안과 진료부터 광섬유까지: 광학 분야에서 AI의 역할

광학은 빛과 다양한 물질의 상호작용을 연구하는 분야입니다. 단순한 과학 주제처럼 들릴 수 있지만, 실제로는 매우 중요하며 일상생활에도 깊이 자리 잡고 있습니다. 수년간 다양한 산업에서 광학 기반 기술을 도입해 혁신적인 솔루션을 만들어 왔습니다. 예를 들어 안과에서는 교정 렌즈와 콘택트렌즈, 라식과 같은 수술 절차를 개발하는 데 광학을 활용합니다. 제조 분야에서 광학은 카메라, 망원경, 쌍안경, 더 빠른 통신을 위한 광섬유 네트워크 개발에 중요한 역할을 합니다.

인공지능(AI)은 이러한 광학 기반 솔루션을 개선하는 데 활용되고 있습니다. 예를 들어 예측 분석은 라식과 같은 복잡한 수술에서 가장 큰 이점을 얻을 환자를 파악하는 데 도움이 됩니다. 이 글에서는 광학 분야에서 AI가 어떻게 활용되는지 살펴보고, AI가 제공하는 이점과 해결해야 할 과제를 알아보겠습니다. 시작하겠습니다!

광학 분야에서 AI는 어떻게 활용되나요?#

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

안과 및 검안 분야의 AI#

오늘날 헬스케어 분야의 AI는 점점 더 보편화되고 있습니다. 특히 광학 분야에서 AI는 안과 및 검안과 같은 분야를 새롭게 바꾸고 있습니다. 안과는 눈 질환의 진단과 치료를 다루며, 검안은 시력 문제를 확인하고 교정 렌즈를 처방하는 분야입니다. AI는 눈 건강 관리에서 진단과 개인화된 치료, 효율성 향상에 활용되고 있습니다.

예를 들어 AI 시스템은 녹내장과 당뇨병성 망막병증 같은 질환의 초기 징후를 찾는 데 도움이 됩니다. Glaucoma Research Foundation에 따르면 미국에서만 300만 명 이상이 녹내장을 앓고 있지만, 그중 절반만 자신이 녹내장에 걸렸다는 사실을 알고 있습니다. 이러한 시스템은 눈 질환을 조기에 감지하고 치료를 앞당겨 실명을 예방할 수 있습니다.

Google의 자동 망막 질환 평가(ARDA)는 비전 AI가 눈 건강 관리를 개선하는 방법을 보여주는 훌륭한 사례입니다. Google은 다수의 안과 전문의와 협력하여 100,000건 이상의 망막 스캔으로 AI 모델을 학습시켰습니다. 목표는 이미지 분류를 사용해 당뇨병성 망막병증을 감지할 수 있는 시스템을 만드는 것이었습니다. ARDA의 가장 큰 장점 중 하나는 눈 건강 관리에 대한 접근성이 제한된 개발도상국에서도 사용할 수 있다는 점입니다.

그림 1. AI를 활용한 당뇨병성 망막병증 감지.

AI 기반 광학 장치 제조 및 설계#

AI는 다양한 광학 장치의 설계와 제조에서도 주목받고 있습니다. 설계 측면에서는 생성형 AI를 활용해 광학 장치를 빠르게 설계할 수 있습니다. 이후 AI 시스템이 제조 공정을 모니터링하고 비용 절감을 지원할 수 있습니다. 마지막으로 AI와 컴퓨터 비전을 활용하면 사람이 놓칠 수 있는 광섬유 케이블이나 렌즈 같은 제조 제품의 결함을 검사하고 감지할 수 있습니다.

이에 따라 많은 기업이 최첨단 렌즈의 설계와 제조에 AI를 활용하는 방안을 모색하고 있습니다. 안과용 렌즈 업계의 선두 기업인 EssilorLuxottica는 렌즈 주문, 테스트 데이터, 내부 연구에서 익명화된 데이터를 대량으로 수집했습니다. 이 기업은 AI를 활용해 소비자 라이프스타일 인사이트와 렌즈 성능 지표 등 데이터에서 정보를 추출하고 렌즈 설계를 개선합니다. 또한 최신 세대의 누진 렌즈를 설계하는 데 행동 AI를 활용하고 있습니다. 이를 위해 환자의 공간 행동, 즉 주변 환경을 보기 위해 머리와 눈을 움직이는 방식을 고려하여 더 편안한 렌즈를 설계합니다.

