_０．ｍのそれぞれは、一つの処方サンプルを示すことができる。Ｓ_ｎ．ｍは、ｎ世代ｍ番目のサンプルを示す。

【0128】

そして、Ｓ_０．０＝｛Ａ_{０．０．１}，Ａ_{０．０．２}，Ａ_{０．０．３}，…｝、Ｓ_０．１＝｛Ａ_{０．１．１}，Ａ_{０．１．２}，Ａ_{０．１．３}，…｝、…、Ｓ_ｎ．ｍ｛Ａ_{ｎ．ｍ．１}，Ａ_{ｎ．ｍ．２}，Ａ_{ｎ．ｍ．３}，…，Ａ_{ｎ．ｍ．ｌ}｝で構成されることがあり、ここで、各処方サンプルを構成するそれぞれの元素は、原料の含有量を示し、元素の数は、処方しようとする原料の数と同一であり得る。即ち、Ａ_{ｎ．ｍ．ｌ}は、ｎ世代、ｍ番目のサンプルのｌ番目の色素の含有量を意味することができる。

【0129】

処方サンプル改善部１３０は、各処方サンプルに基づいて変異サンプルを生成し（Ｓ３０３）、既存サンプルと変異サンプルを組み合わせた組合せサンプルを生成することができる（Ｓ３０５）。

【0130】

ここで、組合せサンプルは、処方サンプル改善部１３０が入力された処方サンプルに基づいて生成した組合せサンプルを示すことができる。

【0131】

もし、処方サンプル改善部１３０が最初処方サンプル群Ｇ_０を入力された場合、先ず既存サンプルＳ_０．０に対して、他の既存サンプルＳ_０．１、Ｓ_０．２、…、Ｓ_０．ｍのうちいずれか一つを選択することができる。例えば、処方サンプル改善部１３０は、他の既存サンプルのうちＳ_０．２を選択したことと仮定する。

【0132】

処方サンプル改善部１３０は、二つの処方サンプルＳ_０．０及びＳ_０．２に対して補間演算（ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ）を行うことができる。例えば、Ｓ_０．０＝｛０，１，３，５｝であり、Ｓ_０．２＝｛１，４，６，８｝の場合、処方サンプル改善部１３０は、１番目の元素の値である０と１との間の値のうちいずれか一つを選択し、２番目の元素の値である１と４との間の値のうちいずれか一つを選択し、３番目の元素の値である３と６との間の値のうちいずれか一つを選択し、４番目の元素の値である５と８との間の値のうちいずれか一つを選択した結果、Ｓ_{０．０変異}＝｛０．５，２，５，７｝のような変異サンプルを生成することができる。即ち、処方サンプル改善部１３０は、既存サンプルＳ_０．０に対する変異サンプルをＳ_{０．０変異}＝｛Ａ_{０．０．１}～Ａ_{０．２．１}の間の任意の値，Ａ_{０．０．２}～Ａ_{０．２．２}の間の任意の値，Ａ_{０．０．３}～Ａ_{０．２．３}の間の任意の値，…｝で生成することができる。

【0133】

そして、処方サンプル改善部１３０は、既存サンプルＳ_０．０＝｛Ａ_{０．０．１}，Ａ_{０．０．２}，Ａ_{０．０．３}，…｝と変異サンプルＳ_{０．０変異}＝｛Ａ_{０．０．１変異}，Ａ_{０．０．２変異}，Ａ_{０．０．３変異}，…｝のうちいずれか一つの値をランダムに選択したＳ_{０．０組合せ}＝｛Ａ_{０．０．１}とＡ_{０．０．１変異}のうちいずれか一つ，Ａ_{０．０．２}とＡ_{０．０．２変異}のうちいずれか一つ，Ａ_{０．０．３}とＡ_{０．０．３変異}のうちいずれか一つ，…｝を通じてＳ_{０．０組合せ}＝｛Ａ_{０．０．１組合せ}，Ａ_{０．０．２組合せ}，Ａ_{０．０．３組合せ}，…｝を生成することができる。上述した例示であるＳ_０．０＝｛０，１，３，５｝とＳ_{０．０変異}＝｛０．５，２，５，７｝の場合、Ｓ_{０．０組合せ}＝｛０．５，２，３，５｝であり得るが、これは例示的なものに過ぎないので、これに限定されない。

