*Corresponding author: Hye-Jin Lee Tel : +82-63-850-6279 E-mail : I. 서 론
최근 수년 사이에 통신기술의 급격한 발전과 다양한 디지털 기기들의 등장으로 온라인 공간에서 수많은 정보가 손쉽게 생산되고 빠르게 확산하고 있다. 계량화된 정형 데이터뿐 아니라 다양한 비정형 데이터들이 축적되고 있으며, 이 중 텍스트 데이터는 가장 대표적인 비정형 데이터라고 할 수 있다(Kim et al., 2016). 이러한 비정형 데이터, 즉 방대한 텍스트 데이터는 우리 삶에 엄청난 영향을 미치고 있으며, 텍스트 데이터에 대한 분석이 점점 증가하고 활용되는 추세이다. 텍스트 데이터 분석은 방대한 양의 비정형 데이터를 구조화하고 의미 있는 정보를 추출하는 과정이다. 이에 대량의 텍스트 데이터를 분석하고 활용하는 텍스트 마이닝 기법은 다양한 학문 분야에서 널리 활용되고 있다. 텍스트 데이터를 분석은 상품 리뷰를 분석하여 시스템을 구축하고 시스템을 활용해 상품순위를 예측하는데 활용되었고(Myung et al., 2008), 비정형데이터의 수집을 통해 가치를 창출하는 빅데이터 비즈니스 모델에 대해 분석되었다(Ham & Lee, 2016). 또한, 뉴스 텍스트 데이터의 분석을 통해 투자의사결정모형 개발되었으며(Kim et al., 2012), 특히 다양한 분야의 학술연구 현황과 연도별 추세, 주제 및 분야를 분석하는 데 활용되고 있다(Kim et al., 2016).
“안티에이징(Anti-aging)”이라는 용어는 20세기 중반 이후부터 본격적으로 사용되었으며, 노화를 지연시키거나 방지하는 모든 기술과 연구를 포함하는 개념으로 발전해 왔다. WHO에서는 노화는 자연현상이 아닌 질병으로 분류하고 있으며, 항노화는 인간의 수명연장과 삶의 질을 향상하고, 신체적, 정신적, 사회적, 영적 측면에서의 건강을 높게 유지하여 자신의 삶을 적극적으로 관리하는 것을 의미한다(Park & Oh, 2022). 안티에이징에 대한 관심이 높아지고 관련 연구가 활발하게 지속하는 이유는 인간이 건강한 노화를 통해 존엄한 삶을 영위하는 사회를 구축하기 위함이라 볼 수 있다. 특히, 안티에이징 관련 연구 학문 분야는 의학, 공학, 생명과학, 생활과학, 미용학 등 다양하게 연구되고 있다.
한국학술지인용색인 KCI에서 안티에이징을 키워드로 선행연구를 검색한 결과는 논문 1,282건, 학술지 3건, 학술대회 3건, 기관 13건이었으며(https://www.kci.go.kr, 2025.02.10.), 학술연구정보 RISS를 중심으로 안티에이징 키워드로 선행연구를 검색한 결과 국내 학술논문 49편, 학위논문 75편, 단행본 362건, 연구보고서 1건으로 조사되었다(www-riss-kr.libproxy. 2025.02.10.). 검색엔진에 따라 검색결과도 상이하였지만, 방대한 연구결과 또한, 다양한 학문 분야의 결과가 총체적으로 보고되어 미용학 분야에서의 안티에이징 관련 연구 동향을 분석하기 위해 검색된 연구결과의 개별적 내용 확인 및 재분류가 필요하다. 또한, 텍스트 마이닝 기법을 기반으로 항노화 관련 연구 동향을 분석한 선행연구를 살펴보면 항노화에 관련 국내 연구 동향을 분석(Ok, 2022)은 체육 분야를 중심으로 다양한 분야의 1978편의 등재 학술지를 대상으로 항노화 연구 동향을 보고하였고, 키워드 네트워크 분석을 활용한 항노화 분야 연구 동향 분석(Park & Oh, 2022)의 경우 미용 분야를 중심으로 하였으나 주제어를 중심으로 분석하였다.