그림 2. Essilor의 새로운 누진 렌즈 라인인 Varilux® XR 시리즈™는 AI를 활용해 설계되었습니다.

안경 설계에 AI를 활용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.

• 개인화: AI는 환자 개개인의 구체적인 요구에 맞춘 맞춤형 안경을 제작하여 편안함과 효과를 모두 높이는 데 도움이 됩니다.
• 행동 모델링: 시각적 행동과 안구 움직임을 예측하면 AI를 활용해 더욱 직관적이고 성능이 우수한 렌즈를 개발할 수 있습니다.
• 더 나은 환자 치료 결과: AI가 설계한 안경은 최적의 시력 교정을 제공하여 눈의 피로, 두통, "물결치는 듯한 시야 효과"와 같은 문제를 줄일 수 있습니다.
• 현대적 요구에 대한 적응성: AI를 안경 설계에 활용하면 디지털 기기와 다른 작업 간에 자주 전환하는 등 현대 생활의 시각적 요구를 충족할 수 있습니다.

컴퓨터 비전으로 구현하는 안경 가상 착용#

안과를 방문해 처방을 받고 필요한 렌즈 유형을 결정한 다음에는 보통 매장에 가서 안경을 착용해 봅니다. 하지만 컴퓨터 비전 기술은 집에서도 안경을 가상으로 착용해 볼 수 있도록 하여 소매 경험을 새롭게 바꾸었습니다. Lenskart와 같은 기업은 고객 경험을 개선하기 위해 이 혁신을 도입하기 시작했습니다.

고급 알고리즘과 증강 현실(AR)을 사용하면 컴퓨터 비전으로 얼굴 특징을 실시간 매핑할 수 있습니다. 이를 통해 안경의 3D 모델을 실시간 영상에 자연스럽게 겹쳐 표시할 수 있습니다. 가상 안경은 머리 움직임에 따라 자연스럽게 움직이는 것처럼 보이며 각도와 조명에 맞게 조정되어 다양한 안경테가 어떻게 보일지 현실적으로 보여줍니다. 머신러닝을 추가하면 이러한 시스템은 얼굴 구조와 스타일 선호도를 바탕으로 개인화된 안경테 추천도 제공할 수 있습니다.

AI와 광섬유를 활용한 광 네트워크 통신#

초고속 인터넷 연결이 더 빨라질 수 있다면 어떨까요? 바로 이것이 AI 알고리즘이 광섬유 케이블에 제공하는 기능입니다. 광섬유 케이블은 디지털 정보를 위한 고속도로와 같으며, AI는 광섬유의 구축과 관리, 성능 개선을 지원할 수 있습니다.

AI는 외부 설비(OSP) 설계를 최적화해 광대역 네트워크 확장을 더 효율적이고 효과적으로 만듭니다. OSP는 건물 외부에 설치되는 광섬유 케이블, 도관 및 관련 장비 등 인터넷 서비스를 제공하는 데 필요한 모든 물리적 케이블과 인프라를 의미합니다. AI는 다양한 설계 시나리오를 시뮬레이션하여 가장 효율적이고 비용 효과적인 솔루션을 파악하는 데 도움이 됩니다. 수요에 따라 대역폭 용량을 관리하는 작업도 간소화됩니다. 전반적으로 재작업, 반복적인 후속 조치, 수동 프로세스로 인해 45~60일이 걸리던 설계 작업을 이제 AI를 활용하면 단 25일 만에 완료할 수 있습니다.

그림 3. 작업 중인 OSP 엔지니어의 이미지.