【0134】

一方、Ｓ_０．０に対する組合せサンプルの生成方法を例示として説明したが、処方サンプル改善部１３０は、Ｓ_０．１、Ｓ_０．２、…、Ｓ_０．ｍそれぞれについて上述した方法を適用して、組合せサンプルを生成することができる。

【0135】

まとめると、処方サンプル改善部１３０は、Ｓ_{ｎ．ｍ．ｒ}がｎ世代ｍ番目のサンプルのランダムサンプルであるとすれば、Ｓ_{ｎ．ｍ．ｒ}は、Ｇ_ｎサンプル群を構成するサンプルのうちＳ_ｎ．ｍでない他のサンプルのうちから任意の一つを選択し、即ち、Ｓ_{ｎ．ｍ．ｒ}＝｛Ａ_{ｎ．ｍ．１．ｒ}，Ａ_{ｎ．ｍ．２．ｒ}，Ａ_{ｎ．ｍ．３．ｒ}，…，Ａ_{ｎ．ｍ．l．r}｝であり、ここで、Ａ_{ｎ．ｍ．１．ｒ}は、ｎ世代ｍ番目のランダムサンプルのｌ番目の原料含有量を意味することができる。Ｓ_{ｎ．ｍ．変異}は、ｎ世代、ｍ番目のサンプルの変異サンプルであり、Ｓ_{ｎ．ｍ．変異}＝｛Ａ_{ｎ．ｍ．１．変異}，Ａ_{ｎ．ｍ．２．変異}，Ａ_{ｎ．ｍ．３．変異}，…，Ａ_{ｎ．ｍ．l．変異}｝であり、Ａ_{ｎ．ｍ．ｌ変異}はＡ_{ｎ．ｍ．ｌ}とＡ_{ｎ．ｍ．ｌ．ｒ}との間の任意の値であり得る。

【0136】

Ｓ_{ｎ．ｍ．組合せ}がｎ世代、ｍ番目のサンプルの組合せサンプルであれば、Ｓ_{ｎ．ｍ．組合せ}＝｛Ａ_{ｎ．ｍ．１．組合せ}，Ａ_{ｎ．ｍ．２．組合せ}，Ａ_{ｎ．ｍ．３．組合せ}，…，Ａ_{ｎ．ｍ．l．組合せ}｝であり、Ａ_{ｎ．ｍ．１．組合せ}は、Ａ_{ｎ．ｍ．ｌ}とＡ_{ｎ．ｍ．ｌ．変異}のうち一つであり、それぞれの原料ごとにＡ_{ｎ．ｍ．ｌ}とＡ_{ｎ．ｍ．１．変異}のうち一つで任意に選択され得る。

【0137】

そして、処方サンプル改善部１３０は、既存サンプルと組合せサンプルを発色予測モデルに入力して各色差を計算することができる（Ｓ３０７）。もし、オプション事項がある場合、処方サンプル改善部１３０は、既存サンプルと組合せサンプルそれぞれに対してペナルティ反映色差を計算することができる（Ｓ３０９）。

【0138】

色差は、下記の数式２を通じて算出され、ペナルティは、下記の数式３を通じて算出され得る。

【0139】

【数2】

【0140】

【数3】

【0141】

数式２において、Ｌ_外色目標は目標入力値で受けた外色Ｌ＊、Ｌ_外色計算は発色予測計算部３０を介して算出された予測発色値の外色Ｌ＊、ａ_外色目標は目標入力値として受けた外色ａ＊、ａ_外色計算は発色予測計算部３０を通じて算出された予測発色値の外色ａ＊、ｂ_外色目標は目標入力値として受けた外色ｂ＊、ｂ_外色計算は発色予測計算部３０通じて算出された予測発色値の外色ｂ＊、Ｌ_内色目標は目標入力値として受けた内色Ｌ＊、Ｌ内色計算は発色予測算出部３０を介して算出された予測発色値の内色Ｌ＊、ａ_内色目標は目標入力値として受けた内色ａ＊、ａ_内色計算は発色予測計算部３０を通じて算出された予測発色値の内色ａ＊、ｂ_内色目標は目標入力値として受けた内色ｂ＊、ｂ_内色算出は発色予測算出部３０を通じて算出された予測発色値の内色ｂ＊を示すことができる。