이 연구에서는 국내 미용학 연구 분야에서 보고된 선행연구의 검색결과를 중심으로 제목과 초록을 중심으로 연구내용 확인을 통해 텍스트 마이닝 분석 대상을 선정하고 이를 기반으로 키워드 빈도분석 공출현 네트워크 분석, 다차원 척도 분석, 상대적 빈도변화분석, 2차원 주성분 분석, 3차원 산점도 분석과 주요 텍스트를 추출하여 그 결과를 제시하였다. 이러한 결과는 미용 분야에서 보고된 안티에이징 연구의 결과물을 총괄적으로 분석하여 그 동향을 제시하고 향후 연구에 기초할 수 있는 데이터를 제공하는데 그 의의가 있다.
II. 재료 및 방법
1. 연구범위 및 대상
미용학 분야의 ‘안티에이징’ 관련 선행연구를 한국학술정보색인(KCI) 논문 검색 엔진과 학술연구정보 RISS 논문 검색 엔진을 이용하여 자료를 수집하였다. 데이터 수집 및 조사 기간은 2024년 10월 1일부터 2025년 2월 10일까지였다. KCI 논문 검색결과 논문 1,282건과 RISS 검색결과 학술논문 49편, 학위논문 75편 중 미용학 분야로 범위를 제한하였으며, 제목과 초록을 중심으로 미용 전공 적합성 및 내용을 검토하여 총 93편을 선정하여 분석하였다. 선정 제외 논문의 기준은 미용학과 관련 없는 학문 분야의 연구로서 그 내용을 검토하였다. 제외 논문의 대표적 예시로는 고령 사회를 고려한 안티에이징 센터 실내공간에 관한 연구, 차움 안티에이징 센터 실내조명 계획 등으로 미용 분야의 연구주제와는 매우 상이한 내용의 논문들이었다. 최종 선정한 연구 논문의 출판 기간에 따른 분석 편수는 Table 1과 같다.
2. 분석 방법
이 연구는 KH Coder(version 3.0)와 Voyant Tools(version 2.6.2.)를 활용하여 안티에이징 연구의 주요 주제와 동향을 분석하기 위해 텍스트 마이닝 기법을 적용하였다. 앞서 선정한 93편의 논문 초록을 대상으로 텍스트 정제를 수행하여 연구의 신뢰성을 확보하고 텍스트 마이닝 분석의 정확도를 높이기 위한 전처리 과정을 거쳤다. 텍스트 마이닝 기법을 통해 연구주제 및 내용의 구조적 특성을 파악하고 주요 키워드 간의 관계성을 도출하기 위해 공출현 네트워크 분석(co-occurrence network analysis), 다차원 척도 분석, 상대적 빈도변화 분석, 주성분 분석을 도입하였다.
첫째, 공출현 네트워크 분석은 자주 등장하는 핵심 키워드 사이의 관계를 시각적으로 표현하고 중요한 개념들의 연결성을 분석하는 데 사용되었으며, Jaccard 계수를 활용하여 상관계수 0.8 이상의 단어들만 분석하여 상위 60개의 엣지를 필터링하였다. 둘째, 다차원 척도 분석(MDS)는 키워드 간 유사도를 계산하여 연구의 구조적 관계를 시각적으로 파악하기 위해 활용되었으며, Kruskal 방법과 Jaccard 거리를 사용해 클러스터를 형성하였다. 셋째, 상대적 빈도변화 분석은 특정 키워드의 출현 빈도를 시간에 따라 분석하여 연구 동향의 변화를 분석하였고, 이를 통해 연구의 초점 변화를 확인하고자 하였다. 마지막으로, 주성분 분석(PCA)은 키워드 간 관계를 구조적으로 분석하고 변동성을 측정하여 연구의 중심 개념을 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 KH Coder를 통해 정량적 분석을 수행하고, Voyant Tools를 활용하여 네트워크 시각화 및 빈도분석을 보조하여 안티에이징 관련 선행연구를 다각적으로 분석하였다.
