이제 얼굴은 단순히 예뻐 보이는가의 문제가 아니다. 인공지능은 얼굴 사진 한 장으로 사람의 ‘생물학적 나이’를 읽어내려는 단계까지 왔다. 2025년 미국 Mass General Brigham과 하버드의대 연구진이 발표한 FaceAge는 얼굴 사진을 바탕으로 생물학적 나이를 추정하는 딥러닝 시스템이다. 연구진은 이 기술이 암 환자의 예후 판단을 돕는 보조 지표가 될 가능성이 있다고 설명했다. 실제 나이와 달리, 얼굴이 보여주는 나이가 몸의 건강 상태와 노화 속도를 일부 반영할 수 있다는 것이다.
이 변화가 흥미로운 이유는, 우리가 얼굴을 보는 방식 자체가 달라지고 있기 때문이다. 과거에는 작고 갸름한 얼굴이 미의 기준으로 소비됐다면, 이제는 얼굴이 얼마나 젊고 균형 있게 읽히는지가 더 중요해졌다. AI 역시 얼굴을 하나의 인상으로만 보지 않고, 피부 이완, 볼륨 이동, 윤곽선 변화가 겹쳐 만들어내는 노화 신호로 읽기 시작한 것이다.
이 흐름에서 특히 주목할 부위가 하안면이다. 실제 임상에서도 얼굴을 더 나이 들어 보이게 만드는 변화는 눈가만이 아니라 턱선, 볼 아래, 턱밑과 목선의 경계에서 두드러진다. 하악선이 흐려지고, 입가 아래 연부조직이 처지며, 턱밑이 둔해지면 얼굴은 단번에 무겁고 피곤한 인상으로 바뀐다. 결국 턱, 볼, 하악선은 단순한 미용 포인트가 아니라 얼굴 나이를 좌우하는 핵심 구간이라고 볼 수 있다.
특히 하안면은 작은 차이도 전체 분위기에 미치는 영향이 크다. 중안면은 메이크업이나 조명으로 어느 정도 보완할 수 있지만, 턱선이 무너지면 얼굴 전체의 선명도가 떨어져 보인다. 셀피, 영상통화, 숏폼 영상처럼 얼굴이 다양한 각도에서 반복 노출되는 환경에서는 이런 변화가 더 쉽게 드러난다. 그래서 최근에는 하안면을 단순히 갸름하게 만드는 접근보다, 얼굴을 덜 지쳐 보이고 덜 무거워 보이게 만드는 방향으로 보는 시선이 강해지고 있다.
이때 하안면 관리가 무조건 줄이는 방식으로 해결되지 않는다는 사실을 알면 좋다. 어떤 사람은 저작근, 즉 교근 발달로 턱 아래 폭이 넓어 보이고, 어떤 사람은 턱밑 지방이나 피부 처짐이 원인이다. 또 어떤 경우에는 턱끝의 지지력이나 전체 윤곽의 균형이 문제일 수 있다. 원인이 다른데도 모두 같은 방식으로 접근하면 오히려 볼 처짐이나 골격 부각이 더 도드라져 보일 수 있다.
특히 하안면은 사각턱 하나만 보고 판단할 수 있는 부위가 아니다. 교근의 발달 정도, 피하지방 분포, 턱끝의 형태, 피부 탄력과 목선까지 함께 봐야 자연스럽고 세련된 인상으로 이어질 수 있다.
이런 맥락에서 교근 발달이 뚜렷한 경우에는 교근축소술이 하나의 방법이 될 수 있다. 단순히 각진 턱을 없애는 개념이 아니라, 과하게 발달한 교근으로 인해 무겁고 넓어 보이는 하안면을 보다 정리된 인상으로 유도하는 접근이다. 다만 교근이 원인인지, 지방과 처짐이 더 큰 원인인지를 먼저 구분하는 과정이 중요하다. 얼굴형에 맞지 않게 무조건 축소만 시도하면 오히려 부자연스러운 인상으로 이어질 수 있어서다.
AI가 얼굴로 나이를 읽는 시대에는 미용의 기준도 달라질 수밖에 없다. 얼굴을 작게 만드는 데 그치지 않고, 어떤 부위가 인상을 무겁고 나이 들어 보이게 만드는지를 정확히 찾는 일이다. 앞으로의 안면 미용은 예쁜 얼굴을 만드는 경쟁보다, 얼굴이 더 또렷하고 덜 지쳐 보이게 읽히도록 다듬는 방향으로 움직일 가능성이 크다.
글=한승오 볼륨성형외과 대표원장, 정리=정희원 기자
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