【0142】

処方サンプル改善部１３０は、組合せサンプルに対する色差（色差_組合せ）と既存サンプルに対する色差（色差_既存）とを比較することができる。オプション事項がある場合、処方サンプル改善部１３０は、組合せサンプルに対するペナルティ反映色差（色差_組合せ＋ペナルティ_組合せ）と既存サンプルに対するペナルティ反映色差（色差_既存＋ペナルティ_既存）とを比較することができる。

【0143】

以下、組合せサンプルに対する色差（色差_組合せ）は、組合せサンプルに対するペナルティ反映色差（色差_組合せ＋ペナルティ_組合せ）を含み、既存サンプルに対する色差（色差_既存）は、既存サンプルに対するペナルティ反映色差（色差_既存＋ペナルティ_既存）を含むものと仮定する。

【0144】

処方サンプル改善部１３０は、組合せサンプルに対する色差が既存サンプルに対する色差よりも小さいか否かを獲得することができる（Ｓ３１１）。

【0145】

処方サンプル改善部１３０は、組合せサンプルに対する色差が既存サンプルに対する色差よりも小さいと、既存サンプルを組合せサンプルに置き換えることができる（Ｓ３１３）。

【0146】

これにより、処方サンプル改善部１３０は、入力された最初処方サンプル群Ｇ_０に対する出力であり、組合せサンプルで構成された改善サンプル群Ｇ_１を出力することができる。

【0147】

処方サンプル改善部１３０は、組合せサンプルに対する色差が既存サンプルに対する色差よりも大きいと、既存サンプルを維持することができる（Ｓ３１５）。

【0148】

これにより、処方サンプル改善部１３０は、入力された最初処方サンプル群Ｇ_０に対する出力であり、既存サンプルで構成された改善サンプル群Ｇ_１を出力することができる。

【0149】

改善サンプル群収斂確認部１４０は、処方サンプル改善部１３０から出力された改善サンプル群のすべてのサンプルが基準範囲内に収斂するか否かを獲得することができる（Ｓ３１７）。

【0150】

以下、改善サンプル群収斂確認部１４０に改善サンプル群Ｇ_ｎが入力された場合を仮定して説明する。改善サンプル群Ｇ_ｎ＝｛Ｓ_ｎ．０，Ｓ_ｎ．１，Ｓ_ｎ．２，…，Ｓ_ｎ．ｍ｝の改善サンプルＳ_ｎ．０、Ｓ_ｎ．１、Ｓ_ｎ．２、…、Ｓ_ｎ．ｍの一番目の原料の含有量｛Ａ_{ｎ．０．１}，Ａ_{ｎ．１．１}，…，Ａ_{ｎ．ｍ．１}｝の分散ｍ_ａ、二番目の原料の含有量｛Ａ_{ｎ．０．２}，Ａ_{ｎ．１．２}，…，Ａ_{ｎ．ｍ．２}｝の分散ｍ_ｂ、三番目の原料の含有量｛Ａ_{ｎ．０．３}，Ａ_{ｎ．１．３}，…，Ａ_{ｎ．ｍ．３}｝の分散ｍ_ｃ、…とするとき、すべての原料ごとの分散ｍａ、ｍｂ、ｍｃ、…が既に設定された基準値未満の場合、改善サンプル群内の改善サンプルが既に設定された基準範囲まで収斂したことと判断することができる。ここで、既設定された基準値は０．１未満であり得るが、これは例示的なものに過ぎないので、これに限定されないことが妥当である。

【0151】

改善サンプル群収斂確認部１４０は、改善サンプル群が既に設定された基準範囲まで収斂しないと、改善サンプル群を処方サンプル改善部１３０に入力することができる。これにより、処方サンプル改善部１３０は、入力された改善サンプル群の改善サンプルを処方サンプルとして認識し、各処方サンプルに基づいて変異サンプルを生成することができる。

【0152】

このように、処方サンプル改善部１３０は、入力されたサンプル群を処方サンプル群として認識し、認識された処方サンプル群を改善させて改善サンプル群として出力することができる。これにより、処方サンプル改善部１３０は、最初処方サンプル群Ｇ_０が入力されると、一次改善サンプル群Ｇ_１を出力し、一次改善サンプル群Ｇ_１が入力されると、二次改善サンプル群Ｇ_２を出力し、…、ｎ次改善サンプル群Ｇ_ｎを出力することができる。

