KAIST, 산란 환경서 투명체 정보 한 장으로 복원

안개나 불투명한 막처럼 빛이 심하게 흩어지는 환경에서도 투명 물체의 형태와 광학적 두께, 위치를 한 번의 촬영으로 찾아내는 기술이 개발됐다. KAIST 장무석 바이오 및 뇌공학과 교수팀은 인공지능과 광학 원리를 결합한 ‘단일 촬영 위상 영상’ 기술을 구현했다. 반도체·디스플레이의 투명 부품 검사와 바이오 영상 분야에 활용될 가능성이 제시됐다.

연구팀은 빛을 한 지점에 집중시켜 첫 번째 산란층을 지난 빛이 물체 정보를 안정적으로 담도록 설계했다. 이어 빛이 물체와 산란층을 통과하며 달라지는 과정을 계산하는 광학 모델에 AI를 결합했다. 그 결과 빛의 세기를 측정한 영상 한 장만으로 물체의 모양과 두께뿐 아니라 산란 정도와 물체 위치까지 동시에 복원했다. 물체 위치나 산란층이 움직여 흐림의 정도가 달라져도 별도의 학습 데이터 없이 작동했다.

유리와 투명 비닐, 살아 있는 세포 같은 위상 물체는 주변과 밝기 차이가 거의 없어 일반 카메라로 구별하기 어렵다. 빛이 물체를 통과할 때 생기는 미세한 위상 변화를 분석하면 형태와 광학적 두께를 파악할 수 있지만, 물체 앞뒤의 산란층이 움직일 경우 빛의 경로가 계속 변하는 문제가 있었다. 기존에는 같은 대상을 여러 차례 촬영하거나 산란 환경을 미리 측정해야 했고, AI 훈련에도 많은 학습 데이터가 필요했다.

이번 연구에는 KAIST 바이오 및 뇌공학과 김유선 석사과정과 송국호 박사과정이 공동 제1저자로 참여했으며, 장무석 교수가 교신저자를 맡았다. 연구 결과는 학술지 ‘옵티카(Optica)’에 7월 20일 자로 게재됐다. 연구팀은 앞으로 더 복잡한 환경에서도 안정적으로 작동하도록 기술을 발전시켜 반도체 검사와 바이오 영상 등으로 활용 범위를 넓힐 계획이다.