안과 진료부터 광섬유까지: 광학 분야에서 AI의 역할

광학은 빛과 다양한 물질과의 상호작용을 연구하는 학문입니다. 단순한 과학 관련 주제처럼 들릴 수도 있지만, 사실 우리 일상생활에서 매우 중요하고 밀접하게 관련되어 있습니다. 수년에 걸쳐 많은 산업 분야에서 광학 기반 기술을 접목하여 혁신적인 솔루션을 만들어 왔습니다. 예를 들어 안과학에서는 교정 렌즈, 콘택트렌즈, 라식과 같은 수술 절차를 개발하는 데 광학이 활용됩니다. 제조업 분야에서 광학은 더 빠른 통신을 위한 카메라, 망원경, 쌍안경, 광섬유 네트워크 개발에 중요한 역할을 합니다.

인공지능(AI)은 이러한 광학 기반 솔루션 다수를 개선하는 데 활용되고 있습니다. 예를 들어 예측 분석은 어떤 환자가 라식과 같은 복잡한 수술에서 가장 큰 혜택을 얻을 수 있는지 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 본 글에서는 광학 분야에서 AI가 어떻게 활용되고 있는지 살펴보고, AI가 제공하는 이점과 직면한 과제에 대해 알아보겠습니다. 자, 시작해 보겠습니다!

광학 분야에서 AI는 어떻게 사용될까요?#

먼저 안과학, 광학 장치 제조업, 광섬유를 통한 네트워크 통신 등 광학 분야에서 AI가 활용되는 몇 가지 사례를 알아보겠습니다.

안과 및 검안 분야의 AI#

오늘날 의료 분야의 AI는 점점 더 보편화되고 있습니다. 특히 광학 분야에서 AI는 안과학과 검안학 같은 영역을 재정의하고 있습니다. 안과학은 안질환의 진단과 치료를 수반하며, 검안학은 시력 문제를 위해 눈을 평가하고 교정 렌즈를 처방하는 것과 관련이 있습니다. AI는 안과 치료에서 진단, 개인 맞춤형 치료, 그리고 효율성 향상을 위해 활용되고 있습니다.

예를 들어 AI 시스템은 녹내장 및 당뇨병성 망막병증과 같은 질환의 초기 징후를 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다. 녹내장 연구 재단(Glaucoma Research Foundation)에 따르면 미국에서만 300만 명 이상이 녹내장을 앓고 있지만, 그중 절반만이 자신이 녹내장이라는 사실을 알고 있다고 합니다. 이러한 시스템은 이러한 안질환을 조기에 감지하고 치료를 더 일찍 시작하여 실명을 예방할 수 있습니다.

구글의 자동 망막 질환 평가(ARDA)는 비전 AI가 안과 치료를 어떻게 개선할 수 있는지 보여주는 훌륭한 예입니다. 구글은 대규모 안과 의사 그룹과 협력하여 100,000개 이상의 망막 스캔 데이터를 활용해 AI 모델을 학습시켰습니다. 목표는 이미지 분류를 사용하여 당뇨병성 망막병증을 감지할 수 있는 시스템을 만드는 것이었습니다. ARDA의 가장 큰 장점 중 하나는 안과 진료 접근성이 제한적일 수 있는 개발도상국에서도 사용할 수 있다는 점입니다.

그림 1. AI를 이용한 당뇨병성 망막병증 감지.

AI 기반의 광학 장치 제조 및 설계#

AI는 다양한 광학 장치의 설계 및 제조 분야에서도 큰 주목을 받고 있습니다. 설계 측면에서 생성형 AI는 광학 장치를 신속하게 설계하는 데 유용하게 활용될 수 있습니다. 그런 다음 AI 시스템이 개입하여 제조 공정을 모니터링하고 비용 절감을 도울 수 있습니다. 마지막으로 AI와 컴퓨터 비전을 사용하여 광섬유 케이블이나 렌즈 등 제조된 제품에서 인간의 눈이 놓칠 수 있는 결함을 검사하고 감지할 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. 에실로(Essilor)의 새로운 누진 렌즈 라인인 바릴룩스(Varilux®) XR 시리즈™는 AI를 활용해 설계되었습니다.

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.

컴퓨터 비전을 통한 가상 안경 착용 서비스#

Once you've visited your eye doctor, got a prescription, and decided on the type of lenses you need, the next step is usually to go to a store and try on glasses. However, computer vision technology has reimagined the retail process through virtual try-ons for eyewear from the comfort of your home. Companies like Lenskart have started using this innovation to improve the customer experience.

