AI 기반 안면 인식을 활용한 광학적 성능 극대화 안경테 피팅 위치 추천 시스템 연구

목차

I. 서론

II. 본론
1. 이론적 배경 및 광학적 필수 변인 분석
2. AI 기반 최적 피팅 위치 추천 시스템 설계 및 방법론
3. 시뮬레이션 및 결과 분석: AI 추천과 수동 피팅의 광학적 성능 비교

III. 결론

IV. 참고 문헌

V. 미주 (용어 해설)

본문내용

I. 서론
본 연구는 인공지능(AI) 기반 안면 인식 기술을 활용하여 안경테의 광학적 성능을 극대화할 수 있는 최적의 피팅 위치를 정량적으로 추천하는 시스템의 개발 가능성을 탐색하는 데 목적이 있다. 기존의 안경 피팅 과정은 안경사의 숙련도와 착용자의 주관적인 판단에 크게 의존하는 수동적인 방식이었다. 이러한 방식은 특히 고도수 렌즈나 누진 다초점 렌즈7와 같이 정밀한 광학 설계가 필수적인 경우, 미세한 피팅 오류로 인해 광학적 수차2가 발생하여 시력 교정 효과가 저하되거나 착용 만족도가 떨어지는 한계를 내포한다.

이에 본 연구는 3차원 안면 인식1 기술을 통해 개인의 얼굴 형태 데이터를 정밀하게 측정하고, 이를 기반으로 광학적 필수 변인들(PD3, OH4, 정점간 거리5, 경사각6 등)을 자동으로 계산하여, 착용자 개개인에게 최적화된 맞춤형 피팅 솔루션을 제시하고자 한다. AI 기반 시스템은 인간의 오차를 최소화하고, 광학 이론에 기반한 가장 이상적인 착용 조건을 찾아냄으로써 안경의 시력 교정 기능을 최대한 발휘할 수 있도록 돕는다. 본 보고서는 이러한 시스템의 이론적 배경, 구체적인 설계 방법론, 그리고 시뮬레이션을 통한 성능 검증 방안을 제시한다.

II. 본론
II-1. 이론적 배경 및 광학적 필수 변인 분석
안경 렌즈는 단순히 시력을 교정하는 도구가 아니라, 착용자의 눈과 렌즈 사이에 발생하는 복잡한 광학적 상호작용을 고려하여 설계되어야 한다. 렌즈를 통해 들어오는 빛이 망막의 중심와에 정확하게 초점을 맺도록 하기 위해서는, 렌즈 자체의 처방 도수뿐만 아니라 렌즈와 눈의 상대적인 위치 관계가 매우 중요하다. 이 위치 관계를 결정하는 것이 바로 피팅 변인들이다.

광학적 필수 변인 정의

안경 광학에서 렌즈의 성능에 직접적인 영향을 미치는 핵심 변인들은 다음과 같다.

- PD (Pupillary Distance, 동공 간 거리): 두 눈의 동공 중심 사이의 거리. 이 거리가 정확해야 렌즈의 광학 중심점

참고자료

· Smith, J. A., & Brown, P. R. (2021). Artificial Intelligence in Ophthalmic Practice: A Review of Current Applications. Journal of Vision Science, 45(3), 112-128.
· Lee, H. K., & Park, S. Y. (2020). The Impact of Fitting Parameters on Progressive Addition Lens Performance. Korean Journal of Optometry, 25(1), 50-61.
· Optics and Vision Science Research Group. (2019). Advanced Optical Aberration Correction Techniques. Academic Press.
· ISO 8980-1:2004. Ophthalmic optics — Uncut finished spectacle lenses.
· International Organization for Standardization.