
< (뒷줄 좌측부터) 바이오및뇌공학과 이승민 석사과정, 이찬석 박사과정, 삼성전자 DS부문 반도체연구소 차세대공정개발실 임예니 연구원, 강철무 파트장 (앞줄 좌측부터) 바이오및뇌공학과 장무석 교수, 삼성전자 DS부문 반도체연구소 차세대공정개발실 이명준 상무 >
생물학 연구에 사용되는 형광 현미경이나 반도체 산업에 사용되는 주사전자현미경의 공통점은 불안정성으로 인해 흐려진 영상(블러, blur)을 보정하는 과정이 반드시 필요하다는 점이다. 우리 연구진이 굉장히 강한 잡음에 의해 손상된 왜곡 영상에 대해 적응형 필터와 생성형 인공지능 모델을 융합해 영상을 복원하는 데 성공했다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 장무석 교수 연구팀이 삼성전자 DS부문 반도체연구소 차세대공정개발실과 공동 연구를 통해 왜곡 및 강한 잡음이 존재하는 의료·산업 영상을 복원하는 기술을 개발했다고 26일 밝혔다.
스마트폰 카메라 사진에 영상의 흐림·왜곡이 생겼을 때 보정하는 문제를 디컨볼루션(deconvolution) 또는 디블러링(deblurring)이라고 하며, 흐려진 영상 정보만 이용해 선명한 영상을 복원하는 기술을 블라인드 디컨볼루션(blind deconvolution)이라고 한다. 흥미롭게도 디컨볼루션 문제는 일상뿐만 아니라 생물학 연구, 반도체 산업 등 다양한 분야에서 공통적으로 발생한다.
예를 들어, 형광 현미경은 세포와 분자 수준의 미세 구조를 시각화하기 때문에 측정된 형광 신호는 산란이나 회절, 수차 등의 효과로 인해 흐려지기 때문에 디컨볼루션 기법을 통해 보정하는 과정이 반드시 필요하다.
또한, 반도체 산업에서는 수천 개의 생산 공정 중간에 검사·계측 기술을 통해 발생할 수 있는 미세 공정 오류를 감지하고, 공정 수율 개선을 위한 프로세스 개선 과정에 사용되는 주사전자현미경이 전자 빔의 불안정성으로 인해 영상이 흐려지기 쉬우며, 이를 보정하는 과정이 반드시 필요하다.
연구팀은 이처럼 영상이 흐려지는 원인은 움직임, 빛의 산란, 전자의 불안정성 등과 같이 다양하지만, 공통적으로 ‘영상의 흐려짐을 없앤다’라는 점에서 수학적으로 동일한 접근 방법이 활용될 수 있다고 생각했다.
특히 잡음 수준이 높은 영상의 경우, 영상의 잡음을 효과적으로 억제함과 동시에 블러 효과가 제거된 선명한 영상을 복원하는 과정의 균형을 맞추는 것이 매우 중요하다는 점을 착안했다.
연구팀은 위너 디컨볼루션*을 기반으로 영상을 복원하는 접근법을 개발했다. 이를 적응형 잡음 억제 변수, 영상 생성형 인공지능 모델과 결합해 영상 복원 과정에서 발생할 수 있는 잡음을 억제하고 영상 선명도도 높였다.
*위너 디컨볼루션(Wiener deconvolution)은 왜곡된 영상을 역 필터(inverse filter)를 기반으로 깨끗한 영상으로 복원하는 전통적인 방식임.
연구팀은 잡음 민감도가 높은 주사전자현미경으로부터 측정된 왜곡된 영상으로부터 깨끗하고 초점이 맞는 나노미터 단위의 반도체 구조에 대한 영상을 성공적으로 복원해 냄으로써 반도체 검사·계측에 매우 효과적으로 적용할 수 있음을 실험적으로 증명했다.

< 그림 1. 영상의 블러링 및 잡음에 의한 손상 과정과 연구진이 제안한 잡음 적응형 블러 제거 기술이 적용되는 과정 >
바이오및뇌공학과 이찬석 연구원은 “이번 연구를 통해 강한 잡음 속에서 왜곡된 영상을 복원하는 난제를 해결했다ˮ며, 이어 "이번 연구에서는 무작위적 잡음을 극복하는 영상 복원 기술을 개발하는 데에 집중했고, 향후 비균일 영상 복원 및 다양한 손상 형태를 극복하는 영상 복원 기술 개발에 주력할 것이다ˮ라고 밝혔다.
바이오및뇌공학과 이찬석 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 컴퓨터 비전 분야 최고 학회인 ‘제18회 유럽 컴퓨터 비전 학회(The 18th European Conference on Computer Vision)’ 에서 지난 10월 1일에 이탈리아 밀란에서 발표됐고, Springer Nature에서 출판하는 Lecture Notes in Computer Science의 ECCV 2024 프로시딩 집에 게재될 예정이다. (논문명: Blind image deblurring with noise-robust kernel estimation).

