[과기원NOW] KAIST, 간섭계 없이 3D 홀로그래픽 구현 성공 外

박용근 KAIST 물리학과 교수(왼쪽)와 오정훈 박사과정생. KAIST 제공.

■ KAIST는 23일 박용근 물리학과 교수 연구팀이 복잡한 간섭계를 사용하지 않는 3차원 홀로그래픽 이미징 센서 기술을 국제학술지 '네이처 커뮤니케이션즈'에 발표했다고 밝혔다. 홀로그래픽 카메라는 일반카메라보다 3D 정보 획득 능력이 좋아 현실감 있는 영상을 만들지만 간섭계를 사용하기 때문에 복잡하고 주변 환경에 민감한 단점이 있다. 연구팀은 특정한 수학적 조건을 만족하는 마스크를 일반카메라에 추가하고, 이를 통해 측정한 레이저 산란광을 컴퓨터상에서 분석했다. 이를 통해 간섭계 없이 단순화된 광학 시스템으로 빛의 위상 정보를 효과적으로 획득했다. 마스크는 빛의 특정 부분을 선별적으로 필터링했고, 렌즈를 통과한 빛의 강도는 일반 카메라로 측정 가능했다. 카메라로부터 받은 이미지 데이터와 마스크의 독특한 패턴을 결합해 알고리즘 처리를 시행한 연구팀은 물체의 세밀한 3D 정보를 복원했다. 
 
■ 포스텍은 노준석 기계공학·화학공학과 교수, 양영환·성준화·최민석·박준경 기계공학과 통합과정생, 전교선·이경일·윤동현 포항산업과학연구원(RIST) 박사 공동 연구팀이 투명망토 기술로 알려진 '메타표면' 기반의 미래 초소형 광학기술 플랫폼 연구 트렌드를 정리하고 미래 연구 방향과 상용화 방안을 제시하는 논문을 국제학술지 '빛: 과학과 응용'에 발표했다고 23일 밝혔다. 메타표면은 빛을 자유롭게 조절하는 인공물질로, 렌즈 두께를 기존 대비 1만분의1로 줄일 수 있어 가상·증강현실기기나 라이다 등 광학장치 소형화를 이룰 광소자로 주목받고 있다. 연구팀은 이번 논문에서 '통합형 메타표면' 연구와 응용 분야를 제안했다. 메타표면 연구를 통한 광학 플랫폼 발전을 위해서는 국가 차원의 지원과 협력이 필요하다고 설명했다. 

■ 대구경북과학기술원(DGIST)은 23일 박상현 로봇및기계전자공학과 교수 연구팀이 적은 양의 정보만으로 뇌파를 정확하게 분류하는 '퓨샷 학습 딥러닝 모델'을 개발해 국제학술지 'TNNLS'에 발표했다고 밝혔다. 이 모델은 타깃 피험자로부터 얻은 뇌파들 중 소수의 데이터에 대해서만 정답을 주면 남은 뇌파들은 피험자의 뇌파 특성에 맞춰 정확히 분류하는 딥러닝 모델이다. 소수의 데이터와 남은 뇌파 관계를 효과적으로 학습하기 위해 '임베딩 모듈'로 뇌파 데이터로부터 유의미한 특징들을 추출했고, '시간 주의 모듈'로 중요한 특징은 강조하고 불필요한 잡음은 감소시켰다. 또 '집합 주의 모듈'로 중요 데이터만 찾아내 뇌파에서 나타내는 각 의도의 특징을 선별하고, '관계 모듈'로 뇌파 특징과 벡터 간 관계를 계산했다. 연구팀은 뇌파 분류 미세조정 기술도 함께 개발해 뇌파가 정확히 분류되도록 했다. 이는 76%의 정확도를 보였는데, 기존 기법의 정확도(64~73%) 대비 향상된 수준이다.  

[문세영 기자 moon09@donga.com]