본 과제는 SPAD(Single Photon Avalanche Diode) 배열센서 기반 초고속 이미지 센싱 기술의 물리적 한계를 극복하기 위한 인공지능 알고리즘을 개발하여 다양한 날씨 조건과 물체의 반사 특성에서도 고품질 3차원 이미징을 가능하게 하는 새로운 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 시공간 게이팅 하드웨어 시스템과 환경 적응형 시공간 게이트 제어 기술, 3차원 영상 복원 기술로 구성된다.

Figure 1 본 프로젝트의 예상되는 응용 사례

시공간 게이팅 하드웨어는 SLM(Spatial Light Modulator)과 함수 발생기 및 시간 지연기로 구성되며, 이를 통해 레이저 광원의 확산을 제어하고, 반사된 빛을 선택적으로 센싱한다. 환경 적응형 시공간 게이트 제어 기술은 강화학습을 이용해 다양한 환경 요인과 피사체의 특성을 고려한 게이트 파라메터를 자동으로 제어하여 최적의 촬영 이미지를 획득한다. 3차원 영상 복원 기술은 지도학습 기반으로 개발되며, 시공간 게이트 파라메터와 촬영 이미지를 활용해 고품질의 3차원 영상을 복원한다.

이 기술은 악천후에서도 자율주행 차량의 환경 인식을 향상시키고, 화재 현장에서 생존자 수색, 야간 장거리 감시, 수중 카메라 등 다양한 응용 분야에서 혁신을 가져올 것으로 기대된다. SPAD 배열센서의 제약사항을 극복하기 위한 공간적 및 시간적 게이팅 제어 알고리즘은 계산 이미징 분야에서 새로운 시도가 될 것이다. 강화학습과 지도학습을 결합하여 단계적으로 신경망을 훈련하고, 통합된 이미징 파이프라인을 정밀 조정하여 최종 성능을 극대화하는 기술, 은 학술적 파급효과가 클 것으로 기대된다.

이 과제를 통해 개발된 기술은 센서 반도체 산업 및 자율주행 차량 업계 시장을 활성화하고, 인명 구조 및 탐색, 보안 감시 등 다양한 분야에 적용되어 사회적 및 경제적 영향이 클 것으로 기대된다.