LED 청색광 분석을 통한 청색광 차단렌즈의 성능 최적화

서 론

광생물학적 노출한계(photobiological exposure limit)를 넘어서는 광학적 복사(optical radiation)에 노출되면, 광화학적 망막손상(photochemical retinal injury)에 의해 시력이 저하되고 실명되기도 하며, 연령관련 황반변성(agerelated macular degeneration, AMD) 또한 가속되는 것으로도 알려져 있다.^[1-4] 이러한 광학적 복사에 의한 광화학적 망막손상의 위험을 청색광 위험(blue light hazard)이라 한다.^[5,6]

과거 청색광 위험에 대한 주의나 경고는 산업용·의료용 등과 같은 고출력 광원을 다루는 전문직 종사자나 용접·조명 등을 취급하는 직업군 종사자들에게 그 위험성을 알리고, 그에 상응하는 조치를 취할 수 있도록 하기 위함이었다.^[7,8] 하지만 LED의 실용화와 더불어 청색광 위험이 널리 알려지기 시작하면서 전 세계 유명 안경렌즈 제조업체는 물론, 국내 안경렌즈 제조업체에서도 청색광 차단렌즈에 대한 연구와 개발에 많은 투자를 기울이고 있다.

청색광 차단렌즈는 일반적으로 착색법이나 코팅법으로 제조한다.^[9] 착색 청색광 차단렌즈에서는 착색물질에 의해 청색광이 흡수되면서 청색광의 일부가 차단된다. 청색광 차단율은 착색시간이나 착색용액의 농도 등을 통해 조절할 수 있는데, 코팅 청색광 차단렌즈에서와는 달리 상의 질 저하를 유발시키는 흐리고 번지는 미광(stray light)으로 인한 잡음상(noise image)이 발생되지 않기 때문에 높은 청색광 차단율의 렌즈를 제조할 수 있다. 하지만 흡수선의 선폭이 넓어 광화학적 망막손상을 거의 일으키지 않는 대역의 가시광선까지도 차단되므로 시감투과율이 낮은 렌즈가 많은 편이다.^[9] 코팅 청색광 차단렌즈에서는 한 면이나 양 면에 있는 반사코팅 층에 의해 청색광이 반사되면서 청색광의 일부가 차단된다. 청색광 차단율은 반사코팅에 사용되는 물질, 두께, 층수 등을 통해 제어할 수 있는데, 반사코팅의 반사율이 높아질수록 흐리고 번지는 미광으로 인한 잡음상이 증가하여 상의 질이 저하되므로 청색광 차단율을 높이는 데 한계가 있다.^[10] 하지만 적절한 반사코팅 설계를 통하여 반사광의 피크파장과 선폭을 효과적으로 제어할 수 있으므로 광화학적 망막손상을 집중적으로 유발시키는 파장대를 선택적으로 차단시킬 수 있고, 따라서 대체로 시감투과율이 높은 렌즈를 제조할 수 있다.^[9]

효과적인 청색광 차단렌즈를 제조하기 위해서는 광원에서 방출되는 광학적 복사 중^[8], 청색광 위험을 유발시키는 유해한 청색광을 선택적으로 차단시킬 수 있는 청색광 차단설계가 요구된다. 이를 위해서는 우선 청색광 위험함수에 대한 이해가 필요하다.

청색광 위험함수(blue light hazard function, BLHF) B(λ)란 청색광 위험도 즉, 광학적 복사에 의한 광화학적 망막손상의 위험도를 파장에 따라 나타낸 분포를 말한다. 이 분포는 자외선에서부터 적색광(300~700 nm)에 이르기까지 넓게 퍼져 있으며, 위험도가 가장 큰 파장대는 435~440 nm이고, 이 파장대를 벗어나면 낮다(Table 1, Fig. 1).^[8,11] 가시광선의 색상 분류 관점에서 보면^[12] 자색광(400 nm)과 청색광(460 nm) 사이에 집중되어 있기 때문에 보랏빛이 감도는 청색으로 보인다. 국제표준에 따르면 광원에서 방출되는 광화학적 망막손상을 유발시키는 유해한 청색광 분포 S_B(λ)는 광원의 분광분포 S(λ)에 청색광 위험함수 B(λ)를 가중하여 산출한다.^[13]

Table 1.