III. 결과 및 고찰
연도별 문헌 수를 분석하는 것은 시간의 흐름을 중심으로 연도별 발전 추이를 파악할 수 있으며 연구 동향에 따른 차이를 알 수 있게 해준다(Lee, 2022). 선정된 국내 안티에이징 관련 선행연구의 연대별 추이를 살펴보면 2008년부터 2024년까지로 분포되었으며, 초기에는 연간 발표된 논문의 수가 1편으로 적었으나, 2012년부터 연구의 양이 증가하는 추세를 보였다. 2015년에 논문 수가 8편으로 급증하였으며, 2020년에는 12편으로 최대치를 기록했다. 이후에도 연간 6편에서 10편 사이의 논문이 지속적으로 발표되었으며, 이는 안티에이징 분야의 연구가 꾸준히 활발하게 연구되었음을 보여준다. 안티에이징 관련 연구는 주로 화장품 관련 학술지, 코스메슈티컬 관련 학술지, 피부과학과 뷰티 산업 관련 학술지에서 주로 발표되었다. 학술지의 범위는 점차 넓어져 다양한 학문적 접근법을 수용하고 있었다. 또한, 안티에이징 관련 선행 연구의 주제는 크게 세 가지로 나눌 수 있다. 첫째, 안티에이징 성분을 활용한 기능성 화장품의 효능 및 안전성을 평가하는 연구가 다수를 차지한다. 피부 노화 방지, 주름 개선, 미백 기능 등의 효과를 분석하는 연구가 주로 이루어졌으며, 특히 천연 성분과 나노기술을 활용한 연구가 많이 발표되었다. 둘째, 안티에이징 제품에 대한 소비자의 인식과 구매 행동을 분석하는 연구도 중요한 주제로 다루어졌다. 20대에서 50대 여성 소비자를 대상으로 한 연구가 주로 이루어졌으며, 제품의 신뢰도와 효용성, 브랜드, 이미지 등이 소비 행동에 미치는 영향을 분석하였다. 셋째, 안티에이징 연구에서는 최신 기술을 활용한 다양한 연구들이 발표되었다. 나노기술을 이용한 성분 안정화, 빅데이터 분석을 통한 소비자 트렌드 파악, 초음파를 이용한 스킨케어 제품 개발 등 다양한 신기술을 활용한 연구가 이루어졌다. 위와 같은 연구 동향을 종합해보면, 초기에는 피부 노화와 주름 개선 효능의 화장품 개발 관려 연구가 주를 이루었으나, 2015년 이후에는 소비자 심리와 행동 연구가 중요하게 다루어지기 시작했다. 또한, 최근에는 빅데이터 분석, 나노기술, 그리고 웰에이징 관련 연구가 두드러지며, 안티에이징 분야가 다양한 학문적 접근을 통해 발전하고 있다는 것을 알 수 있었다. 즉, 안티에이징 연구는 기능성 화장품 연구에서 시작해 소비자 행동 연구와 신기술을 접목한 연구로 지속발전하며, 다양한 연구주제로 확대되고 있음을 확인할 수 있다.
선정된 안티에이징 선행연구에서 사용된 명사들의 공출현 네트워크(co-occurrence)를 분석하여 연구주제와 관심사를 분석하였다. Fig. 2는 명사, 형용사, 부사, 동사의 공출현 네트워크를 시각화한 것이다. 공출현 네트워크는 Jaccard 계수를 사용하여 상관관계가 높은 단어 간의 연결성을 강조하며, 계수 값이 0.8 이상인 단어들만을 대상으로 하여 데이터의 정확성을 높였다. 분석에서 사용된 주요 설정으로는 가장 높은 상관관계를 보이는 상위 60개의 엣지(edge)만을 필터링하고, 계수 값이 0.8 이상일 때 선을 표시하였다. 네트워크상에서 노드의 크기는 해당 명사의 빈도를 나타내며, 빈도에 따라 250에서 1250까지의 범위로 시각화되었다. 그 결과, 주된 분석 요소는 각 단어의 빈도수와 상관계수(coefficient)로 두 단어가 함께 등장하는 빈도와 그 사이의 연관성을 기반으로 도출되었다. Illite와 mineral, regeneration과 gene의 같은 단어 쌍은 상관계수가 1.0으로 나타나 두 단어 간의 연관성이 높다는 알 수 있다. 첫 번째 군집에서는 plantarum과 exopolysaccharide가 상관계수 1.0으로 강하게 연결되었으며, 두 번째 군집에서는 피부 조직 재생 및 피부 과학 연구에서 중요한 fibroblast와 extracellular, matrix가 상관계수 1.0으로 연결되었다. 또한, femininity, make-up, dress가 상관계수 1.0으로 연결되었다. 이는 뷰티 산업에서 빈번히 등장하는 단어들로, 각각의 빈도는 10에서 20 사이로 분포한다. 다섯 번째 군집은 gene와 regeneration이 상관계수 1.0으로 안티에이징은 유전자 연구와 조직 재생 연구에서 분포되어 있음을 알 수 있었다.
