휴대폰 카메라와 같은 일반적인 영상 센서는 3색상 RGB 포맷에 기반하고 있다. 이에 반해, 초분광 영상 기술은 각 영상 픽셀의 초민감 분광 스펙트럼을 취득하는 기술로 분광 채널의 개수가 10-100개 수준으로 아주 많고, 분광 분해능 역시 10 nm 이하 수준으로 높은 기술이다. 따라서, 초분광 영상 기술을 사용하면 물질의 특징적인 분광 스펙트럼을 취득하여 대상의 구조적 특성 뿐만 아니라 화학적 특성까지 정량적으로 얻어낼 수 있다. 이러한 장점을 기반으로 초분광 영상 센서는 식품 처리, 원격 탐지, 헬스 케어, 화학 감지 분야, 제품 검열 분야에 광범위하게 응용되고 있다.

  초분광 영상 기술을 통해 취득하는 대상의 공간적, 분광적 정보는 하이퍼 큐브로 표현된다. 하이퍼 큐브는 평면 공간 2차원과 분광 채널 1차원으로 이루어진 3차원 정보이다. 이에 반해 일반적인 영상 센서 어레이는 2차원 공간에 배열되어 있다. 즉, 초분광 영상을 위해선 2차원 센서로 3차원 하이퍼 큐브 정보를 취득해야 하며, 이를 위해 스캐닝 방식이 이용되어 왔다. 스캐닝 방식은 기존 분산 부품에 의존한 공간 스캐닝 방식, 가변 필터를 이용한 파장 스캐닝 방식이 있다 (그림 참조). 이러한 방식은 하이퍼 큐브 복원을 위해 수 백 – 수 천 장의 프레임이 필요할 뿐만 아니라, 기존 분산 부품의 근본적인 폼 팩터 한계로 활용 범위가 제한될 뿐만 아니라 가격이 비싸 접근성이 떨어진다는 난점이 있어왔다.

  이에 무질서 광학과 메타표면 기술을 결합하여 두 가지 난점을 한 번에 극복하고자 한다(그림 참조). 본 연구진은 선행 연구를 통해 세계 최초로 무질서 메타표면 기술을 개발하여, 오랫동안 광학 분야의 난제로 여겨진 렌즈의 보기 시야-해상도 트레이드 오프 한계를 극복할 수 있는 기술을 선보인 바 있다 (Nature Photonics 12, 84-90, 2018). 관련 기술을 분광 영역으로 확장하여, 수 mm 수준의 초소형 폼팩터 스냅샷 초분광 센서를 개발하고자 한다. 스냅샷 방식을 통해 한 장의 2차원 프레임으로 3차원 하이퍼 큐브를 측정함과 동시에 메타 표면 기술을 활용하여 기존 분산 부품의 근본적인 폼 팩터 한계를 극복할 계획이다.

  연구가 성공적으로 수행되면, 세계 최초로 모바일 기기에 탑재가 가능한 초분광 영상 센서가 구현될 것이다. 초분광 영상이 일상화되면 기존 RGB 포맷 머신 비전의 난점을 보완하는데 적극적으로 활용할 수 있다. 예를 들면, 광원의 스펙트럼에 의해 머신 비전 시스템을 통해 취득한  대상의 색상이 왜곡되는 문제를 해결할 수 있다. 정확한 광원 스펙트럼 추출을 통해 색상 왜곡을 보다 정확히 보정하여 인간의 시각 인지(visual perception)에 최적화된 색상 복원이 가능하다. 더하여, 최근 각광을 받고 있는 기계학습 기반 영상 처리 기술의 신뢰도를 혁신적으로 높일 수 있다. 정밀한 분광 스펙트럼을 통해 물성을 복원하는 방식으로 자율 주행이나 헬스케어 모니터링과 같은 오류가 치명적인 기계 학습 적용 분야에 광범위하게 적용할 수 있을 것으로 기대된다.