Spectral distribution of blue-light hazard function

Fig. 1.

Blue-light hazard function.

이 S_B(λ)를 효과적으로 차단시킬 수 있는 청색광 차단렌즈의 개발을 위해서는 S_B(λ)에 대한 전문자료나 연구결과가 요구되지만 이를 찾아보기 어렵다.

본 연구에서는 청색광 차단렌즈의 개발 및 성능 최적화에 요구되는 LED 광원에 대한 유해한 청색광 분포를 조사하고 이를 최적으로 차단시킬 수 있는 청색광 차단설계의 기준을 제시한다. 그리고 이 결과를 바탕으로 시중에서 유통되고 있는 코팅 청색광 차단렌즈가 청색광을 효과적으로 차단시키도록 최적화되어 있는지 검토한다.

본 연구의 결과가 현장에 적용되어 보다 고품질의 청색광 차단렌즈를 개발하고 성능을 최적화하는데 활용될 수 있기를 기대한다.

대상 및 방법

2. 방법

광원의 분광분포 S(λ)는 Topcon사의 분광조도계(IM-1000)로 측정하였으며, 렌즈의 반사율 R(λ)은 Shimadzu사의 분광광도계(UV-2450)로 측정하였다. 모든 측정은 환경적 방해 요소를 제거하기 위하여 암실에서 수행하였다. 광원의 청색광 분포 는 식 (1)에 따라 S(λ)에 B(λ)를 가중하여 구하였고^[13], 아래와 같은 가우스 분포(Gauss distribution)를 이용하여 분석하였다.

$\[ y=y_0+\frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi }}{e}^{-\frac{{\left(\lambda -{\lambda }_B\right)}^2}{2{\sigma }^2}} \]$

(2)

여기서 λ_B는 피크파장(peak wavelength)을, σ는 표준편차를 나타낸다. 가우스 분포의 선폭 혹은 반폭치(full width of half maximum, FWHM) Δλ_B는 식 (3)을 이용하여 σ로부터 구하였다(Fig. 2).

Fig. 2.

Peak wavelength λB and full width of half maximum ΔλB in Gaussian curve.

$\[ \Delta {\lambda }_B=2\sigma \sqrt{\ln 4} \]$

(3)

결과 및 고찰

1. LED 광원의 분광분포 S(λ)

Fig. 3에 41종의 LED 광원에 대한 분광분포 S(λ)의 일부를 B(λ)와 함께 나타내었다. 이때 S(λ)의 최대값이 1이 되도록 환산하여 그렸다. 각 LED 광원에서 방출되는 청색광 영역에서의 피크파장은 B(λ)의 피크파장인 435~440 nm와 일치하지 않고 약간 장파장이라는 것을 알 수 있다. LED 광원에서 방출되는 유해한 청색광 분포 S_B(λ)를 구하기 위해서는 S(λ)에 B(λ)를 가중시켜야 한다(식 (1)).

Fig. 3.

Blue-light hazard function(BLHF) B(λ) and light spectral distributions S(λ) for LED light sources.

2. LED 광원의 청색광 분포 S_B(λ)

Fig. 4에 식 (1)을 이용하여 구한 S_B(λ)의 일부를 B(λ)와 함께 나타내었다. 이 S_B(λ)가 실제로 LED 광원에서 방출되는 광화학적 망막손상을 유발시키는 유해한 청색광이다. S_B(λ)에서 위험도가 가장 큰 파장을 피크파장 λ_B이라 하겠다. 그림에서 λ_B은 B(λ)의 피크파장인 435~440 nm와 일치하지 않고 이보다 약간 장파장이라는 것을 알 수 있다. 이와 같은 이유는, B(λ)는 단지 파장에 따른 상대적인 위험도를 나타내는 지표일 뿐으로, 광원에서 방출되는 실질적인 청색광 위험도는 식 (1)에서 알 수 있듯이 광원의 분광분포 S(λ)에 대한 영향이 반영되기 때문이다. λ_B의 정확한 값을 구하기 위해서는 S_B(λ)에 대한 정량적 분석이 요구된다.

