안과 진료부터 광섬유까지: 광학 분야에서 AI의 역할

광학은 빛과 빛이 다양한 물질과 상호작용하는 방식을 연구하는 학문입니다. 단순히 또 하나의 과학 관련 주제처럼 들릴 수 있지만, 실제로는 매우 중요하며 일상생활 곳곳에 깊이 자리 잡고 있습니다. 수년에 걸쳐 많은 산업에서 혁신적인 솔루션을 개발하기 위해 광학 기반 기술을 도입했습니다. 예를 들어 안과에서는 교정 렌즈, 콘택트렌즈, LASIK과 같은 수술 절차를 개발하는 데 광학이 사용됩니다. 제조 분야에서는 카메라, 망원경, 쌍안경, 더 빠른 통신을 위한 광섬유 네트워크를 개발하는 데 광학이 중요한 역할을 합니다.

인공지능 (AI)은 이러한 광학 기반 솔루션을 개선하는 데 사용되고 있습니다. 예를 들어 예측 분석을 통해 LASIK과 같은 복잡한 수술에서 어떤 환자가 가장 큰 혜택을 받을지 판단할 수 있습니다. 이 글에서는 AI가 광학 분야에서 어떻게 사용되는지 살펴보고, AI가 제공하는 이점과 해결해야 할 과제를 알아보겠습니다. 시작하겠습니다!

광학 분야에서 AI는 어떻게 사용됩니까?#

먼저 안과, 광학 장치 제조, 광섬유를 통한 네트워크 통신 등 광학 분야에서 AI가 어떻게 활용되는지 알아보겠습니다.

안과 및 검안 분야의 AI#

오늘날 헬스케어 분야의 AI는 점점 더 보편화되고 있습니다. 특히 광학 분야에서 AI는 안과와 검안 같은 분야를 재정의하고 있습니다. 안과는 눈 질환의 진단과 치료를 다루며, 검안은 시력 문제를 평가하고 교정 렌즈를 처방하는 분야입니다. AI는 진단, 맞춤형 치료, 안과 진료 효율성 향상에 사용되고 있습니다.

예를 들어 AI 시스템은 녹내장과 당뇨병성 망막병증 같은 질환의 초기 징후를 발견하는 데 도움을 줄 수 있습니다. Glaucoma Research Foundation에 따르면 미국에서만 300만 명 이상이 녹내장을 앓고 있지만, 그중 자신이 녹내장 환자라는 사실을 아는 사람은 절반에 불과합니다. 이러한 시스템은 이러한 안과 질환을 조기에 감지하고 치료를 더 일찍 시작하여 실명을 예방할 수 있습니다.

Google의 자동 망막 질환 평가 (ARDA)는 비전 AI가 안과 진료를 개선할 수 있는 방법을 보여주는 훌륭한 사례입니다. Google은 대규모 안과 전문의 그룹과 협력하여 100,000건이 넘는 망막 스캔을 사용해 AI 모델을 학습시켰습니다. 목표는 이미지 분류를 사용해 당뇨병성 망막병증을 감지할 수 있는 시스템을 만드는 것이었습니다. ARDA의 가장 큰 장점 중 하나는 안과 진료 접근성이 제한될 수 있는 개발도상국에서도 사용할 수 있다는 점입니다.

그림 1. AI를 사용한 당뇨병성 망막병증 감지.

AI 기반 광학 장치 설계 및 제조#

AI는 다양한 광학 장치의 설계와 제조에도 큰 변화를 일으키고 있습니다. 설계 측면에서 생성형 AI는 광학 장치를 신속하게 설계하는 데 유용하게 활용될 수 있습니다. 그런 다음 AI 시스템이 제조 공정을 모니터링하고 비용 절감을 지원할 수 있습니다. 마지막으로 AI와 컴퓨터 비전은 광섬유 케이블이나 렌즈와 같은 제조 제품을 검사하고 사람의 눈으로 놓칠 수 있는 결함을 감지하는 데 사용될 수 있습니다.

이를 위해 많은 기업이 AI를 사용하여 최첨단 렌즈를 설계하고 제조하는 방안을 검토하고 있습니다. 안과용 렌즈 업계의 선도 기업인 EssilorLuxottica는 렌즈 주문, 테스트 데이터, 내부 연구에서 방대한 양의 익명화 데이터를 수집했습니다. 이 기업은 AI를 사용하여 이 데이터에서 소비자 라이프스타일 인사이트와 렌즈 성능 지표 같은 지식을 추출하고, 이를 렌즈 설계 개선에 활용하고 있습니다. 또한 행동 AI를 사용하여 최신 세대의 누진 렌즈를 설계하고 있습니다. 이 과정에서는 환자의 공간적 행동, 즉 주변 환경을 보기 위해 머리와 눈을 어떻게 움직이는지를 고려하여 더욱 편안한 렌즈를 설계합니다.

