광주과학기술원(GIST)은 송영민 전기전자컴퓨터공학부 교수팀이 김대형 서울대 화학생물공학부 교수팀과 공동으로 고양이 눈의 구조를 그대로 모방한 구형 형태의 카메라를 개발, 다양한 조명 환경에서 객체 인지 능력을 향상시켜 자율주행차와 드론, 감시 로봇 등 다양한 분야에 적용할 수 있게 됐다고 23일 밝혔다.
연구팀은 수직 가변 조리개와 결상 광학계를 결합하고 하나의 포토다이오드와 은 휘판으로 구성한 단위 픽셀을 반구형 이미지 센서 어레이로 제작했다. 휘판은 척추동물의 눈에서 흔히 볼 수 있는 생물학적 반사체 시스템인 망막에 존재하는 조직층이다. 동물의 눈이 어두운 곳에서 반사돼 빛나는 것이 바로 이 휘판에 의해서 일어나는 현상이다.
송영민 교수는 물고기, 농게, 갑오징어 등 자연계에 존재하는 다양한 생물의 시각 구조로 카메라 기술을 개발해 온 광소자 전문가다. 자연계의 동물은 장기간의 진화를 통해 복잡한 환경에 최적화된 독특한 시각 시스템을 발달시켰다. 여기에는 인공 시각 시스템의 한계 극복을 위한 해결책이 잠재돼 있다.
고양이과 동물의 눈은 수직으로 길쭉한 동공과 휘판이라는 특징적 구조로 다양한 조명 조건에서 위장 해제 능력을 갖추고 있다. 수직 동공은 비대칭적인 피사계 심도와 대상 물체에 대한 고해상도 초점을 가능하게 한다. 휘판은 생물학적 빛 반사체 역할을 해 어두운 환경에서도 시각적 감도를 향상시킨다.
기존 카메라 시스템은 동공을 모방한 원형 조리개를 사용해 광량이 많은 경우 작은 개구율의 조리개를 사용해 배경과 객체 모두에 초점을 맞춘다. 하지만, 다양한 조명 환경에서 객체와 배경을 분리하는 데 한계가 있고, 이미지 센서의 감도 조절 또는 복잡한 인공지능 연산 등을 통한 후처리가 필요하다는 단점이 있다.
연구팀은 수직 가변 조리개를 이용해 강한 빛을 효과적으로 차단해 포토다이오드의 과노출을 방지하고, 어두운 환경에서는 충분한 빛을 받아들이는 원형 동공과 은 휘판을 통해 빛의 흡수 효율을 52% 향상시켰다. 광학 시뮬레이션과 실험을 통해 다양한 조명 환경에서 시스템의 고감도 타겟 이미징 성능과 위장 해제 기능을 검증했으며 수직 동공을 가진 시스템이 작은 원형 동공 시스템에 비해 배경과 대상 물체를 더욱 효과적으로 구분할 수 있음을 이론과 실험적으로 입증했다. 이는 인공지능(AI) 기반 객체 인식 실험에서 수직 조리개 시스템이 객체 인식률 향상에 유의미하게 기여한다는 것을 뜻한다.
이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업 및 세종과학펠로우십 과 기초과학연구원(IBS)의 기초과학연구원외부연구단 및 메가프로젝트의 지원으로 이뤄졌다. 연구 결과는 '사이언스 어드밴시스'에 표지 논문으로 선정돼 최근 온라인 게재됐다.
광주=김한식 기자 hskim@etnews.com
