안과 진료부터 광섬유까지: 광학 분야에서 AI의 역할

광학은 빛과 다양한 물질 간의 상호작용을 연구하는 학문입니다. 단순히 과학 관련 주제처럼 들릴 수 있지만, 사실 우리 일상생활에서 매우 중요하며 깊숙이 관여하고 있습니다. 수년간 많은 산업 분야에서 광학 기반 기술을 도입하여 혁신적인 솔루션을 창출해 왔습니다. 예를 들어, 안과 분야에서는 교정 렌즈, 콘택트렌즈 및 라식과 같은 수술 절차를 개발하는 데 광학 기술이 사용됩니다. 제조 분야에서 광학은 더 빠른 통신을 위한 카메라, 망원경, 쌍안경 및 광섬유 네트워크 개발에 중요한 역할을 합니다.

인공지능(AI)은 이러한 광학 기반 솔루션 중 다수를 개선하는 데 사용되고 있습니다. 예를 들어, 예측 분석은 라식과 같은 복잡한 수술을 통해 가장 큰 혜택을 얻을 수 있는 환자를 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 기사에서는 AI가 광학 분야에서 어떻게 사용되고 있는지 살펴보고, AI가 제공하는 이점과 과제를 이해해 보겠습니다. 시작해 볼까요!

Link to this section광학 분야에서 AI는 어떻게 사용될까요?#

먼저 안과, 광학 장치 제조, 그리고 광섬유를 통한 네트워크 통신 등 광학 분야에서 AI가 활용되는 몇 가지 사례를 알아보겠습니다.

Link to this section안과 및 검안 분야의 AI#

오늘날 헬스케어 분야의 AI는 점차 보편화되고 있습니다. 특히 광학 분야에서 AI는 안과 및 검안과 같은 분야를 재정의하고 있습니다. 안과는 눈 질환의 진단 및 치료를 다루며, 검안은 시력 문제를 평가하고 교정 렌즈를 처방하는 것과 관련이 있습니다. AI는 진단, 개인 맞춤형 치료, 시력 관리의 효율성을 개선하는 데 사용되고 있습니다.

예를 들어, AI 시스템은 녹내장 및 당뇨망막병증과 같은 질병의 초기 징후를 발견하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 녹내장 연구 재단(Glaucoma Research Foundation)에 따르면 미국에만 300만 명 이상의 녹내장 환자가 있지만, 자신이 녹내장인 줄 알고 있는 사람은 절반에 불과합니다. 이러한 시스템은 안과 질환을 조기에 발견하고 더 빨리 치료를 시작하여 실명을 예방할 수 있습니다.

Google's Automated Retinal Disease Assessment (ARDA) is a great example of how vision AI can improve eye care. Google teamed up with a large group of ophthalmologists to train an AI model using over 100,000 retinal scans. The goal was to create a system that could detect diabetic retinopathy using image classification. One of the biggest advantages of ARDA is that it can be used in developing countries where access to eye care may be limited.

그림 1. AI를 사용하여 당뇨망막병증을 탐지하는 모습.

Link to this sectionAI 기반의 광학 장치 제조 및 설계#

AI는 다양한 광학 장치의 설계 및 제조 분야에서도 큰 반향을 일으키고 있습니다. 설계 측면에서 생성형 AI는 광학 장치를 신속하게 설계하는 데 유용하게 활용될 수 있습니다. 이후 AI 시스템이 제조 공정을 모니터링하여 비용 절감을 돕습니다. 마지막으로, AI와 컴퓨터 비전은 사람의 눈이 놓칠 수 있는 광섬유 케이블이나 렌즈와 같은 제조 제품의 결함을 검사하고 탐지하는 데 사용될 수 있습니다.

이러한 취지로 많은 기업이 AI를 활용하여 최첨단 렌즈를 설계하고 제조하는 방안을 모색하고 있습니다. 안과 렌즈 산업의 선두 주자인 에실로룩소티카(EssilorLuxottica)는 렌즈 주문, 테스트 데이터 및 내부 연구에서 방대한 양의 익명화된 데이터를 수집했습니다. 그들은 이 데이터에서 소비자 라이프스타일 통찰력 및 렌즈 성능 지표와 같은 지식을 추출하고 이를 사용하여 렌즈 설계를 개선하고 있습니다. 또한 행동 AI를 활용하여 차세대 다초점 렌즈를 설계하고 있습니다. 이는 환자의 공간적 행동(주변 환경을 보기 위해 머리와 눈을 움직이는 방식)을 고려하여 더욱 편안한 렌즈를 설계하는 방식입니다.

