Glass Imaging: 렌즈와 센서를 함께 학습하는 Neural ISP

language

kor

date

Oct 14, 2026

slug

glass-imaging-neural-isp

author

status

Public

category

Computer VIsion

updatedAt

Oct 13, 2026 04:42 PM

Glass Imaging® | AI Delivering Next Generation Image and Video Quality

GLASS Imaging is revolutionizing the way we capture moments. We're not just enhancing your camera; we're extracting its full potential with the power of Artificial Intelligence.

https://www.glass-imaging.com/

OpenAI의 행보가 무섭다. 유례없는 투자금을 이용하여 다양한 전략을 구사하는 것으로 보인다. Sora 같은 AI 영상 제작 플랫폼과 Atlas같은 웹브라우저는 과감하게 정리하고 codex 강화, 자체 커스텀 추론칩(OpenAI’s Jalepeno), AI와 결합한 하드웨어 사업 진출 등에 집중하고 있다. 탄탄한 기본기를 갖추는 동시에 수익화 사업을 검토하고 있는 것으로 보인다.

이번에는 OpenAI가 Glass Imaging이라는 업체를 인수했다는 뉴스가 나왔다(OpenAI에서는 따로 이에 대해 논평하지 않았다.) 이 뉴스를 통해서 Glass Imaging이라는 곳을 처음 접했는데, 마침 내가 관심있는 분야와 아이템으로 비즈니스를 하고 있는 업체라 더 자세히 들여다봤다.

홈페이지의 주요 기술 및 제품을 보면 그렇게 특별해보이지 않는다. Image Quality를 높여주는 GlassAI, ISP, zoom에 특화된 ISP, Neural ISP 등이 있다. 하지만 이 회사가 특별한 것은 ISP에 있지 않다. 렌즈의 광학 특성과 이미지 센서의 특성까지 같이 학습하여 이미지가 가지고 있는 원본 정보를 더 잘 복원하는데 있다.

현재의 많은 Vision Deep learning 제품과 ISP 제품은 범용적인 목적으로 출시된다. 어떤 이미지센서와 연결될지도 모르고 대략적인 해상도 제약 정도만 소개한다. 게다가 렌즈 같은 광학계는? 아마 ISP와 이미지센서를 이용해서 카메라를 만들고 있는 카메라 개발자도 알 수가 없을 수도 있다. Glass Imaging은 이를 통합적인 관점에서 접근한다. 그들의 주장에 따르면 애초에 결정된 Optics와 이미지센서에 최적화된 모델을 기반으로 image quality를 높인다. demosaic부터 단순 보간으로 처리하지 않는다. 학습된 신경망을 통해 bayer pattern의 한계를 넘으려고 한다. Noise reduction 또한 일반적인 filtering을 사용하는 것이 아닌 센서 노이즈 모델을 기반으로 노이즈 제거를 시도한다. 렌즈가 연결된 경우 물리적으로 생길 수 밖에 없는 광학 수차 보정은 Lens PSF(Point Spread Function)을 이용하여 복원을 한다.

The Need for Neural ISP in the Small-Pixel Era | Glass Imaging

The Need for Neural ISP in the Small-Pixel Era Written by Jingxi Li, Ph.D.. Jingxi specializes in blending AI capabilities with optical design and image recovery algorithms to elevate mobile imaging technology. Holding a B.S. in Optical Engineering from Zhejiang University and a Ph.D. in Electrical and Computer Engineering from UCLA, his research in deep learning-based computational imaging has been recognized in journals such as Nature Communications, Science Advances, and Advanced Materials. By staying at the forefront of research and leveraging his problem-solving skills, Jingxi is committed to develop AI-based deep optics tools for next-generation smartphone cameras. These developments enable the co-design of optics and ISP modules to deliver unprecedented smartphone imaging capabilities that bridge the gap to professional cameras.

https://www.glass-imaging.com/journal/the-need-for-neural-isp-in-the-small-pixel-era

기존 이미지센서와 렌즈를 더 최적화한 ISP를 내는 것뿐만 아니라 더 나아가 Co-designed AI + Optics를 꿈군다. Glass Imaging의 ISP와 AI가 있다는 전제를 가지고 Optics를 설계하는 것이다. 따라서 Optics 설계 시 trade off 때문에 버리는 장점을 일부 살릴 수 있다는 게 Glass Imaging의 주장이다. 광학 수차를 더 잘 복원하고, 작은 pixel size에서도 회절을 PSF를 이용해서 개선하기 때문에 광학계를 더 얇고, 더 큰 조리개, 단순한 렌즈 구성을 할 수 있다는 것이다. 위의 링크에는 1um 이하의 pixel size에서 이미지 복원 및 평가한 시뮬레이션 결과를 보여주고 있다.

아직 Use case는 적어보인다. Honor 600 시리즈 스마트폰에 Glass AI zoom ISP가 탑재된 것이 그나마 상용 제품으로서 성과인 것으로 보인다. 그 이후에는 OpenAI가 인수했으니 아마도 OpenAI이 개발하고 있는 하드웨어 제품에서 어떤 역할을 맡게 될 것으로 추정된다.

시장성이 많은 제품과 기술이냐?라는 질문에는 딱히 대답이 나오지 않는다. 기존의 모바일 카메라에서도 기본적인 computational imaging을 한다. 거기에 상용 렌즈를 사용하기 때문에 가격 및 납기 측면에서 Glass Imaging이 추구하는 ‘특화’, ‘최적화’는 불리한 전략일 수 있다.

AI가 많은 병목을 해체하고 있다. 그렇기 우리가 봐야하는 것은 Glass Imaging이 추구한 것과 같은 통합적인 시스템 사고를 통해 제품과 비즈니스를 다시 그려봐야한다. 그동안 막연히 불가능하게 여겼던 것들이 실은 가능해지고 있을 수도 있다.

Glass Imaging: 렌즈와 센서를 함께 학습하는 Neural ISP

Related posts

월드컵에 쓰인 컴퓨터 비전: 골라인 판정에서 반자동 오프사이드까지

스타벅스는 왜 Computer Vision 재고 관리를 포기했을까

AI와 만든 첫 PCB 샘플, 설계보다 어려웠던 것은