그림 2. Essilor의 새로운 누진 렌즈 라인인 Varilux® XR series™는 AI를 사용해 설계되었습니다.

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

• 개인화: AI는 각 환자의 구체적인 요구에 맞춘 맞춤형 안경을 제작하여 편안함과 효과를 모두 향상하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 행동 모델링: AI는 시각적 행동과 안구 움직임을 예측하여 더욱 직관적이고 성능이 뛰어난 렌즈를 개발하는 데 사용될 수 있습니다.
• 향상된 환자 결과: AI로 설계된 안경은 최적의 시력 교정을 제공하여 눈의 피로, 두통, "수영 효과"와 같은 문제를 줄일 수 있습니다.
• 현대적 요구에 대한 적응성: AI를 사용하여 안경을 설계하면 디지털 기기와 다른 작업 간에 자주 전환하는 등 현대 생활의 시각적 요구를 충족할 수 있습니다.

컴퓨터 비전으로 구현되는 안경 가상 착용#

안과 의사를 방문해 처방을 받고 필요한 렌즈 유형을 결정한 후에는 일반적으로 매장에 가서 안경을 써 보는 것이 다음 단계입니다. 그러나 컴퓨터 비전 기술은 집에서 편안하게 안경을 가상으로 착용해 볼 수 있도록 하여 소매 프로세스를 새롭게 구현했습니다. Lenskart와 같은 기업은 고객 경험을 개선하기 위해 이 혁신을 도입하기 시작했습니다.

고급 알고리즘과 증강현실 (AR)을 사용하면 컴퓨터 비전이 실시간으로 얼굴 특징을 매핑할 수 있습니다. 이를 통해 3D 안경 모델을 실시간 영상 피드 위에 자연스럽게 오버레이할 수 있습니다. 가상 안경은 머리 움직임에 맞춰 자연스럽게 움직이고 각도와 조명에 맞게 조정되어 다양한 안경테가 어떻게 보이는지 현실적으로 보여줄 수 있습니다. 머신러닝을 추가하면 이러한 시스템은 얼굴 구조와 스타일 선호도를 기반으로 맞춤형 안경테 추천까지 제공할 수 있습니다.

AI와 광섬유를 활용한 광 네트워크 통신#

초고속 인터넷 연결이 더 빨라질 수 있다면 어떨까요? 바로 AI 알고리즘이 광섬유 케이블에 제공할 수 있는 기능입니다. 이러한 케이블은 디지털 정보를 전달하는 고속도로와 같으며, AI는 케이블의 배포, 관리, 성능 개선을 지원할 수 있습니다.

AI는 옥외 플랜트 (OSP) 설계를 최적화하여 광대역 네트워크 확장을 더욱 효율적이고 효과적으로 만듭니다. OSP는 인터넷 서비스를 제공하는 데 필요한 모든 물리적 케이블과 인프라를 의미하며, 건물 외부에 설치되는 광섬유 케이블, 도관 및 관련 장비를 포함합니다. AI는 다양한 설계 시나리오를 시뮬레이션하여 가장 효율적이고 비용 효과적인 솔루션을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 수요에 따라 대역폭 용량을 관리하는 것과 같은 작업도 더 간단해집니다. 전반적으로 재작업, 반복적인 후속 확인, 수동 프로세스로 인해 이전에는 45~60일이 걸리던 설계 작업을 이제 AI를 사용하면 25일 만에 완료할 수 있습니다.

그림 3. 작업 중인 OSP 엔지니어의 이미지.

AI는 고급 머신러닝 알고리즘을 사용하여 과거 데이터를 분석하고 미래 수요를 예측함으로써 광섬유 경로 계획도 개선할 수 있습니다. 컴퓨터 비전 기술인 세그멘테이션을 사용하여 광섬유 품질을 검사하고 결함을 감지할 수 있습니다. 문제를 더 일찍 발견하면 더 신속하게 해결할 수 있어 가동 중지 시간과 유지보수 비용을 최소화할 수 있습니다. 이러한 프로세스를 더욱 효율적으로 만듦으로써 AI는 광대역 배포를 가속화할 뿐만 아니라 인터넷 서비스의 안정성과 품질도 향상하여 궁극적으로 도시와 원격 지역 커뮤니티 모두에 혜택을 제공합니다.

