한국과학기술원(KAIST)은 바이오·뇌공학과 장무석 교수 연구팀과 삼성전자 DS부문 반도체연구소가 공동으로 의료·산업 영상에서 나타나는 왜곡을 인공지능(AI) 기술을 이용해 복원하는 기술을 개발했다고 26일 밝혔다.

생물학 연구에 사용되는 형광 현미경이나 반도체 산업에 사용되는 주사전자현미경은 흐려진 영상을 바로잡는 과정이 필요하다. 형광 현미경을 통해 세포와 분자 수준의 미세 구조를 시각화하는 과정에서 측정된 형광 신호는 산란·회절 등으로 인해 흐려지기 때문이다.

반도체 산업에서도 수천개 생산 공정에서 미세 공정 오류를 감지하기 위해 사용하는 주사전자현미경 영상이 전자빔의 불안정성으로 인해 흐려지기 쉽기 때문에 왜곡을 보정하는 과정이 필수적이다.

영상이 흐려지는 원인은 움직임, 빛의 산란, 전자의 불안정성 등으로 다양하지만 해결 방법은 모두 영상의 흐려짐을 없애는 것으로, 수학적으로 동일한 접근 방법을 사용한다고 연구팀은 설명했다. 연구팀은 역 필터를 통해 왜곡된 영상을 깨끗한 영상으로 복원하는 전통적인 방식인 '위너 디컨볼루션'(Wiener deconvolution)을 바탕으로 영상을 복원하는 접근법을 개발했다.

이를 영상 생성형 인공지능 모델과 결합, 영상 복원 과정에서 발생할 수 있는 잡음을 억제하고 영상 선명도를 높여 ㎚(나노미터·100만분의 1㎜) 단위의 흐린 반도체 구조 영상을 깨끗하고 초점이 맞는 상태로 복원하는 데 성공했다.

연구 제1 저자인 이찬석 박사과정은 "이번 연구에서는 무작위 잡음을 극복하는 영상 복원 기술을 개발했고, 앞으로 비균일 영상 복원과 다양한 손상 형태를 극복하는 영상 복원 기술 개발에 주력할 계획"이라고 말했다.