일본산업뉴스요약

NTT가 개발한 메타렌즈 기술
이미지센서를 3배 밝게, 하이퍼스펙트럴 카메라도

얇고 가벼우면서도 다양한 광학 기능 실현 가능성이 내재된 기술인 메타렌즈. 가장 먼저 이 메타렌즈에 대한 개발을 본격적으로 시작한 곳이 NTT이다. NTT는 기초 연구뿐만 아니라, 유망한 애플리케이션 창출을 위한 연구도 추진하고 있다.

NTT가 개발한 메타렌즈 기술은 주로 두 가지이다. (1)이미지센서의 집광 효율을 약 3배 개선하는 하드웨어 기술 (2)빛을 파장 별로 분광해 물질의 특성을 파악할 수 있는 하이퍼스펙트럴 카메라를 소형·저가로 실현하는 소프트웨어 기술이다. (1)은 NTT 첨단집적디바이스연구소가 개발, (2)는 NTT 컴퓨터&데이터사이언스연구소가 디바이스연구소와 협력해 개발을 추진하고 있다.

-- 샤오미도 주목, 이미지센서를 3배 밝게 --
고감도화는 이미지센서에 있어서의 오랜 과제이다. 자율주행의 야간 촬영에 대한 수요가 높아지면서 그 중요성이 커지고 있다. 기존의 컬러 필터 방식에는 구조적인 한계가 있었다. 고해상도화에 따라 화소의 소형화가 진행되고 있는 반면, 센서의 화소 수광량이 감소하고 신호 대 잡음비(SNR)가 낮아져 화질이 저하되는 트레이드오프 관계가 있다. 컬러 필터는 특정 파장 이외에의 것도 흡수하기 때문에 입사광의 약 3분의 2가 손실된다. 예를 들어, 빨강색 화소에 대해서는 도달하기 전에 파란색과 초록색 빛이 컬러 필터에 흡수된다.

NTT는 입사광을 빨강·초록·파랑(RGB)의 파장 별로 분리해 각 화소에 집광하는 스플리터 구조를 메타렌즈를 이용해 개발했다. 실증 결과, 기존의 컬러 필터에 비해 수광량이 약 2.8배 개선된 것을 확인. 이를 통해 보다 밝은 이미지센서를 실현할 가능성이 있다. 색의 분리 성능은 기존 방식과 동일하며, 대각선으로 입사한 빛에 대해서도 대응할 수 있다고 한다. 이 기술은 미국 광학회 Optica의 기관지 ‘Optics & Photonics News Vol. 33’의 표지에 선정되는 등, 높은 평가를 받았다고 한다.

최근 한국의 삼성전자가 유사한 기술을 개발해 중국 샤오미 그룹의 스마트폰 플래그십 모델 ‘Xiaomi Civi 5 Pro’을 통해 실용화했다고 한다. 샤오미에 따르면, 기존 대비 감도가 25% 향상되었다고 한다.

NTT의 기술이 삼성이나 샤오미의 기술과 다른 점은 가시광선과 근적외선(NIR)을 동시에 취득하는 멀티스펙트럴 센서로도 확장했다는 것이다. NTT는 RGB와 근적외선의 4가지 성분을 분리·집광하는 메타렌즈를 개발해 실증했다. 그 결과, 기존의 컬러 필터 방식에 비해 수광량이 약 3배 개선되고 화질도 향상되었다. 기존 센서에서 보였던 전기적인 시스템 노이즈의 세로선이 보이지 않는다고 한다.

NTT 광전자융합연구부의 미야탸(宮田) 특별연구원은 메타렌즈 제조에 대해 “기존의 CMOS(상보형 금속산화 반도체) 프로세스 내에서 일관된 제조가 가능해지면 코스트 다운 및 양산화가 용이해진다.”라고 말한다. NTT는 나노임프린트 기술을 활용한 대면적·저코스트화와 인듐인화물(InP) 등 광통신 재료에 대한 직접 형성에 강점을 가지고 있다. 더 나아가 최적화된 반사 방지막 설계를 통해 유리와 비슷한 수준인 99.5%의 투과율을 실현할 수 있다고 한다.

-- 일반 카메라를 하이퍼스펙트럴 카메라로 --
NTT가 개발한 두 번째 기술은 일반 디지털 카메라에 메타렌즈를 사용하여 하이퍼스펙트럴 영상을 실현할 수 있는 소프트웨어 기술이다. 일반 광학렌즈를 메타렌즈로 교체하는 것만으로 사용이 가능하다. 가시광선부터 근적외선까지 약 430~870나노미터(nm)의 파장대에 대응한다. 저렴하고 소형이며 높은 프레임 레이트로 촬영할 수 있는 하이퍼스펙트럴 카메라를 실현, 드론 탑재 등 새로운 용도로 활용될 가능성이 있다.

사람의 눈과 일반 카메라는 RGB의 3가지 성분만을 취득한다. 반면, 하이퍼스펙트럴 카메라는 빛의 파장 정보를 수십 개의 성분으로 세밀하게 분해하여 취득하기 때문에 사람에게는 보이지 않는 정보를 얻을 수 있다. 식물의 생육 상태나 식품의 당도·신선도, 이물 혼입 판정 등 다양한 용도로 활용되고 있다.

하지만 기존의 하이퍼스펙트럴 카메라에는 대형이고 촬영에 시간이 걸린다는 문제가 있었다. 채택되는 라인 스캔 방식도 파장 분해능은 높지만, 하나의 영상을 촬영하는 데 수 초에서 1분 정도 걸린다는 단점이 있었다. 또한, 피사체와 카메라를 고정할 필요가 있기 때문에 움직이는 대상은 촬영할 수 없었다.

NTT는 메타렌즈를 이용한 영상 압축과 AI(인공지능)를 활용한 복원 처리를 결합함으로써 이러한 과제들을 해결했다. 우선, 의도적으로 파장 별 색수차(色收差, 윤곽선이 또렷하지 못하고 색이 겹쳐 보이는 현상)가 심하게 나오도록 메타렌즈를 설계. 이것을 일반 카메라에 장착해 촬영하고, RGB의 3가지 성분으로 정보를 압축한 영상을 취득했다. 렌즈의 특성을 이미 알고 있기 때문에, 이 색수차가 발생한 영상으로부터 입력 영상을 구하는 등의 역문제를 풀어서 45개의 성분을 가진 하이퍼스펙트럴 영상을 추정·복원했다.

다만, 나중에 복원하기 쉬운 색수차 방식을 실현할 수 있는 렌즈의 특성은 아직 알 수 없어 사람이 설계하기 어렵다. 그래서 NTT는 메타렌즈를 구성하는 미세한 기둥(나노필러)의 배치를 AI의 학습 파라미터로 활용. 촬영 시뮬레이션부터 복원 처리, 정답 영상과의 비교와 같은 일련의 흐름을 학습시킴으로써 AI가 복원 성능을 극대화할 수 있는 렌즈 구조와 복원 알고리즘을 동시에 출력하도록 만들었다. 이를 통해 기존 설계에 비해 성능을 향상시킬 수 있었다고 한다.

아직 구체적인 실용화 시기는 정해지지 않았다고 한다. 디바이스를 판매하는 것에 그치지 않고, 서비스를 포함한 사업 전개 및 특정 용도에 대한 솔루션 제공을 모색 중이라고 한다.

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