[이한영 기자]

영상의 블러링 및 잡음에 의한 손상 과정과 연구진이 제안한 잡음 적응형 블러 제거 기술이 적용되는 과정

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영상의 흐림과 왜곡 문제는 생물학 연구와 반도체 산업을 비롯한 다양한 분야에서 해결해야 할 공통된 과제이다.
이를 극복하기 위해 KAIST 바이오및뇌공학과 장무석 교수 연구팀이 삼성전자 DS부문과 협력해 강한 잡음과 왜곡 영상 복원 기술 개발에 성공했다.

이번 기술은 의료용 형광 현미경과 반도체 주사전자현미경 등에서 발생하는 영상 왜곡을 효과적으로 복원하며, 특히 잡음이 심한 환경에서도 선명한 영상을 구현하는 데 중점을 뒀다.

뒷줄 좌측부터 KAIST 바이오및뇌공학과 이승민 석사과정, 이찬석 박사과정, 삼성전자 DS부문 반도체연구소 차세대공정개발실 임예니 연구원, 강철무 파트장앞줄 좌측부터 KAIST 바이오및뇌공학과 장무석 교수, 삼성전자 DS부문 반도체연구소 차세대공정개발실 이명준 상무

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연구팀은 위너 디컨볼루션(Wiener deconvolution)을 기반으로 적응형 잡음 억제 변수와 인공지능 영상 생성 모델을 융합한 복원 기술을 개발했다.

이 기술은 전통적 복원 방식의 한계를 극복하며, 주사전자현미경으로 측정된 나노미터 단위의 반도체 구조 영상을 선명하게 복원해 반도체 검사·계측에 효과적인 해결책을 제시했다.

형광 현미경은 미세한 세포 구조를 관찰하는 과정에서 발생하는 산란과 회절 효과로 인해 왜곡된 영상을 복원해야 하는데, 이번 연구는 이 문제를 해결할 중요한 전환점이 될 것으로 기대된다.

주사전자현미경으로 측정된 흐린 반도체 시료 및 테스트 타겟 영상으로부터 잡음 적응형 영상 블러 제거 기술을 적용한 결과

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반도체 분야에서도 공정 과정에서 발생하는 미세 오류를 감지하고 수정하는 데 필수적인 영상 복원 기술로 활용될 전망이다.

KAIST 바이오및뇌공학과 이찬석 박사과정 연구원은 "이번 연구를 통해 난제였던 강한 잡음 속 왜곡된 영상 복원 문제를 해결했다"며 "향후 다양한 손상 형태를 극복하는 영상 복원 기술 개발에 주력할 것이다"라고 밝혔다.

이 연구는 컴퓨터 비전 분야의 최고 권위 학회인 '유럽 컴퓨터 비전 학회(ECCV 2024)'에서 발표되었으며, Springer Nature의 Lecture Notes in Computer Science에 논문으로 게재될 예정이다.

이번 성과는 의료와 반도체 산업 전반에서 영상 복원의 혁신적 전환점을 제시하며, 다양한 응용 분야에서 활용 가능성을 높이는 중요한 기여로 평가받고 있다. /대전=이한영기자

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