[포항=일요신문] 포스텍(포항공과대, 총장 김무환)이 주사전자현미경 시스템에 인공지능 기술을 적용, 사람의 개입 없이 인공지능 스스로 재료 미세구조 이미지의 품질을 판별하고 향상시킬 수 있는 기술을 개발했다.
이번 연구성과는 금속재료 분야의 최고 학술지인 '악타 머터리얼리아(Acta Materialia)'에 최근 게재됐다.
주사전자현미경은 마이크로 단위에서 재료 미세조직 이미지 정보를 제공해 미세조직과 물리, 화학, 기계적 특성과의 상관관계를 규명하기 위해 필수적으로 사용되는 첨단 재료분석 장비 중 하나이다. 하지만 고품질의 선명한 주사전자현미경 이미지를 획득하기 위해서는 실험자의 높은 숙련도와 세밀한 기기조작이 필수적으로 요구된다. 그렇지 못할 경우 흐릿한 저품질의 미세조직 이미지가 측정될 수 있다. 이러한 저품질의 이미지는 뒤이어 수행되는 재료분석 과정들에 후속적으로 영향을 미치기 때문에 이미지 품질은 개선 돼야할 필요성이 있다는 것.
연구팀은 이 기술은 다중스케일 딥뉴럴 네트워크(Multi-scale deep neural network)를 기반으로 하며 흐릿한 정도와 이미지 품질 저하 수준에 대한 어떠한 사전지식이나 가정 없이도 미세구조 이미지의 품질이 향상될 수 있음을 보였다고 설명했다.
특히 이미지 내의 불균일한 품질 열화 문제에 대응하기 위해 인공지능이 미세구조 이미지의 어느 영역을 얼마나 차별적으로 복원할 것인가를 스스로 학습하도록 하는 기법을 제안해 인공지능형 재료분석 장비의 실용화에 한 발 더 다가섰다고 했다.
연구를 주도한 이 대학 이승철 교수는 "신소재 연구개발을 위해 광범위하게 사용되는 주사전자현미경의 재료 미세조직 영상화 과정을 자동화해 새로운 소재의 개발 비용과 시간을 단축시킬 수 있을 것"이라고 말했다.
한편 이 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업 및 대학중점연구소 지원사업, 정보통신기획평가원의 인공지능 핵심고급인재양성사업, 한국재료연구원의 지원으로 수행됐다.
최창현 대구/경북 기자 ilyo07@ilyo.co.kr