이 외, 안티에이징 선행연구에서 가장 많이 등장한 명사를 나열한 결과 주요 관심사가 뷰티, 피부, 제품개발, 소비자 행동, 효능평가, 그리고 브랜드 및 마케팅 전략과 관련이 있었다. 특히, 효능(efficacy), 결과(result), 마케팅(marketing), 소비(consumer)와 같은 단어들이 많이 언급된다는 점에서 피부 미용, 화장품의 성능 및 마케팅 측면에 집중하고 있음을 알 수 있다.
다음은 다차원 척도 분석(Multidimensional Scaling, MDS) 결과로, 안티에이징 관련 선행연구에서 사용된 단어들을 2차원 공간에서 시각적으로 배치하여 그 관계를 시각화한 것이다(Fig. 3). 분석은 Kruskal 방법과 Jaccard 거리를 사용하여 단어 간의 유사성을 측정하였으며, 984개의 단어가 선택되었다. 각 단어는 빈도에 따라 버블의 크기로 표시되며, 클러스터로 구분된다. Illite와 gene 같은 단어는 왼쪽 위에 위치하며, 이는 유전자 및 생물학적 연구와 관련된 클러스터에 속한다. 이들은 상관계수가 높고 빈도가 높은 단어들로 특히, gene은 1250에 가까운 빈도로 자주 나타났다. 또한, anti-wrinkle은 화장품 관련 연구에서 중요한 주제를 형성하고 있으며, 이와 연관된 mask와 pack 같은 단어들은 오른쪽 위에 군집화되어 나타났다. 중앙에 위치한 cosmetic, anti-aging, skin과 같은 단어들은 빈도가 매우 높고 다양한 연구에서 핵심적으로 다루어지는 주제이다. 이들은 주로 marketing, consumer, product 등과 같은 단어들과 함께 연구에 사용되었으며, 뷰티 및 소비자 행동과 관련된 연구주제를 형성한다. man, design, fashion과 같은 단어들은 오른쪽 아래에 있으며, 이는 주로 패션이나 디자인에 관련한 연구에서 사용되었음을 알 수 있다.
다음은 안티에이징 관련 선행연구에서 특정 단어들의 상대적 빈도변화를 연구내용의 구간별로 시각화한 것으로, 연구에서 어떤 주제들이 중점적으로 다뤄졌는지를 보여준다. 예를 들어, 2번과 3번 세그먼트에서는 cosmetics과 products가 높은 빈도로 등장하여 해당 부분에서 화장품 및 관련 제품에 대한 논의가 집중되었음을 알 수 있다. 반면, 7번 세그먼트에서는 aging과 anti에 대한 언급이 많아 노화 방지와 관련된 논의가 이루어진 것으로 볼 수 있다. 또한 skin은 5번 세그먼트에서 두드러지게 나타나며, 이 구간에서 피부 관련 주제가 집중적으로 다뤄졌음을 시사한다. 또한, 9번 세그먼트에서는 industry와 관련된 논의가 증가하는 패턴을 보인다. 이를 종합해보면, 안티에이징 관련 선행연구 내에서 각 주제별로 특정 부분에 집중적으로 논의된 단어들을 추출할 수 있었다. 즉, 화장품 및 미용 제품 관련 논의는 주로 연구 내용의 초반에, 노화 방지 관련 내용은 중반과 후반에 걸쳐 많이 다뤄졌다는 것을 확인할 수 있다(Fig. 4).
