2D를 3D 영상으로 본다…디지털 홀로그래픽 기술 개발

By 2020-07-232월 16th, 2021업계소식

-포스텍 이상준 교수연구팀, 딥러닝 기반 홀로그래피 기법 개발

[헤럴드경제=구본혁 기자] 딥러닝 기술을 활용해 2차원 광학영상을 간단하게 3차원 홀로그램 영상으로 변환하는 기술이 최초로 개발됐다.

포항공과대학교(포스텍) 기계공학과 이상준 교수 연구팀은 딥러닝을 활용해 일반적인 광학현미경의 백색광을 바탕으로 얻은 2D 광학 영상을 3D 홀로그램 영상으로 변환하는 디지털 홀로그래픽 현미경(DHM) 기술을 개발했다.

백색광을 사용하는 광학현미경은 다양한 영역에서 널리 사용되고 있다. 그러나 광학현미경으로 취득한 광학 영상은 수 마이크로미터(μm)의 얇은 초점 심도 내부에 있는 시료의 2차원 정보만을 제공하기 때문에 정확도가 떨어지고, 3차원 입체 정보를 얻기 어렵다.

이를 보완하기 위해 나온 것이 DHM 기술이다. 이 기법을 통해 시료의 3차원 입체 정보를 담고 있는 홀로그램 영상을 얻을 수 있다. 그러나 회절과 간섭 현상을 이용하기 때문에 고가의 광원(레이저), 고품질의 공간 필터, 거울, 렌즈 등과 같은 비싼 광학부품들이 필요하다.

연구팀은 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용하는 딥러닝 기술에 주목했다. 딥러닝 종류 중 하나인 생성적 적대 신경망(GAN)을 활용해 특정 깊이에 있는 시료에서 초점이 맞지 않는 광학 영상을 이에 대응하는 홀로그램 영상으로 변환시키는데 성공했다.

이 기술을 활용하면 고가의 레이저나 값비싼 광학부품 없이 기존 백색광을 사용해 시료의 3차원 정보를 획득할 수 있다. 특히 질병의 진단, 오염물질이나 표면결함 검출의 정확도를 획기적으로 개선할 수 있으며, 세포의 3차원 동적거동을 분석할 수 있어 기초과학 연구에도 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

이상준 교수는 “시료의 3차원 특성을 분석하기 위해 딥러닝 기법을 활용했다”며 “기존 백색광으로 얻은 시료의 광학 영상을 홀로그램 영상으로 변환하는 최초의 플랫폼”이라고 말했다.

이번 연구결과는 국제학술지 ‘사이언티픽 리포트’ 최신호에 게재됐다.

nbgkoo@heraldcorp.com

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