고급 알고리즘과 증강 현실(AR)을 활용하여 컴퓨터 비전은 실시간으로 사용자의 얼굴 특징을 매핑할 수 있습니다. 이를 통해 안경의 3D 모델을 라이브 비디오 피드 위에 자연스럽게 오버레이할 수 있습니다. 가상 안경은 머리와 함께 자연스럽게 움직이는 것처럼 보이며 각도와 조명에 맞춰 조절되어 다양한 프레임이 어떻게 보일지에 대한 현실적인 뷰를 제공합니다. 머신러닝의 추가를 통해 이러한 시스템은 사용자의 얼굴 구조 및 스타일 선호도에 따라 맞춤형 프레임 추천을 제공할 수도 있습니다.

AI와 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.

외부 설비(OSP) 디자인을 최적화함으로써 AI는 광대역 네트워크의 확장을 더욱 효율적이고 효과적으로 만듭니다. OSP란 건물 외부 설치되는 광섬유 케이블, 도관 및 관련 장비를 포함하여 인터넷 서비스를 제공하는 데 필요한 모든 물리적 케이블링 및 인프라를 의미합니다. AI는 다양한 디자인 시나리오를 시뮬레이션하여 가장 효율적이고 비용 볘효율적인 솔루션을 식별하는 데 도움을 줍니다. 수요에 따라 대역폭 용량을 관리하는 등의 작업이 더 간단해집니다. 전반적으로 재작업, 반복적인 팔로업, 수동 프로세스로 인해 45~60일이 소요되던 설계 작업은 이제 AI를 통해 단 25일 만에 완료할 수 있게 되었습니다.

그림 3. OSP 엔지니어가 작업 중인 모습.

AI는 또한 고급 머신러닝 알고리즘을 사용하여 과거 데이터를 분석하고 향후 수요를 예측함으로써 광섬유 경로 계획을 개선할 수 있습니다. 세분화 같은 컴퓨터 비전 기법을 사용하여 광섬유의 품질을 검사하고 결함을 감지할 수 있습니다. 문제를 더 일찍 발견함으로써 문제를 더 빠르게 해결할 수 있으며, 가동 중지 시간과 유지보수 비용을 최소화할 수 있습니다. 이러한 프로세스를 더욱 효율적으로 만듦으로써 AI는 광대역 배포 속도를 높일 뿐만 아니라 인터넷 서비스의 신뢰성과 품질을 향상시켜 궁극적으로 도시와 오지 지역 사회 모두에 혜택을 줍니다.

광학 분야 AI 활용의 장단점#

첨단 광학 글로벌 시장이 2032년까지 약 6,288억 달러 규모로 성장할 것으로 예상되는 가운데, AI는 광학 분야에서 여러 가지 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 리소스 사용을 최적화하여 폐기물을 줄이고 생산 공정의 지속 가능성을 향상시킬 수 있습니다.
• 스마트 기술과의 통합: AI와 같은 기술은 증강 현실(AR) 및 피트니스 트래킹과 같은 스마트 기능을 안경에 쉽게 통합할 수 있도록 지원합니다.

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

광학 기술 분야 AI의 미래와 규제#

미국 국립보건원(NIH)에 따르면, AI 시스템은 당뇨병성 망막병증 감지 및 등급 판정과 같은 작업에서 숙련된 안과 의사와 동등하거나 심지어 더 우수한 성능을 보였습니다. 그러나 이러한 유망한 결과에도 불구하고 실제 임상 환경에 배포된 AI 시스템은 거의 없습니다. 이는 데이터 편향 및 개인정보 보호와 같은 과제 때문입니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 광학 분야에서 AI를 사용하기 위한 새로운 규칙과 규정이 필요합니다. 미국과 같은 국가에서는 주 정부가 차별을 방지하고 환자 프라이버시를 보호하기 위해 의료 분야의 AI 규제를 이미 시작하고 있습니다. 앞으로 AI가 각 환자를 위한 맞춤형 솔루션을 생성하는 개인 맞춤형 시력 교정을 보게 될 가능성이 높습니다. 이는 각 사람의 요구에 더 잘 맞도록 설계된 안경과 치료법으로 이어질 것입니다.

AI로 인해 향후 인기를 얻을 수 있는 또 다른 광학 분야는 원격안과학입니다. 원격안과학은 원격의료를 사용하여 원격으로 안과 진료 서비스를 제공하는 것입니다. 자신의 눈 사진을 찍으면 AI 모델이 이를 분석하여 눈 건강에 대해 알려주는 것을 상상해 보세요. AI는 안과 진료를 개인의 문앞까지 직접 가져다주며 원격 진단 및 치료 옵션을 제공하는 데 핵심적인 역할을 할 수 있습니다. 이는 특히 오지나 소외 지역의 사람들에게 매우 유익하며 시기적절하고 효과적인 치료를 받을 수 있도록 도울 수 있습니다.

그림 5. AI를 워크플로에 통합하여 안과 진료 관련 우려 사항이 있는 환자를 스크리닝할 수 있습니다.

AI와 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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