이 글은 한국 참조 얼굴의 평균 임베딩과 다른 국가 참조 데이터의 평균 임베딩을 비교합니다. 제목에서 말하는 유사성은 이미지에서 추출한 벡터의 유사성입니다. 어느 나라 사람들이 한국인을 좋아하는지 조사한 결과가 아닙니다.
실측 데이터: 무엇을 비교했나
2026년 7월 집계에 사용된 국가별 평균 얼굴 임베딩은 512개의 숫자로 이루어져 있습니다. 한국 평균 벡터와 각 국가 평균 벡터의 코사인 유사도를 계산하고, 한국을 제외한 비교 대상의 상위 10개를 아래에 표시했습니다. 이 글의 임베딩 자료는 138개국이며, 별도 얼굴 지표 리포트의 139개국 자료와 범위가 다릅니다.
코사인 유사도는 두 벡터의 내적을 각각의 길이의 곱으로 나눈 값입니다. 예를 들어 0.950은 이 비교에서 두 벡터의 방향이 가깝다는 뜻입니다. 95%의 사람이 호감을 느낀다거나 얼굴이 95% 동일하다는 뜻은 아닙니다.
데이터: Hogamdo 자체 집계 — 138개국 512차원 얼굴 임베딩과 한국 평균 임베딩의 코사인 유사도 (2026년 7월 기준)
차트 읽기
이 집계에서 상위 세 국가는 대만(0.950), 일본(0.948), 중국(0.936)입니다. 이어 태국(0.918), 홍콩(0.863), 인도네시아(0.853)가 나타납니다. 수치는 소수점 셋째 자리로 반올림했습니다. 표본과 모델이 달라지면 순위도 달라질 수 있습니다.
막대와 점의 위치는 차이를 읽기 쉽게 확대되어 있습니다. 가로축의 시작값이 0이 아니므로 차트의 길이를 호감도 차이나 배수로 해석하면 안 됩니다. 작은 수치 차이가 통계적으로 의미 있는지도 이 평균값만으로 판단할 수 없습니다.
왜 인기 순위로 해석할 수 없을까?
이 계산에는 각국 사람들의 응답, 선호도 평가, 한국 문화 콘텐츠 시청 여부가 들어가지 않습니다. 따라서 K-팝 때문에 점수가 높아졌다는 인과관계나, 특정 나라에서 한국인이 인기가 있다는 결론을 이 차트에서 도출할 수 없습니다.
평균 벡터는 참조 이미지들의 요약이지 한국인 전체를 대표하는 얼굴이 아닙니다. 개인별 차이, 표본에 포함된 인물, 촬영 조건과 국가 분류 방식이 결과에 영향을 줄 수 있습니다. 국가는 유전적 특징을 판정하는 단위로 사용하지 않습니다.
직접 분석한 결과와 다른 이유
이 글은 국가 평균끼리 비교한 고정된 집계입니다. 얼굴 분석 도구는 사용자의 사진을 입력받고 서버의 분석 경로에 따라 참조 얼굴 검색이나 지표 비교를 수행합니다. 평균끼리의 차트와 개인 사진의 결과가 같을 필요는 없습니다. 본인 국가 제외와 성별 필터도 비교 대상을 바꿀 수 있습니다.
여행지나 인간관계를 결정하는 근거보다는 데이터 비교의 예제로 활용하세요. 결과가 예상과 다르다면 사진의 각도·조명·표정을 확인하고, 다른 조건의 사진을 비교할 때도 실제 선호도 변화로 해석하지 마세요.
데이터 출처와 검증 범위
출처는 Hogamdo의 2026년 7월 국가별 평균 임베딩 집계입니다. 이 페이지는 기존 집계 차트를 해설하며, 새로운 설문이나 사용자 실험을 수행한 보고서가 아닙니다. 개인별 원자료와 오차 범위가 공개되지 않아 표본 대표성과 순위의 통계적 유의성을 이 페이지에서 독립적으로 확인할 수는 없습니다.
분석 방법론에서 처리 경로와 한계를, 얼굴 지표 데이터 리포트에서 별도의 기하학적 지표 집계를 확인할 수 있습니다.