그림 2. AI를 사용하여 설계된 에실로의 새로운 누진다초점 렌즈 라인인 Varilux® XR series™.

AI를 활용하여 안경을 설계할 때 얻을 수 있는 이점은 다음과 같습니다.

• 개인화: AI는 각 환자의 특정 요구에 맞는 맞춤형 안경을 제작하여 편안함과 효율성을 모두 향상시킬 수 있습니다.
• 행동 모델링: 시각적 행동과 눈의 움직임을 예측함으로써 AI는 더 직관적이고 고성능인 렌즈를 개발하는 데 사용될 수 있습니다.
• 더 나은 환자 결과: AI로 설계된 안경은 최적의 시력 교정을 제공하여 눈의 피로, 두통 및 '스윔 효과(swim effect)'와 같은 문제를 줄일 수 있습니다.
• 현대적 요구에 대한 적응성: AI를 사용하여 안경을 설계함으로써 디지털 기기와 다른 작업 사이를 빈번하게 전환하는 등 현대 생활의 시각적 요구를 충족할 수 있습니다.

Link to this section컴퓨터 비전을 통한 가상 안경 착용 서비스#

안과 의사를 방문하여 처방을 받고 필요한 렌즈 종류를 결정했다면, 다음 단계는 보통 매장에 방문하여 안경을 착용해보는 것입니다. 그러나 컴퓨터 비전 기술은 집에서 편안하게 안경을 가상으로 착용해보는 방식을 통해 소매 과정을 재구상했습니다. Lenskart와 같은 기업들은 고객 경험을 개선하기 위해 이러한 혁신을 도입하기 시작했습니다.

고급 알고리즘과 증강 현실(AR)을 사용하여 컴퓨터 비전은 실시간으로 사용자의 얼굴 특징을 매핑할 수 있습니다. 이를 통해 안경의 3D 모델을 라이브 영상 피드 위에 매끄럽게 겹쳐서 보여줄 수 있습니다. 가상 안경은 머리 움직임에 따라 자연스럽게 움직이는 것처럼 보이며 각도와 조명에 맞게 조정되어 다양한 테가 어떻게 보일지 사실적으로 보여줍니다. 머신 러닝을 추가하면 이러한 시스템은 사용자의 얼굴 구조와 스타일 선호도에 따라 맞춤형 안경테를 추천할 수도 있습니다.

Link to this sectionAI와 광섬유를 활용한 광 네트워크 통신#

초고속 인터넷 연결이 더 빨라질 수 있다면 어떨까요? AI 알고리즘이 바로 광섬유 케이블에 그 역할을 할 수 있습니다. 이 케이블은 디지털 정보를 위한 고속도로와 같으며, AI는 케이블의 배포, 관리 및 성능 향상을 도울 수 있습니다.

AI는 옥외 설비(OSP) 설계를 최적화하여 광대역 네트워크 확장을 더욱 효율적이고 효과적으로 만듭니다. OSP는 인터넷 서비스를 제공하는 데 필요한 모든 물리적 케이블 및 인프라를 의미하며, 건물 외부에 설치되는 광섬유 케이블, 도관 및 관련 장비가 포함됩니다. AI는 다양한 설계 시나리오를 시뮬레이션하여 가장 효율적이고 비용 효율적인 솔루션을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 수요에 따른 대역폭 용량 관리와 같은 작업이 더 간편해집니다. 전반적으로 재작업, 반복적인 후속 조치 및 수동 프로세스로 인해 45~60일이 걸리던 설계 작업을 이제 AI와 함께라면 25일 만에 완료할 수 있습니다.

그림 3. OSP 엔지니어가 작업하는 이미지.

AI can also improve fiber route planning by analyzing historical data and predicting future demand using advanced machine learning algorithms. Computer vision techniques like segmentation can be used to inspect the quality of the fiber and detect faults. By discovering issues sooner, these problems can be solved faster, minimizing downtime and maintenance costs. By making these processes more efficient, AI not only speeds up broadband deployment but also improves the reliability and quality of internet services, ultimately benefiting both urban and remote communities.