< 그림 2. 주사전자현미경으로 측정된 흐린 반도체 시료 및 테스트 타겟 영상으로부터 잡음 적응형 영상 블러 제거 기술을 적용한 결과 >
TV, 스마트폰, 조명처럼 빛을 내는 반도체는 우리 일상 곳곳에 쓰이고 있다. 하지만 친환경 반도체를 만들기 위해서는 아직 넘어야 할 기술적 장벽이 많다. 특히 머리카락 굵기(약 10만 나노미터)보다 수만 배 작은 크기의 나노 반도체는 이론적으로는 밝은 빛을 낼 수 있지만, 실제로는 빛이 거의 나지 않는 문제가 있었다. 우리 대학 연구진이 이 한계를 해결할 수 있는 새로운 표면 제어 기술을 개발했다. 우리 대학은 신소재공학과 조힘찬 교수 연구팀이 차세대 친환경 반도체 소재로 주목받는 나노 반도체 입자인 인듐 포스파이드(InP)* 매직 사이즈 나노결정(Magic-Sized Clusters, MSC)의 표면을 원자 수준에서 제어하는 원천 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. *인듐 포스파이드(InP): 인듐(In)과 인(P)으로 만든 화합물 반도체 물질로 카드뮴 같은 환경 유해 물질을 쓰지 않은 친환경 반도체 소재 연구팀이 주목한 소재는 ‘매직 사이즈 나노결정&rsquo
2026-01-14메모리와 태양전지 등은 모두 반도체로 만들어지며, 반도체 내부에는 전기 흐름을 방해하는 보이지 않는 결함이 숨어 있을 수 있다. 공동연구진이 이러한 ‘숨은 결함(전자 트랩)’을 기존보다 약 1,000배 더 민감하게 찾아낼 수 있는 새로운 분석 방법을 개발했다. 이 기술은 반도체 성능과 수명을 높이고, 불량 원인을 정확히 찾아 개발 비용과 시간을 크게 줄일 것으로 기대된다. 우리 대학은 신소재공학과 신병하 교수와 IBM T. J. Watson 연구소의 오키 구나완(Oki Gunawan) 박사 공동 연구팀이 반도체 내부에서 전기를 방해하는 결함(전자 트랩)과 전자의 이동 특성을 동시에 분석할 수 있는 새로운 측정 기법을 개발했다고 8일 밝혔다. 반도체 안에는 전자를 먼저 붙잡아 이동을 막는 전자 트랩이 존재할 수 있다. 전자가 여기에 걸리면 전기가 원활히 흐르지 못해 누설 전류가 생기거나 성능이 저하된다. 따라서 반도체 성능을 정확히 평가하려면 전자 트랩이
2026-01-08우리 대학 전기·전자공학부 석좌교수이자 파네시아 대표인 정명수 교수가 대한민국 과학기술인상 1월 수상자로 선정됐다. 대한민국 과학기술인상은 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 최근 3년간 독창적인 연구 성과를 창출해 과학기술 발전에 크게 기여한 연구자를 매월 1명 선정해 과기정통부 장관상과 상금 1천만 원을 수여하는 상으로, 올해부터 기존 ‘이달의 과학기술인상’에서 명칭이 격상됐다. 정명수 교수는 모듈형 인공지능(AI) 데이터센터 아키텍처 설계 기술을 통해 AI 인프라 비용을 절감하고 효율을 높인 공로를 인정받았다. 기존 데이터센터는 CPU, GPU, AI 가속기, 메모리 비율이 고정돼 있어 활용에 한계가 있었으나, 정 교수는 필요에 따라 서로 다른 장치를 자유롭게 조합할 수 있는 구조를 제시했다. 또한 차세대 연결 표준인 컴퓨트익스프레스링크(CXL)를 기반으로 장치들을 분리·관리하는 저전력·고효율 링크 기술을 개발
2026-01-07거대 인공지능(AI)을 위한 초고속 광컴퓨팅, 양자 암호 통신, 초고해상도 증강현실(AR) 디스플레이 등 미래 첨단 산업에서는 빛으로 정보를 처리하는 나노 레이저가 차세대 반도체의 핵심 소자로 주목받고 있다. 우리 대학 연구진이 머리카락보다 얇은 공간에서 빛으로 정보를 처리하는 나노 레이저를 반도체 칩 위에 고밀도로 배치할 수 있는 새로운 제작 기술을 제시했다. 우리 대학은 기계공학과 김지태 교수 연구팀이 POSTECH(총장 김성근) 노준석 교수 연구팀과의 공동 연구를 통해, 초고밀도 광집적회로의 핵심 소자인 ‘수직형 나노 레이저’를 만들 수 있는 초미세 3차원 프린팅 기술을 개발했다고 6일 밝혔다. 기존 반도체 제조 방식인 리소그래피 공정은 같은 구조를 대량 생산하는 데는 효과적이지만, 공정이 복잡하고 비용이 많이 들어 소자의 형태나 위치를 자유롭게 바꾸기 어렵다는 한계가 있었다. 또한 대부분의 기존 레이저는 기판 위에 눕혀진 수평 구조로 만들어져 공간
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2025-12-31