▲ 영상의 블러링 및 잡음에 의한 손상 과정과 연구진이 제안한 잡음 적응형 블러 제거 기술이 적용되는 과정(그림=KAIST)  © 특허뉴스

KAIST 바이오및뇌공학과 장무석 교수 연구팀이 삼성전자 DS부문 반도체연구소와 협력해 강한 잡음 환경에서도 강건하게 작동하는 적응형 블러 제거 기술을 개발했다. 이 기술은 전자 주사 현미경(SEM)과 같은 고정밀 검사 장비에서 발생하는 영상 블러를 제거할 뿐 아니라, 생물학 연구에 사용되는 형광 현미경 영상의 선명도도 획기적으로 개선할 수 있어 의료∙산업 현장에서의 폭넓은 활용이 기대된다.

스마트폰 사진의 흐림 현상에서부터 반도체 검사 공정에 이르기까지, 영상의 흐려짐과 왜곡을 복원하는 기술은 다양한 분야에서 중요한 역할을 한다. 이번 연구는 특히 강한 잡음 환경에서 블러 제거와 영상 선명도 복원을 균형 있게 해결하는 적응형 접근법을 제안했다. 연구팀은 위너 디컨볼루션 기반의 복원 방식을 인공지능(AI) 모델과 결합해 기존의 한계를 뛰어넘는 성능을 확보했다.

이를 통해 주사전자현미경으로 촬영한 왜곡된 반도체 나노 구조 영상을 성공적으로 복원하며, 반도체 검사와 계측 분야에서의 높은 실용성을 입증했다.

KAIST 연구팀은 이 기술이 반도체 제조 공정뿐만 아니라 생물학 연구와 정밀 의료 진단, 광학 영상 분석 등 다양한 분야에 적용될 수 있음을 강조했다. 예를 들어, 형광 현미경으로 얻어진 세포∙분자 영상은 회절, 산란, 수차 등으로 인해 불안정한데, 이번 기술을 활용하면 더욱 선명한 이미지를 얻을 수 있다.

연구팀은 "이번 성과는 반도체 정밀 공정뿐 아니라 의료∙산업 전반에 걸친 혁신적 변화를 이끌 초석이 될 것"이라며, 향후 비균일 영상 복원 및 다양한 손상 형태 극복 기술 개발에 박차를 가하겠다는 포부를 밝혔다.

이번 연구는 컴퓨터 비전 분야 최고 학회인 제18회 유럽 컴퓨터 비전 학회(ECCV 2024)에서 지난 10월 1일 이탈리아 밀란에서 발표되었으며, 해당 연구 논문은 Springer Nature의 Lecture Notes in Computer Science에 게재될 예정이다.

KAIST와 삼성전자 간의 이번 협력 연구는 한국의 영상 처리 기술력이 세계 최고 수준임을 입증한 사례로 평가받고 있다. 이번 성과가 반도체 산업뿐 아니라 다양한 첨단 산업 현장에서 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

논문명은 Blind image deblurring with noise-robust kernel estimation 이다.