안티에이징 선행연구에서 사용된 특정 단어들의 빈도와 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)을 통해 단어 간의 관계를 분석하여 시각화였다. 주요 성분으로는 PC1(41.65%), PC2(14%), 그리고 PC3(11.04%)로 나뉘며, 각 성분이 설명하는 총변동량을 나타낸다. 분석결과 aging과 cosmetics은 그래프 오른쪽 위에 위치하며, 매우 밀접한 관계를 보인다. 이는 안티에이징 제품과 화장품이 연구에서 많이 논의되고 있음을 시사한다. 이 두 단어는 안티에이징 화장품이라는 주요 주제 아래에서 함께 언급되며, 노화 방지를 위한 화장품 개발 및 효과에 대한 논의에서 중요한 역할을 한다. 즉, Anti-aging, cosmetics 단어는 노화 방지 제품을 중심으로 연구가 이루어졌음을 나타낸다. Beauty와 cosmetic은 밀접하게 자리 잡고 있으며, 이는 뷰티와 화장품이 관련된 주제로 함께 다루어졌음을 의미한다. 이는 뷰티와 화장품 산업이 밀접하게 연결되어 있음을 시사한다. Cosmetics과 anti-aging는 매우 가까운 위치에 있으며, 이는 안티에이징 화장품에 연구에서 두 단어가 사용 빈도가 높음을 알 수 있다. 이러한 결과는 화장품 산업에서 안티에이징 제품이 핵심적인 역할을 한다는 것을 반영한다. Beauty와 cosmetic은 산업적 측면과 아울러 개인의 미적 가치, 건강 관련 논의에서도 중요한 주제로 다뤄지며, 뷰티 제품이 화장품 산업에서 중요한 위치를 차지하고 있음을 의미한다. Industry와 functional 두 단어 또한 밀접하게 연결되어 있으며, 이는 향장 산업에서 기능성 화장품에 대한 연구가 많이 이루어졌음을 나타낸다. 기능성 화장품은 단순히 미용 목적을 넘어 피부 개선, 노화 방지 등의 효능을 제공하는 제품으로 이러한 제품이 산업적으로 중요한 위치를 차지하고 있음을 보여준다. Women, market, products는 중앙에 모여 밀집된 단어들 속에 위치하며, 이는 여성 소비자와 관련된 시장과 제품에 대한 논의가 자주 이루어졌음을 의미한다. 이는 화장품 및 뷰티 제품 시장에서 여성 소비자가 중요한 타겟층임을 시사하며, 연구에서 이와 관련된 분석이 이루어졌음을 알 수 있다.
2차원 주성분 분석(PCA)을 통해 안티에이징 관련 선행연구의 주요 변동성을 설명하고, 중심개념을 분석하였다(Fig. 6). 그 결과 총 세 개의 주성분이 분류되었다. PC1(41.65%)은 데이터 변동의 41.65%를 설명하며, 이 축이 가장 많은 정보를 포함하고 있다. PC2(14%)는 14%의 변동성을 설명하고, 데이터에서 두 번째로 중요한 변동을 포착한다. PC3(11.04%)는 세 번째 주성분으로, 데이터 변동의 11.04%를 설명하며, 점의 크기나 빈도와 같은 추가적인 차원을 설명하는 역할을 한다. 이 세 주성분이 주요 변화를 나타내며, 각각의 단어들이 문서에서 차지하는 중요성과 관계를 시각적으로 보여준다. 즉, 주성분 분석(PCA)을 통해 단어 간의 관계를 시각화한 것으로, 주제별로 단어들이 어떻게 연결되어 있는지를 확인하였다. Dimension 1(4.7%)과 Dimension 2(4.65%)는 두 가지 주요 축으로 각 단어가 문서에서 차지하는 위치와 관련성을 나타낸다. Mask, sheet, pack 이 단어들은 왼쪽 위에 위치하며 서로 가까이 모여 있다. 이는 안티에이징이나 화장품 관련 논문에서 마스크팩 제품들이 하나의 군집으로 논의되었음을 나타낸다. 마스크 시트와 팩이 화장품의 주요 제품군으로 연구되고 있음을 시사한다. Expression, illite, gene 이 단어들은 우측에 위치하여 상대적으로 독립적으로 다루어지고 있다. 이는 이 단어들이 특정 주제에 국한되어 있으며, 다른 화장품 또는 스킨케어 주제들과는 독립적으로 연구되었음을 나타낸다. 예를 들어, gene이나 illite 같은 특정 주제가 안티에이징 연구에서 중요한 역할을 하지만, 공통적인 화장품 관련 주제가 아님을 알 수 있다. Anti-wrinkle, anti-aging, consumption 이 단어들은 중앙에 밀집되어 있으며, 이는 안티에이징과 주름 개선 제품이 소비자 사용과 관련된 논의에서 자주 함께 언급되었음을 시사한다. 소비자가 안티에이징 제품을 사용하는 패턴에 관한 연구가 이 군집에서 많이 이루어졌음을 나타낸다. Cosmeceutical, pharmaceutical 이 단어들은 의약품과 기능성 화장품에 관련한 연구에서 표출되었다. 기능성 화장품이 피부 개선 및 치료 기능을 갖춘 화장품으로 연구되고 있음을 시사하며, 이와 관련된 과학적 연구가 활발히 이루어졌을 수 있다. Retinoid, sunscreen 자외선 차단제와 레티노이드 같은 성분이 안티에이징 제품 연구에서 중요한 위치를 차지하며, 이러한 성분들이 피부 보호 및 노화 방지에서 중요한 역할을 한다는 것을 의미한다.
