홀로그램 기술은 빛의 두 가지 기본 특성인 세기정보와 위상정보를 복제할 수 있는 놀라운 능력을 가지고 있다. 세기정보는 우리가 사진을 찍을 때 보는 것과 비슷하다. 사진에서 밝은 부분과 어두운 부분을 구분하는 것이다. 그러나 위상정보는 빛의 파동 속성을 파헤쳐 파동 내에서 특정 지점이 정확히 어디에 위치하는지 알려준다. 홀로그램 기술은 이 두 가지 속성을 모두 기록하고 충실하게 재현할 수 있으므로 설득력 있는 3차원 이미지를 만드는 데 가장 자연스러운 선택이다.
디지털 홀로그램 현미경은 일관된 파동 패턴을 생성하는 광원을 사용하여 참조광과 신호광으로 분리한다. 이 두 광원 간의 간섭을 유도하여 빛을 방출한 물체에 대한 위상정보와 세기정보를 동시에 얻을 수 있다. 이 놀라운 기능 덕분에 마이크로 크기든 나노 크기든 물체의 모양을 재구성할 수 있다.
과거에는 위상정보를 얻는 것이 상대적인 분포로 제한되어 있었고 표준 카메라로는 파악할 수 없었다. 하지만 홀로그램 원리를 통해 위상정보에 대한 접근성이 크게 향상됐다. 디지털 홀로그램 현미경의 주목할 만한 장점은 위상 정보를 정량화하여 일정한 수치로 표현할 수 있다는 점이다.
디지털 홀로그램 현미경의 핵심 원리
디지털 홀로그램 현미경의 핵심은 빛의 간섭 원리를 활용한다는 점이다. 빛은 상호 작용할 때 보강간섭과 상쇄간섭으로 알려진 간섭 무늬를 생성한다. 이러한 무늬는 빛에 대한 위상 정보를 생성하여 물체를 3차원으로 재구성하는 데 중요한 단서를 제공한다.
이 절차는 일반 디지털 카메라를 통해 정보를 수집한 다음 회절 원리를 사용하여 원래의 대상 물체를 복원하는 것으로 시작된다. 카메라가 캡처한 간섭 무늬는 컴퓨터 알고리즘에 입력되며, 알고리즘은 간섭 무늬를 제거하여 원래 물체의 형태를 드러낸다.
디지털 홀로그래픽 현미경의 응용 분야
홀로그램 현미경은 기존 현미경과 마찬가지로 생체시료의 3차원적인 구조나 물질의 성분 분포를 시각화하는 데 주로 사용된다. 그런데 한국전자통신연구원(ETRI) 실감미디어연구실은 홀로그램 현미경을 반도체 및 디스플레이 측정용으로 개발중이다.
과거에는 2D 현미경 기술만으로도 충분했지만, 최근 반도체는 적층 기술로 인해 복잡한 3D 구조로 나온다. 또한 플래시 메모리와 같은 다른 메모리 장치도 3차원으로 생산된다. 깊이 측정에 대한 수요가 증가하고 있으며, 이러한 맥락에서 홀로그래픽 현미경 기술의 미래는 밝다. OLED 기술의 등장으로 디스플레이 시장은 마이크로 패널을 채택하고 있으며 홀로그램 현미경은 이러한 소형 패널을 신속하게 측정하는 데 크게 기여할 준비가 되어 있다.
차별화된 특징: 기존 현미경과 홀로그램 현미경 비교
기존 현미경은 주로 투과형 구조를 채택하여 조명 광원이 시료를 투과한다. 따라서 주로 생체시료의 명암을 구분하는 세기정보를 관찰하는데 탁월하다. 반면, ETRI 실감미디어연구실의 디지털 홀로그램 현미경은 반사형 구조를 구성됐다. 빛의 간섭 현상을 통해 위상정보를 도출하고, 이 위상정보를 정량적으로 표현할 수 있는 기술이다. 반사광 데이터를 통해 나노 크기의 구조를 관찰할 수 있는 혁신적인 기술이다.
디지털 홀로그램 현미경이 만들어갈 메타버스 시대
메타버스의 초석은 높은 해상도의 초소형 디스플레이 소자(OLED 등)이다. 메타버스는 이미지의 사실감 높은 영상을 요구하는 AR 및 VR 기술과 같다. 실제와 같은 이미지를 구현하려면 디스플레이 요소와 이 기술을 구동하는 회로의 크기를 줄이는 것이 관건이다. 바로 이 부분에서 홀로그램 현미경의 역할이 중요하다. 홀로그램 현미경은 정밀한 측정을 위한 도구로서 고해상도 디스플레이 소자의 품질을 향상시킨다.
디지털 홀로그램 현미경 개발의 도전 과제
디지털 홀로그램 현미경은 레이저 광원과 광학계의 왜곡 현상으로 인한 문제를 해결하는 데 있어 몇 가지 도전 과제에 직면해 있다. 일정한 파장 특성을 가진 레이저 광원은 간섭무늬들(스페클)이 알갱이처럼 생겨난다. 화면에 밝고 어두운 점으로 나타나는 이러한 스페클(Speckle)은 노이즈와 유사하며 이미지 품질에 악영향을 미친다.
반면 광학계의 왜곡현상은 이미지가 틀어지거나 겹쳐 보이거나 초점이 맞지 않는 등의 이상 현상을 말하며, 일반적으로 수차(Aberration)라고 한다. 스페클 문제와 광학계 왜곡을 완화하기 위해 광범위한 측정과 데이터 축적이 필요했다. 그러나 과거에는 이러한 문제를 정량화하는데 어려움이 있었지만, 최근 딥러닝 기반 기술의 발전으로 스페클 문제와 왜곡 현상을 자동으로 제거하거나 수정하는 것이 용이해졌다. 이 개념은 카메라의 필터 기능과 유사하게 작동한다.
출처: ETRI 웹진