Link to this section광학 분야 AI 활용의 장단점#

고급 광학 분야의 글로벌 시장이 2032년까지 약 6,288억 달러 규모로 성장할 것으로 예상되는 가운데, AI는 광학 분야에서 여러 이점을 제공합니다. 주요 장점은 다음과 같습니다.

• 신속한 프로토타이핑: AI는 프로토타이핑 프로세스를 가속화하여 설계자가 새로운 안경 디자인을 신속하게 테스트하고 반복할 수 있도록 합니다.
• 내구성 향상: AI를 사용하는 최적화 기술은 더 내구성이 뛰어나고 오래가는 안경을 제작하기 위해 소재를 선택하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 지속 가능성: AI 기반 제조는 자원 사용을 최적화하여 폐기물을 줄이고 생산 공정의 지속 가능성을 개선할 수 있습니다.
• 스마트 기술과의 통합: AI와 같은 기술은 증강 현실(AR) 및 피트니스 트래킹과 같은 스마트 기능을 안경에 통합하는 것을 촉진할 수 있습니다.

AI가 광학 분야에 많은 이점을 가져다주는 것은 사실이지만, AI 기술을 사용할 때 해결해야 할 과제와 윤리적 고려 사항을 염두에 두어야 합니다.

그림 4. 시력 관리 분야의 AI 도입과 관련된 과제 (출처: thelancet.com).

광학 분야에서 AI를 사용할 때의 몇 가지 과제는 다음과 같습니다.

• 높은 구현 비용: AI 기술을 구현하려면 개발, 통합 및 교육을 위해 상당한 재정적 투자가 필요할 수 있습니다.
• 기술적 전문 지식의 필요성: AI 솔루션을 사용하려면 전문적인 지식과 기술이 필요하며, 이는 추가 교육 및 채용이 필요함을 의미할 수 있습니다.
• 규제 관련 과제: 헬스케어 AI에 대한 규정을 준수하는 것은 복잡할 수 있으며, 발전하는 표준을 계속 파악해야 합니다.
• 통합 과제: 기존 시스템에 AI를 추가하는 것은 복잡하고 시간이 많이 소요될 수 있으며, 현재 워크플로에 상당한 변경이 필요할 수 있습니다.

Link to this section광학 기술 분야 AI의 미래와 규제#

미국 국립보건원(National Institute of Health)에 따르면, AI 시스템은 당뇨망막병증을 탐지하고 등급을 매기는 작업 등에서 숙련된 안과 의사와 동등하거나 더 나은 성능을 보였습니다. 그러나 이러한 유망한 결과에도 불구하고 실제 임상 환경에 배포된 AI 시스템은 거의 없습니다. 이는 데이터 편향 및 개인 정보 보호와 같은 과제 때문입니다.

To address these challenges, new rules and regulations for using AI in optics are required. In countries like the US, state governments are already beginning to regulate AI in healthcare to prevent discrimination and protect patient privacy. It’s likely that we start seeing personalized vision correction, with AI creating custom solutions for each patient. It would result in glasses and treatments that are designed to fit each person's needs better.

AI 덕분에 미래에 인기를 얻을 수 있는 또 다른 광학 분야는 원격 안과 진료(Teleophthalmology)입니다. 원격 안과 진료는 원격 의료를 사용하여 원격으로 시력 관리 서비스를 제공하는 것입니다. 눈 사진을 찍으면 AI 모델이 이를 분석하여 눈 건강 상태를 알려주는 모습을 상상해 보십시오. AI는 사람들에게 직접적인 시력 관리를 제공하고 원격 진단 및 치료 옵션을 제공하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이는 특히 원격지나 의료 소외 지역에 있는 사람들에게 매우 유익하며 그들이 적시에 효과적인 치료를 받을 수 있도록 도울 수 있습니다.

그림 5. AI는 시력 관리 환자를 검진하기 위한 워크플로에 통합될 수 있습니다.

Link to this sectionAI와 광학을 위한 밝은 전망#

AI는 헬스케어에서 제조에 이르기까지 광학 분야를 빠르게 변화시키고 있습니다. AI는 의료 진단을 강화하고 치료를 개인화하며 생산 공정을 최적화하고 있습니다. 규제 준수 및 데이터 개인 정보 보호와 같은 과제가 존재하지만, 잠재적인 이점은 엄청납니다. AI는 광학 기술의 발전을 통해 우리가 세상을 보고 상호작용하는 방식을 변화시킬 준비가 되어 있습니다.

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