하나의 3차원 영상으로도 인공지능 학습 적용 가능
생물학 연구자들에게 많은 도움 줄 것
(내외방송=정지원 기자) 현미경 등으로 3차원 영상을 획득할 때 발생하는 화질의 차이가 인공지능 기술을 통해 극복할 수 있을 전망이다.
KAIST는 29일 "예종철 김재철AI대학원 교수 연구팀과 장성호 서울대학교 교수팀, 김기현 포스텍 교수팀이 공동 연구로 형광 현미경의 오랜 문제인 이방성을 해결해 3차원 영상 화질을 획기적으로 끌어올리는 인공지능 기술을 개발했다"고 밝혔다.
이방성 문제는 현미경으로 3차원 영상을 획득할 때 빛의 성질로 인해 영상 공간 방향에 2~10배까지 화질 차이가 발생하는 것을 말한다.
3차원 영상이 보는 각도마다 화질의 차이가 발생한다는 것이다.
연구팀은 수학적 기법인 최적 수송이론을 기반으로 인공지능 시스템을 개발해 공초점 현미경과 광 시트 현미경에 적용했다.
기존 인공지능 기법과는 다르게 인공지능 학습 데이터가 따로 필요하지 않을 뿐만 아니라 하나의 3차원 영상만으로도 인공지능 학습을 할 수 있다는 점에서 획기적이라고 할 수 있다.
앞으로 생물학 연구자들이 생물 표본을 3차원 고화질 영상으로 획득하는 데 큰 도움을 줄 것으로 보인다.
예종철 교수는 "3차원 영상 획득에 있어서 극복하기 어려웠던 현미경의 물리적 한계를 인공지능 기술을 통해 뛰어넘었다는 점에서 의미가 있다"고 말했다.
이어 "비지도 학습 기반으로 훈련이 진행되기 때문에 다양한 종류의 3차원 영상 촬영 기법에도 확장해서 적용할 수 있으며 인공지능 연구의 새로운 응용법을 개척했다"고 덧붙였다.
예 교수가 주도하고, 박형준 연구원이 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)'에 지난 8일 온라인에 게재됐다(논문명: Deep learining enables reference-free isotropic super-resolution for volumetric fluorescence microscopy).