AI는 고급 머신러닝 알고리즘으로 과거 데이터를 분석하고 미래 수요를 예측하여 광섬유 경로 계획을 개선할 수도 있습니다. 컴퓨터 비전 기법 중 세그멘테이션과 같은 기법을 사용해 광섬유 품질을 검사하고 결함을 감지할 수 있습니다. 문제를 더 일찍 발견하면 신속하게 해결하여 서비스 중단 시간과 유지보수 비용을 최소화할 수 있습니다. 이러한 프로세스의 효율성을 높이면 AI는 광대역 네트워크 구축 속도를 높일 뿐 아니라 인터넷 서비스의 신뢰성과 품질도 개선하여 도시와 외딴 지역 사회 모두에 이점을 제공합니다.

광학 분야에서 AI를 활용할 때의 장단점#

첨단 광학의 글로벌 시장 규모가 2032년까지 약 $6,288억 달러로 성장할 것으로 예상되는 가운데, AI는 광학 분야에서 여러 이점을 제공합니다. 주요 장점은 다음과 같습니다.

• 신속한 프로토타이핑: AI는 프로토타이핑 과정을 가속화하여 디자이너가 새로운 안경 디자인을 빠르게 테스트하고 반복 개선할 수 있도록 합니다.
• 향상된 내구성: AI를 활용하는 최적화 기법은 더 튼튼하고 오래 사용할 수 있는 안경을 제작할 재료를 선택하는 데 도움이 됩니다.
• 지속 가능성: AI 기반 제조는 리소스 사용을 최적화하여 폐기물을 줄이고 생산 공정의 지속 가능성을 높일 수 있습니다.
• 스마트 기술과의 통합: AI와 같은 기술은 증강 현실(AR) 및 피트니스 추적과 같은 스마트 기능을 안경에 통합하는 데 도움이 됩니다.

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

그림 4. 눈 건강 관리에서 AI 도입과 관련된 과제(출처: thelancet.com).

광학 분야에서 AI를 사용할 때 다음과 같은 과제가 있습니다.

• 높은 도입 비용: AI 기술을 도입하려면 개발, 통합 및 교육을 위한 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 과정은 복잡하고 시간이 오래 걸릴 수 있으며, 현재 워크플로를 크게 변경해야 할 수 있습니다.

광학 기술 분야 AI의 미래와 규제#

미국 국립보건원에 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. 데이터 편향과 개인정보 보호와 같은 과제가 원인입니다.

이러한 과제를 해결하려면 광학 분야에서 AI를 활용하기 위한 새로운 규칙과 규정이 필요합니다. 미국과 같은 국가에서는 차별을 방지하고 환자 개인정보를 보호하기 위해 주 정부가 이미 헬스케어 분야에서 AI 규제를 시작하고 있습니다. AI가 환자마다 맞춤형 솔루션을 만드는 개인화된 시력 교정이 도입될 가능성이 있습니다. 이를 통해 각 개인의 요구에 더 잘 맞는 안경과 치료법을 설계할 수 있습니다.

앞으로 AI가 인기를 끌 수 있는 또 다른 광학 분야는 원격 안과 진료입니다. 원격 안과 진료는 원격 의료를 통해 눈 건강 관리 서비스를 제공하는 것을 의미합니다. 눈 사진을 찍으면 AI 모델이 이를 분석해 눈 건강 상태를 알려주는 상황을 상상해 보세요. AI는 눈 건강 관리 서비스를 환자의 집 앞까지 제공하고 원격 진단과 치료 옵션 제공에서 핵심적인 역할을 할 수 있습니다. 특히 외딴 지역이나 의료 서비스가 부족한 지역의 사람들에게 유용하며, 적시에 효과적인 진료를 받을 수 있도록 도와줍니다.

그림 5. 눈 건강 문제를 선별하기 위한 워크플로에 AI를 통합할 수 있습니다.

AI와 광학의 밝은 미래#

AI는 의료부터 제조업까지 광학 분야를 빠르게 변화시키고 있습니다. AI는 의료 진단을 개선하고, 치료를 개인화하며, 생산 공정을 최적화하고 있습니다. 규제 준수와 데이터 개인정보 보호 같은 과제가 있지만, 잠재적인 이점은 매우 큽니다. 광학 기술의 발전을 통해 AI는 우리가 세상을 보고 상호작용하는 방식을 변화시킬 전망입니다.

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