【0153】

一次改善サンプル群Ｇ_１、…、ｎ次改善群サンプル群Ｇ_ｎは、下記の通りであり得る。

【0154】

Ｇ_１＝｛Ｓ_１．０，Ｓ_１．１，Ｓ_１．２，…，Ｓ_１．ｍ｝、Ｇ_ｎ＝｛Ｓ_ｎ．０，Ｓ_ｎ．１，Ｓ_ｎ．２，…，Ｓ_ｎ．ｍ｝、Ｓ_１．０，Ｓ_１．１，Ｓ_１．２，…，Ｓ_１．ｍ，…，Ｓ_ｎ．０，Ｓ_ｎ．１，Ｓ_ｎ．２，…，Ｓ_ｎ．ｍのそれぞれは、一つの処方サンプルを示すことができる。そして、Ｓ_１．０＝｛Ａ_{１．０．１}，Ａ_{１．０．２}，Ａ_{１．０．３}，…｝、Ｓ_１．１＝｛Ａ_{１．１．１}，Ａ_{１．１．２}，Ａ_{１．１．３}，…｝、…、Ｓ_ｎ．ｍ＝｛Ａ_{ｎ．ｍ．１}，Ａ_{ｎ．ｍ．２}，Ａ_{ｎ．ｍ．３}，…｝で構成されることがあり、ここで、各処方サンプルを構成するそれぞれの元素は、原料の含有量を示し、元素の数は、処方しようとする原料の数と同一であり得る。

【0155】

改善サンプル群収斂確認部１４０は、改善サンプル群のすべてのサンプルが基準範囲内に収斂すると、結果処方を導出することができる（Ｓ３１９）。

【0156】

具体的には、改善サンプル群収斂確認部１４０は、改善サンプル群のすべてのサンプルが基準範囲内に収斂すると、改善サンプル群を出力部１５０に出力し、出力部１５０は、改善サンプル群の改善サンプルを結果処方として出力することができる。

【0157】

図６～図１１は、本開示の実施例に係る原料獲得装置が目標発色値に応じた結果処方の出力例が示された図である。

【0158】

より具体的には、図６～図１１は、調色及び色素の種類がわからない実際の市販されている化粧品を用いて、原料獲得装置の性能を確保した実験結果が示された例示である。図６～図１１は、原料獲得装置が実際に市販されている化粧品それぞれの外色及び内色を目標発色値として入力され、それにより出力される結果処方と結果処方による色が示された図である。図６～図１１の実験において、総原料の数を６個以下であり、色素ごとの含有量比の範囲を黒色色素の含有量比０．５％以下、使用した色素の含有量比の総合を２０％にオプション事項が設定された。

【0159】

図６は、原料獲得装置が目標発色値として外色Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊及び内色Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊に３８．１３、４４．３０、２６．０５、４２．３９、５３．７７、３２．５９が入力された場合、原料Ｐ１、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ８、Ｐ９それぞれの含有量５．６６、３．５８、３．６７、０．６９、６．４１の予測処方が導出された場合の例示である。そして、この場合、外色値及び内色値に応じた目標色が実際の処方による予想色と非常に似ていることを確認することができる。

【0160】

図７は、原料獲得装置が目標発色値として外色Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊及び内色Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊に３２．９５、３７．８５、２１．００、３４．４１、３８．０２、１９．８９が入力された場合、原料Ｐ１、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ１１、Ｐ１２、Ｐ１３それぞれの含有量６．０８、１．７７、１１．０、０．５４、０．５４、０．０３の予測処方が導出された場合の例示である。そして、この場合、外色値及び内色値に応じた目標色が実際の処方による予想色と非常に似ていることを確認することができる。

【0161】

図８は、原料獲得装置が目標発色値として外色Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊及び内色Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊に２８．５９、２０．１２、９．５７、２８．７７、１９．２７、８．７４が入力された場合、原料Ｐ１、Ｐ４、Ｐ５、Ｐ１１、Ｐ１２それぞれの含有量０．６６、９．６５、５．９９、１．５４、２．１４の予測処方が導出された場合の例示である。そして、この場合、外色値及び内色値に応じた目標色が実際の処方による予想色と非常に似ていることを確認することができる。

【0162】

図９は、原料獲得装置が目標発色値として外色Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊及び内色Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊に４６．９３、５３．０７、３９．１８、４８．４３、５６．６０、４０．９５が入力された場合、原料Ｐ１、Ｐ５、Ｐ１２それぞれの含有量１０、１．４５、３．５３の予測処方が導出された場合の例示である。そして、この場合、外色値及び内色値に応じた目標色が実際の処方による予想色と非常に似ていることを確認することができる。

