[뉴스] AI로 근육 분석·OLED 화질 개선…9월 엔지니어상 수상

근육의 미세한 반응과 OLED 화면의 작은 불균일함처럼 눈에 잘 띄지 않는 문제를 AI가 먼저 발견한다면 어떨까요? 9월 대한민국 엔지니어상은 재활 현장과 디스플레이 산업의 한계를 기술로 돌파한 두 엔지니어에게 돌아갔습니다.

근육 신호를 분석해 재활의 객관성을 높이다

이후만 엑소시스템즈 대표는 주파수 자극에 반응하는 근육 신호를 AI로 분석하고, 이를 객관적인 지표로 바꾸는 솔루션을 개발했습니다.

기존에는 근감소증을 평가하기 위해 근육량과 근력, 보행속도 등을 순차적으로 확인해야 했습니다. 특히 거동이 불편한 환자에게는 여러 검사를 진행하는 과정 자체가 큰 부담이었습니다. 새 기술은 신경근육 기능을 보다 간편하게 측정할 수 있어 재활 현장의 진단 효율을 높일 것으로 기대됩니다.

이 대표는 해당 기술을 고도화해 재활 분야의 실질적인 활용도를 높이고, 국내 디지털 헬스케어 산업의 경쟁력 강화에 기여하겠다는 포부를 밝혔습니다.

OLED 패널의 불균일함을 생산 전에 예측하다

전창훈 LG디스플레이 담당은 AI를 활용해 OLED 패널 생산 과정에서 발생하는 품질 저하를 예측하는 솔루션을 개발했습니다.

OLED 화면의 미세한 불균일함은 전기 스위치 성능 차이에서 비롯될 수 있습니다. 이 기술은 생산 과정에서 나타날 수 있는 문제를 AI가 미리 파악하고 보정하도록 해 화질 균일도를 높입니다. 동시에 기존에 필요했던 보정 시간도 크게 줄였습니다.

두 수상자의 성과는 AI가 단순히 데이터를 처리하는 기술을 넘어, 사람이 쉽게 확인하기 어려운 신호와 결함을 찾아내는 도구가 될 수 있음을 보여줍니다. 보이지 않던 근육의 변화를 읽고, 아직 드러나지 않은 화면의 문제를 예측하는 기술이 의료와 제조 현장의 경쟁력을 함께 끌어올리고 있습니다.

AI로 근육 분석·OLED 화질 개선…9월 엔지니어상 수상 기술의 의미

환자의 움직임을 분석하는 의료 현장과 초정밀 품질 관리가 필요한 디스플레이 산업. 전혀 다른 분야처럼 보이지만, 두 현장에는 공통점이 있습니다. 복잡하고 반복적인 판단을 인공지능(AI)으로 전환해 더 빠르고 객관적인 기준을 제시했다는 점입니다.

근육 신호를 지표화해 진단의 문턱을 낮추다

이후만 엑소시스템즈 대표는 주파수 자극에 반응하는 근육 신호를 AI로 분석하고 이를 객관적인 지표로 바꾸는 솔루션을 개발했습니다.

기존에는 근감소증을 평가하기 위해 근육량과 근력, 보행속도 등 여러 항목을 순차적으로 확인해야 했습니다. 특히 거동이 불편한 환자에게는 검사 과정 자체가 큰 부담이 될 수 있었습니다. 엑소시스템즈의 기술은 이러한 복잡성을 줄이고, 신경근육 기능을 보다 쉽고 일관되게 측정할 수 있도록 돕습니다.

이는 의료진의 판단을 지원하는 것을 넘어 재활 현장에서 환자의 상태를 지속적으로 확인하고 맞춤형 관리 방향을 설정하는 데에도 활용 가능성을 보여줍니다. AI가 의료진을 대신하는 것이 아니라, 사람의 경험과 판단을 보완하는 도구로 기능한 사례입니다.

OLED 불균일을 미리 예측해 생산성을 높이다

전창훈 LG디스플레이 담당은 OLED 패널 생산 과정에서 발생하는 화질 저하 문제를 AI로 해결했습니다. 전기 스위치 성능의 미세한 차이로 화면이 고르지 않게 나타나는 현상을 사전에 예측하고 보정하는 기술입니다.

문제가 발생한 뒤 원인을 찾는 방식에서 벗어나, AI가 품질 저하 가능성을 미리 포착하도록 한 것이 핵심입니다. 이를 통해 OLED 패널의 화질 균일도를 높이는 동시에 보정에 필요한 시간도 줄일 수 있게 됐습니다.

제품의 완성도를 높이는 것은 물론 생산 공정의 효율성까지 개선했다는 점에서 산업 현장에 미치는 효과가 큽니다. 데이터 기반 예측이 제조 품질 관리의 새로운 기준으로 자리 잡고 있음을 보여주는 대목입니다.

서로 다른 산업에서 확인한 AI 엔지니어링의 가능성

두 기술은 적용 분야와 해결 과제가 다르지만, 현장의 문제를 데이터로 구조화하고 AI를 통해 실행 가능한 해법으로 바꿨다는 공통점이 있습니다. 한쪽은 환자의 신체 기능을 더 객관적으로 파악하도록 돕고, 다른 한쪽은 눈에 보이지 않는 패널의 품질 편차를 생산 전에 관리합니다.

이번 수상은 AI가 단순한 자동화 기술을 넘어 의료와 제조의 판단 체계를 개선하는 핵심 도구가 될 수 있음을 보여줍니다. 현장에 대한 깊은 이해와 엔지니어의 문제 해결 역량이 결합될 때, AI는 산업의 기준 자체를 바꾸는 기술로 발전할 수 있습니다.

Reference

한국경제: https://www.hankyung.com/article/2026091440021