IV. 결 론
이 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 국내 미용학 분야에서 수행된 안티에이징 연구의 동향을 분석하고, 선행 연구의 구조적 특성을 규명하였다. 이를 위해 미용 분야에서 발표된 국내 안티에이징 관련 선행연구 총 93편을 선정하여 KH Coder(version 3.0)와 Voyant Tools(version 2.6.2.)를 활용하여 공출현 네트워크 분석, 다차원 척도 분석, 상대적 빈도 변화 분석, 주성분 분석(PCA)을 수행함으로써 안티에이징 연구에서 다루어진 주요 개념과 연구 동향을 체계적으로 도출하였다. 그 결과, 국내 미용학 분야의 안티에이징 연구는 크게 세 가지 주요 연구 방향으로 구분할 수 있었다. 연도별 연구 경향을 분석한 결과, 2015년 이후 안티에이징 연구가 급격히 증가하였으며, 초기에는 기능성 화장품 중심의 연구가 주를 이루었으나 이후 소비자 행동 연구와 첨단 기술 접목 연구로 확장되는 경향이 확인되었다. 텍스트 마이닝 분석을 통해 연구에서 가장 빈번하게 등장한 주요 키워드는 뷰티, 피부, 제품개발, 소비자 행동, 효능평가 등이었다. 이는 미용학 분야에서 보고된 안티에이징 관련 연구는 화장품 개발 및 효능 분석뿐 아니라 소비 행동 및 최신 기술을 융합한 연구로 발전하고 있음을 시사한다. 또한, 다차원 척도 분석(MDS) 결과, 유전자 및 생물학적 연구, 화장품 개발 연구, 마케팅 및 소비자 행동 연구의 세 가지 주요 연구 분야가 시각적으로 분류되었으며, 안티에이징과 화장품이 중앙에 위치하며 안티에이징 연구에서 핵심적인 역할을 하는 개념으로 볼 수 있다. 또한, 특정 키워드의 상대적 빈도변화 분석을 통해 연구가 시간이 지남에 따라 기능성 화장품 중심에서 소비자 행동과 마케팅 연구로 점차 확대되는 경향이 나타났으며, 최근에는 산업, 마켓, 기능성 등의 단어가 강조되며 시장 중심의 연구가 활발해지고 있음을 확인하였다. 이 연구는 국내 미용학 분야에서 수행된 안티에이징 연구를 정량적으로 분석하고 연구 흐름을 시각적으로 조망하였다는 점에서 의의가 있다. 기존 연구들이 특정 제품군이나 소비자 행동 연구에 집중되었다면, 이 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 더욱 거시적인 관점에서 연구 동향 및 핵심 키워드를 도출하였다. 이와 같은 결과는 화장품 산업 및 연구개발(R&D) 분야에서는 기능성 화장품 개발을 위한 연구 트렌드 및 소비자 선호도 분석 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한, 연구결과에서 도출된 키워드 네트워크를 기반으로 브랜드 신뢰도, 제품 만족도 및 소비자 선호도 변화 등의 후속 연구를 확장할 수 있다. 본 연구는 국내에서 발표된 논문을 중심으로 분석을 진행하였으므로, 국제적인 연구 동향을 포함하지 못했다는 한계가 있다. 향후 연구에서는 국내뿐만 아니라 국제 학술지 데이터를 포함하여 국내 안티에이징 연구 동향과의 비교와 더불어 국제적인 흐름 속에서 어떤 위치를 차지하고 있으며, 어떤 방향으로 발전해야 하는지를 보다 명확하게 파악할 수 있을 것이다.
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