포스텍 양현종 교수팀, 딥러닝 기반 인공지능 전자현미경 개발
[보안뉴스 박미영 기자] 인간의 지적 욕망은 현미경의 개발로 더 작은 것, 미세한 것 심지어 살아 움직이는 것까지 들여다볼 수 있게 됐다. 여기에 한발 더 나가 인간의 눈(휴먼 비전) 한계를 넘어서 기계의 눈(머신 비전)을 장착한 인공지능 현미경이 나왔다. 초보자가 활용해도 전문가 수준의 분석 결과를 얻을 수 있다.
포스텍 전자전기공학과 양현종 교수, UNIST 석박통합과정 장종규씨(지도교수 양현종) 연구팀이 주식회사 이고비드, 주식회사 코셈과 함께 최초로 인공지능으로 제어하는 전자현미경을 개발했다.
이 연구 성과는 세계 최대 현미경 분야 학술지 ‘마이크로스코피 앤 마이크로애널리시스(Microscopy and Microanalysis)’에 2019·2020년 연속으로 발표됐고, 세계적 권위를 자랑하는 국제로봇학술대회인 ‘IROS 2020(IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems 2020)에서도 발표됐다.
전자현미경은 광학현미경에 비해 훨씬 더 높은 배율과 다양한 정보를 제공하는 장점이 있다. 하지만 전자빔, 시료의 특성, 진공의 이해 등 다양한 지식이 필요해 숙련되지 않은 초보자는 좋은 영상을 얻기가 쉽지 않다. 이 때문에 산업 현장 특히, 생산이나 품질을 담당 분야에서는 전자현미경 사용을 위해 장시간의 특별교육을 하거나 전문가를 채용해야 하는 현실이다.
연구팀은 이러한 전자현미경 사용의 어려움을 해결하기 위해 ‘인공지능’을 이용했다. 딥러닝을 기반으로 한 전자현미경은 시료의 이미지 품질을 10단계로 평가해 주는 ‘스코어링(scoring) 머신’과 이를 기반으로 전자현미경의 제어 변수를 자동으로 조절하는 ‘컨트롤(control) 머신’으로 구성됐다. 스코어링 머신과 컨트롤 머신은 각각 지도학습과 강화학습을 통해 학습시킨다. 학습된 머신은 이고비드, 코셈이 공동 개발한 소프트웨어를 통해 전자현미경을 제어한다.
지금까지 시료의 이미지를 분석하는 데 인공지능이 사용됐다면, 이번 연구는 인공지능을 이용해서 전자현미경을 자동으로 조절할 수 있게 됐다. 이는 학습 이론을 적용해 전자현미경 자체를 전문가가 조작하는 것처럼 제어하는 기술로는 최초의 사례다.
연구를 주도한 양현종 교수는 “전자현미경을 이용해 고화질 시료 이미지를 얻기 위해서는 다양한 제어 변수를 전문적인 수준으로 조절해야 하는 어려움이 있다”며, “이번에 개발된 딥러닝 기술을 적용할 경우, 전자현미경의 조작이 쉬워져 산업 현장이나 교육 현장에서 누구나 쉽게 전자현미경을 사용할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.
한편, 이 연구는 한국산업기술평가관리원(KEIT) 산업기술혁신사업 지원으로 수행됐다. 또한 주식회사 코셈은 공동 개발한 인공지능 제어 전자현미경의 세계 최초 상용화를 목적으로 추가적인 개발을 진행하고 있다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
[보안뉴스 박미영 기자] 인간의 지적 욕망은 현미경의 개발로 더 작은 것, 미세한 것 심지어 살아 움직이는 것까지 들여다볼 수 있게 됐다. 여기에 한발 더 나가 인간의 눈(휴먼 비전) 한계를 넘어서 기계의 눈(머신 비전)을 장착한 인공지능 현미경이 나왔다. 초보자가 활용해도 전문가 수준의 분석 결과를 얻을 수 있다.
[사진=포스텍]
포스텍 전자전기공학과 양현종 교수, UNIST 석박통합과정 장종규씨(지도교수 양현종) 연구팀이 주식회사 이고비드, 주식회사 코셈과 함께 최초로 인공지능으로 제어하는 전자현미경을 개발했다.
이 연구 성과는 세계 최대 현미경 분야 학술지 ‘마이크로스코피 앤 마이크로애널리시스(Microscopy and Microanalysis)’에 2019·2020년 연속으로 발표됐고, 세계적 권위를 자랑하는 국제로봇학술대회인 ‘IROS 2020(IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems 2020)에서도 발표됐다.
전자현미경은 광학현미경에 비해 훨씬 더 높은 배율과 다양한 정보를 제공하는 장점이 있다. 하지만 전자빔, 시료의 특성, 진공의 이해 등 다양한 지식이 필요해 숙련되지 않은 초보자는 좋은 영상을 얻기가 쉽지 않다. 이 때문에 산업 현장 특히, 생산이나 품질을 담당 분야에서는 전자현미경 사용을 위해 장시간의 특별교육을 하거나 전문가를 채용해야 하는 현실이다.
연구팀은 이러한 전자현미경 사용의 어려움을 해결하기 위해 ‘인공지능’을 이용했다. 딥러닝을 기반으로 한 전자현미경은 시료의 이미지 품질을 10단계로 평가해 주는 ‘스코어링(scoring) 머신’과 이를 기반으로 전자현미경의 제어 변수를 자동으로 조절하는 ‘컨트롤(control) 머신’으로 구성됐다. 스코어링 머신과 컨트롤 머신은 각각 지도학습과 강화학습을 통해 학습시킨다. 학습된 머신은 이고비드, 코셈이 공동 개발한 소프트웨어를 통해 전자현미경을 제어한다.
지금까지 시료의 이미지를 분석하는 데 인공지능이 사용됐다면, 이번 연구는 인공지능을 이용해서 전자현미경을 자동으로 조절할 수 있게 됐다. 이는 학습 이론을 적용해 전자현미경 자체를 전문가가 조작하는 것처럼 제어하는 기술로는 최초의 사례다.
연구를 주도한 양현종 교수는 “전자현미경을 이용해 고화질 시료 이미지를 얻기 위해서는 다양한 제어 변수를 전문적인 수준으로 조절해야 하는 어려움이 있다”며, “이번에 개발된 딥러닝 기술을 적용할 경우, 전자현미경의 조작이 쉬워져 산업 현장이나 교육 현장에서 누구나 쉽게 전자현미경을 사용할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.
한편, 이 연구는 한국산업기술평가관리원(KEIT) 산업기술혁신사업 지원으로 수행됐다. 또한 주식회사 코셈은 공동 개발한 인공지능 제어 전자현미경의 세계 최초 상용화를 목적으로 추가적인 개발을 진행하고 있다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
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[2024-04-24] 
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