광학 분야에서 AI 사용의 장단점#

첨단 광학의 글로벌 시장이 2032년까지 약 $628.80 billion 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 빠르게 테스트하고 반복 개선할 수 있도록 합니다.
• 향상된 내구성: AI를 사용하는 최적화 기술은 더욱 견고하고 오래 지속되는 안경을 제작할 수 있도록 소재를 선택하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 지속가능성: AI 기반 제조는 자원 사용을 최적화하여 폐기물을 줄이고 생산 프로세스의 지속가능성을 향상할 수 있습니다.
• 스마트 기술과의 통합: AI와 같은 기술은 증강현실 (AR) 및 피트니스 트래킹과 같은 스마트 기능을 안경에 통합하는 데 기여할 수 있습니다.

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

그림 4. 안과 진료에 AI를 도입할 때의 과제(출처: thelancet.com).

광학 분야에서 AI를 사용할 때의 과제는 다음과 같습니다.

• 높은 구현 비용: AI 기술을 구현하려면 개발, 통합, 교육을 위해 상당한 재정적 투자가 필요할 수 있습니다.
• 기술 역량 필요: AI 솔루션을 사용하려면 전문 지식과 기술이 필요하므로 추가 교육과 채용이 필요할 수 있습니다.
• 규제 과제: 헬스케어 분야의 AI 관련 규정을 준수하는 일은 복잡할 수 있으며, 변화하는 표준을 지속적으로 파악해야 합니다.
• 통합 과제: 기존 시스템에 AI를 추가하는 작업은 복잡하고 시간이 많이 걸릴 수 있으며, 현재 워크플로에 상당한 변경이 필요합니다.

광학 기술 분야 AI의 미래와 규제#

미국 국립보건원 (USA)에 따르면 AI 시스템은 당뇨병성 망막병증의 감지와 등급 분류 같은 작업에서 숙련된 안과 전문의와 동등하거나 더 나은 성능을 보였습니다. 그러나 이러한 고무적인 결과에도 불구하고 실제 임상 환경에 배포된 AI 시스템은 매우 적습니다. 이는 데이터 편향과 개인정보 보호 같은 과제 때문입니다.

이러한 과제를 해결하려면 광학 분야에서 AI를 사용하기 위한 새로운 규칙과 규정이 필요합니다. 미국과 같은 국가에서는 차별을 방지하고 환자 개인정보를 보호하기 위해 주 정부가 이미 헬스케어 분야의 AI 규제를 시작하고 있습니다. 앞으로 AI가 각 환자에게 맞춤형 솔루션을 제공하는 개인 맞춤형 시력 교정을 보게 될 가능성이 높습니다. 이를 통해 각 개인의 요구에 더 적합하게 설계된 안경과 치료법이 제공될 수 있습니다.

향후 AI로 인해 대중화될 수 있는 또 다른 광학 분야는 원격안과입니다. 원격안과는 원격으로 안과 진료 서비스를 제공하기 위해 원격의료를 사용하는 것을 의미합니다. 자신의 눈을 촬영하면 AI 모델이 이를 분석하여 눈 건강에 관한 정보를 알려주는 상황을 상상해 보십시오. AI는 안과 진료를 환자의 집 앞까지 제공하고 원격 진단과 치료 옵션을 제공하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이는 특히 외딴 지역이나 의료 서비스가 부족한 지역의 사람들에게 유용하며, 적시에 효과적인 진료를 받을 수 있도록 지원합니다.

그림 5. 안과 진료 관련 우려 사항을 선별하기 위해 AI를 워크플로에 통합할 수 있습니다.

AI와 광학의 밝은 전망#

AI는 헬스케어부터 제조에 이르기까지 광학 분야를 빠르게 변화시키고 있습니다. AI는 의료 진단을 향상하고, 치료를 개인화하며, 생산 프로세스를 최적화하고 있습니다. 규제 준수와 데이터 개인정보 보호 같은 과제가 존재하지만 잠재적인 이점은 매우 큽니다. AI는 광학 기술의 발전을 통해 우리가 세상을 보고 상호작용하는 방식을 혁신할 준비를 갖추고 있습니다.

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