이 연구실의 핵심 축 가운데 하나는 편광 격자, 편광 카메라, 기하 위상 소자 등을 활용한 층밀림 간섭계 개발과 이를 이용한 정밀 파면 및 표면 형상 측정이다. 관련 논문과 특허를 보면 자유곡면, 대구경 광학계, 실리콘 웨이퍼, 반사성 표면 등 다양한 대상에 대해 비접촉·고정밀 측정을 구현하려는 흐름이 뚜렷하다. 특히 전통적인 간섭계가 갖는 복잡한 광학 배치와 진동 민감성 문제를 줄이면서도, 산업 현장에서 요구되는 빠른 측정과 높은 재현성을 동시에 확보하는 방향으로 연구가 전개되고 있다. 이 분야에서 연구실은 유연한 lateral shearing interferometry, snapshot 방식의 편광 다중화 센서, 방사형 및 정합형 층밀림 간섭계 등 다양한 구조를 제안하고 있다. x축과 y축 층밀림 정보를 하나의 복합 간섭무늬로 획득하거나, 편광 소자를 이용해 단일 영상에서 위상 정보를 복원하는 방식은 계측 속도를 높이고 동적 환경에서의 강건성을 향상시키는 데 유리하다. 또한 파면 복원, 표면 기울기 계산, 거칠기 정량화, 웨이퍼 휨 및 평탄도 측정 등으로 응용 범위를 넓히며, 광학 시험과 정밀 제조 계측 사이를 연결하는 플랫폼 기술로 발전하고 있다. 이 연구는 반도체 패키징, 대형 광학부품 검사, 적응광학, 천체망원경 보정, 초정밀 제조 공정 모니터링 등으로 확장 가능성이 크다. 특히 300 mm 웨이퍼 전영역 측정, CMP dishing 분석, 자유곡면 검사처럼 빠르면서도 정밀한 형상 데이터가 필요한 분야에서 큰 경쟁력을 가진다. 앞으로는 인라인 공정 적용을 위한 소형화, 자동 보정, 실시간 알고리즘 고도화와 함께, 다양한 반사율과 재질을 가진 산업 표면에 대한 범용 계측 기술로 발전할 가능성이 높다.

연구실은 반도체 제조와 첨단 패키징 공정에 필요한 광학 검사 및 계측 기술 개발을 매우 중요한 연구 방향으로 삼고 있다. 프로젝트 정보를 보면 HBM 수율 향상을 위한 초정밀 초고속 형상 측정, advanced packaging용 광학 검사, OCD 계측장비 개발, CMP dishing 측정용 하이브리드 간섭계 개발 등이 집중적으로 수행되고 있다. 이는 연구실이 단순한 광학 이론 연구에 머무르지 않고, 실제 반도체 공정의 병목 문제를 해결하는 산업형 계측 솔루션 구축에 강점을 가지고 있음을 보여준다. 세부적으로는 박막 두께 측정, TSV 및 미세 패턴 측정, 웨이퍼 휨과 표면 평탄도 평가, 광학적 임계선폭 측정, 분광 타원계측 기반 재료 분석 등이 주요 주제다. 편광 기반 분광 타원계측기, 다층 박막 분석 시스템, 이중 분광 간섭 구조, 마이크로 스팟 광학계, 뮬러 행렬 분광 타원계측기 최적화 등은 나노·마이크로 구조를 빠르고 정밀하게 읽어내기 위한 핵심 기술이다. 특히 반도체 공정에서는 넓은 파장 범위, 미세 스팟, 높은 반복성, 인라인 적용성을 동시에 만족해야 하므로, 광학 설계·신호처리·장비 통합 기술이 함께 요구된다. 이 연구의 산업적 파급효과는 매우 크다. 고집적 패키징과 하이브리드 본딩이 확산될수록 미세 형상과 박막 구조를 빠르게 판별하는 계측 기술의 중요성은 더욱 커진다. 연구실의 기술은 수율 향상, 공정 불량 조기 검출, 장비 국산화, 고속 인라인 검사 체계 구축에 기여할 수 있으며, 디스플레이·이차전지·정밀 소재 분석까지 응용 가능하다. 궁극적으로는 차세대 반도체 제조에서 요구되는 초정밀·초고속·비파괴 계측 플랫폼을 제공하는 방향으로 발전하고 있다.

최근 연구실의 또 다른 두드러진 방향은 머신러닝과 딥러닝을 광계측에 접목하여 단일영상 기반의 고속 측정 시스템을 구현하는 것이다. 대표적으로 deep learning-based single-shot lateral shearing interferometry 연구에서는 복합 간섭무늬로부터 x, y 방향 위상을 추정해 한 번의 촬영만으로 표면 정보를 복원하는 방법을 제시하였다. 이는 기존 다중 프레임 기반 간섭계가 갖는 측정 시간, 진동 취약성, 동적 대상 측정 한계를 줄이는 데 매우 효과적이다. 이러한 접근은 광학 하드웨어와 데이터 기반 해석을 결합한다는 점에서 의미가 크다. 연구실은 변형거울과 편광 카메라를 활용해 학습 데이터를 자동 생성하고, 실제 간섭 신호로부터 표면 기울기와 형상 정보를 안정적으로 추론하는 모델을 구축한다. 또한 머신러닝 기반 OCD 장비, 딥러닝이 포함된 하이브리드 간섭계, 단일영상 파면 측정 연구 등으로 보아 단순한 후처리 자동화가 아니라 측정 방식 자체를 재설계하는 수준의 연구를 수행하고 있다. 이는 광학계의 한계를 계산 알고리즘으로 보완하고, 측정 속도와 견고성을 동시에 끌어올리는 전략이라고 볼 수 있다. 향후 이 연구는 스마트 제조, 실시간 공정 제어, 동적 표면 계측, 자동 결함 판별로 자연스럽게 연결될 수 있다. 특히 반도체 라인과 같은 고속 생산 환경에서는 다프레임 방식보다 single-shot 계측이 훨씬 실용적이며, AI 기반 해석은 복잡한 표면과 잡음 환경에서도 안정성을 높여준다. 따라서 이 연구실의 방향은 광학 센서를 단순 측정 장치에서 지능형 계측 시스템으로 확장하는 데 있으며, 차세대 산업 계측의 핵심 기반기술로 발전할 가능성이 크다.