【0163】

図１０は、原料獲得装置が目標発色値として外色Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊及び内色Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊に４１．８５、５１．９１、２１．８６、４４．４３、５３．７７、２２．５９が入力された場合、原料Ｐ１、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ９、Ｐ１２それぞれの含有量１．７２、３．３８、３．０、５．７、６．１９の予測処方が導出された場合の例示である。そして、この場合、外色値及び内色値に応じた目標色が実際の処方による予想色と非常に似ていることを確認することができる。

【0164】

図１１は、原料獲得装置が目標発色値として外色Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊及び内色Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊に４９．３２、１６．５４、１７．３２、４９．５５、１６．７１、１７．１１が入力された場合、原料Ｐ１、Ｐ７、Ｐ１１、Ｐ１２、Ｐ１３それぞれの含有量２．７、５．２４、１．２４、１０．５５、０．４２の予測処方が導出された場合の例示である。そして、この場合、外色値及び内色値に応じた目標色が実際の処方による予想色と非常に似ていることを確認することができる。

【0165】

図１２及び図１３は、図６～図１１の例示から導出された結果処方を用いた色調化粧品の内色及び外色が示された図である。

【0166】

具体的には、図１２の上側１２１０には、結果処方によって製造された化粧品の外色が示され、図１２の下側１２２０には、原料獲得装置を通じて具現しようとしたターゲットカラー化粧品の外色が示されている。

【0167】

そして、図１３の上側１３１０には、結果処方によって製造された化粧品の内色が示され、図１３の下側１３２０には、原料獲得装置を通じて具現しようとしたターゲットカラー化粧品の内色が示されている。

【0168】

より詳細には、内色は平均４．６％の誤差、外色は平均６．４％の誤差が測定され、これにより、原料獲得装置は、所望の色のカラーを発色可能な化粧品を製造するための原料をより正確に導出可能であることを確認することができる。

【0169】

前述した本発明は、プログラムが記録された媒体にコンピューターが判読可能なコードとして具現することが可能である。コンピューターの判読可能な媒体は、コンピューターシステムによって判読され得るデータが保存されるすべての種類の記録装置を含む。コンピューターが判読可能な媒体の例としては、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｉｓｋ）、ＳＤＤ（Ｓｉｌｉｃｏｎ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ－ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピーディスク、光データ保存装置などがある。また、前記コンピューターは、端末機１の制御部１１または化粧品製造装置３の制御部３１を含むこともできる。したがって、前記の詳細な説明はすべての面で制限的に解釈されてはならず、例示的であるものとして考慮されなければならない。本発明の範囲は、添付された特許請求の範囲の合理的解釈によって決定されなければならず、本発明の等価的範囲内でのすべての変更は本発明の範囲に含まれる。

【0170】

以上の説明は、本発明の技術思想を例示的に説明したものに過ぎず、本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者であれば、本発明の本質的な特性から逸脱しない範囲で多様な修正及び変形が可能であろう。

【0171】

したがって、本発明に開示された実施例は、本発明の技術思想を限定するものではなく説明するためのものであり、このような実施例によって本発明の技術思想の範囲が限定されるものではない。

【0172】

本発明の保護範囲は、以下の特許請求の範囲によって解釈されるべきであり、それと同等の範囲内にあるすべての技術思想は本発明の権利範囲に含まれるものと解釈されるべきであろう。

【符号の説明】

【0173】

１０ 予測処方生成部
１１０ 入力部
１１２ 目標発色入力部
１１４ オプション入力部
１２０ 処方サンプル群生成部
１３０ 処方サンプル改善部
１３１０ サンプル候補導出部
１３１１ ランダムサンプル選択部
１３１３ 変異サンプル導出部
１３１５ 組合せサンプル導出部
１３２０ サンプル評価部
１３２１ 色差計算部
１３２３ ペナルティ計算部
１３２５ 色差比較部
１３３０ サンプル選択部
１４０ 改善サンプル群収斂確認部
１５０ 出力部
１５２ 予測処方導出部
２０ 発色予測モデル生成部
２１０ 処方による発色データベース
２２０ 回帰モデル生成部
３０ 発色予測計算部
３１０ 処方入力部
３２０ 発色予測モデル管理部
３３０ 予測発色導出部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】