정보디스플레이학과 민성욱 교수 연구팀이 세계 최초로 딥러닝 기술을 이용한 홀로그래픽 스트리밍 시스템을 구현했다. 민 교수 연구팀이 구현한 시스템은 레이저와 같은 특수 조명 없이 자연광 기반으로 홀로그램을 촬영할 수 있는 홀로그래픽 카메라 기술을 활용했다. 이 데이터를 딥러닝 기술로 이미지의 노이즈를 실시간으로 개선했다.

정보디스플레이학과 민성욱 교수-삼성종합기술원 공동 연구 성과
홀로그래픽 카메라 기술 활용 데이터, 딥러닝 기술로 이미지 노이즈 실시간 개선

정보디스플레이학과 민성욱 교수 연구팀이 세계 최초로 딥러닝 기술을 이용한 홀로그래픽(Holographic) 스트리밍 시스템을 구현했다. 관련 연구성과는 <Nature Communication>(IF: 17.694) 14호 1권에 게재됐다.

일반적 홀로그램은 레이저와 같은 간섭성 광원을 이용해 만들어진 간섭무늬를 통해 획득한다. 하지만 레이저는 안전상 문제가 있어, 살아있는 생물이나 특히 사람의 얼굴을 실시간으로 촬영하기 어려웠다. 연구팀은 특수 조명 없이 자연광 기반으로 홀로그램을 촬영할 수 있는 홀로그래픽 카메라 기술을 활용했다. 또한 딥러닝 기술을 적용해 획득한 홀로그램을 홀로그래픽 디스플레이에 실시간으로 표현하는 ‘홀로그래픽 스트리밍 시스템’을 구현했다.

차세대 3차원 영상 기술인 홀로그래피 구체화 방안 제시
연구팀이 활용한 자연광 기반의 홀로그래픽 카메라는 간단한 구조로 넓은 시야를 갖고, 동영상 촬영이 가능한 카메라 시스템이다. 액정 기반의 기하하적 위상 렌즈를 활용해 파면 간섭과 위상 변이를 동시에 실행했다. 하지만 이 시스템으로는 고화질의 실제 홀로그램을 획득하기에 어려움이 있다. 이러한 단점이 홀로그램 스트리밍 시스템 구현의 한계였다.

딥러닝 알고리즘은 이런 단점을 극복하는 도구가 됐다. 연구팀은 딥러닝 알고리즘을 통해 카메라의 광학적 불안전성으로 생긴 노이즈를 실시간으로 개선했다. 그 결과물은 풀컬러 홀로그래픽 디스플레이 시스템에 제공해 실시간 홀로그램 스트리밍이 가능해졌다.

연구팀은 차세대 3차원 영상 기술인 홀로그래피를 구체화하는 방안을 제안하고 있다. 실시간 고화질 홀로그램 데이터 생성 및 재생의 원천 기술을 포함하고 있다. 이는 단순 3차원 영상 촬영 및 재생 기술을 넘어 ‘가상/증강 현실(Virtual/Augmented Reality)’을 초월한 공간의 광정보를 그대로 전송하는 실시간 전송 플랫폼 기반의 ‘홀로그래픽 현실(Holographic Reality)’ 구현 기술로 발전할 것이 기대된다.

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글 정민재 ddubi17@khu.ac.kr

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