광학현미경으로 얻기 어려운 홀로그램 영상을 딥러닝을 활용해 간단하게 변환하는 기술이 국내 연구진에 의해 처음 개발됐다.

기존의 광학 기법에서는 염색 과정을 포함한 별도의 전처리 과정을 거친 후 잘 보이지 않는 세포들을 관찰하면 세포가 오염돼 생물리학적 특성이 변성되기도 한다. 더 자세한 정보를 얻기 위해서는 값비싼 광학기기를 추가해야 하는 문제점이 있었다. 이런 문제점을 해결하는, 딥러닝을 활용해 2차원 광학영상을 간단하게 3차원 홀로그램 영상으로 변환하는 기술이 최초로 개발됐다. 24일 POSTECH(포항공과대학교, 총장 김무환) 기계공학과 이상준 교수, 유동현교수, 고태식 박사, 통합과정 이상승씨 연구팀은 딥러닝을 활용해 일반적인 광학현미경의 백색광을 바탕으로 얻은 2D 광학 영상을 3D 홀로그램 영상으로 변환하는 디지털 홀로그래픽 현미경(DHM) 기술을 개발했다. 이 연구 결과는 네이처 자매지인 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’에 최근 게재됐다.

연구팀은 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용하는 딥러닝 기술에 주목했다. 딥러닝 종류 중 하나인 생성적 적대 신경망(GAN)을 활용해 특정 깊이에 있는 시료에서 초점이 맞지 않는(defocused) 광학 영상을 이에 대응하는 홀로그램 영상으로 변환시키는데 성공했다.

이번에 개발된 기술을 활용하면, 고가의 레이저나 값비싼 광학부품 없이 기존의 백색광을 사용하여 시료의 3차원 정보를 획득할 수 있다. 특히, 질병의 진단, 오염물질이나 표면결함 검출의 정확도를 획기적으로 개선할 수 있으며, 세포의 3차원 동적거동을 분석할 수 있어 기초과학 연구에도 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

이상준 교수는 “시료의 3차원 특성을 분석하기 위해 딥러닝 기법(GAN)을 활용했다”며 “기존의 백색광으로 얻은 시료의 광학 영상을 홀로그램 영상으로 변환하는 최초의 플랫폼”이라고 말했다.