Fig. 4.

Blue-light hazard function(BLHF) B(λ) and blue-light distribution SB(λ) of LED light sources.

3. 가우스 곡선을 이용한 청색광 분포 S_B(λ) 분석

S_B(λ)가 실제로 광화학적 망막손상을 유발시키는 유해한 청색광이라는 점을 상기하면, 청색광 차단렌즈는 이 분포가 잘 차단되도록 설계되어야 한다. S_B(λ)에 대한 분포, 피크파장, 선폭을 도출하기 위해 S_B(λ)가 가우스 분포를 따른다고 가정하고 최소자승법으로 분석하였다.

분석된 결과 중, Fig. 4(a)의 노트북 1과 4(d)의 스마트폰 1에 대한 결과를 Fig. 5(a)와 Fig. 5(b)에 각각 나타내었다. 그림에서 실선은 분석결과로 얻어진 가우스 분포곡선이다. 41종의 LED 광원에 대한 S_B(λ)의 피크파장 λ_B과 선폭 Δλ_B을 Table 2에 제시하였다.

Fig. 5.

Analysis of blue-light distribution SB(λ) of LED light sources using the Gaussian curve fitting.

Table 2.

Peak wavelength λB and full width of half maximum ΔλB for a total of 41 LED light sources

노트북 1에서 방출되는 S_B(λ)의 피크파장 λ_B과 선폭 Δλ_B은 각각 (λ_B, Δλ_B) = (451 nm, 25 nm)이다. 따라서 노트북 1에서 방출되는 청색광을 가장 최적으로 차단하려면 451 nm를 중심으로 선폭 25 nm인 가우스 분포 형태로 차단설계를 해야 한다. 마찬가지로 스마트폰 1에서 방출되는 청색광을 최적으로 차단하려면 파장 456 nm를 중심으로 선폭 27 nm인 가우스 분포 형태로 차단설계를 해야 한다. 이러한 논의는 41종의 LED 광원 모두에 대하여 동일하게 적용된다.

Table 2에 제시된 S_B(λ)의 피크파장 λ_B과 선폭 Δλ_B에 대한 평균은 (λ_B, Δλ_B) = (450 nm, 27 nm)이다. 이는 일상의 LED 광원에서 방출되는 청색광은 평균적으로 파장 450 nm에서 위험도 가장 크고, 선폭 27 nm인 가우스 분포를 한다는 뜻이다. 따라서 일상의 LED 광원에서 방출되는 청색광을 가장 최적으로 차단시켜줄 수 있는 대표적인 청색광 차단설계는 파장 450 nm를 중심으로 선폭 27 nm인 가우스 분포 설계라 결론지을 수 있다.

4. 시중에서 유통되고 있는 국내외 코팅 청색광 차단렌즈에 대한 고찰

앞 절의 결과를 바탕으로 시중에서 유통되고 있는 청색광 차단렌즈에 대하여 고찰하였다. 17종의 코팅 청색광 차단렌즈에 대한 반사율 R(λ)을 측정하였고, 그 결과를 국내외 브랜드로 구분하여 Fig. 6에 나타내었다. 400~500 nm 사이에서 반사율 피크가 나타나고 있음을 알 수 있다. 이 구간에서 반사율이 최대인 파장을 반사율 피크파장 λ_L이라 하겠다. Table 3에 λ_L의 값과 이 파장에서의 반사율 R_L을 나타내었다.

Fig. 6.

Reflectances of various blue-light blocking lenses commercially distributed in Domestic Market.

Table 3.

Peak wavelengths λL and maximum reflectances RL for various blue-light reflectance coatings of blue-light blocking lenses commercially distributed in Korean market

코팅에 의해 반사되는 빛은 곧 차단되는 빛이라는 점을 고려하면, Table 3의 국내 브랜드 No. 1은 λ_L=412 nm에서 반사율이 가장 크므로, 412 nm 대역을 가장 집중적으로 차단시키는 렌즈이다. 마찬가지로 국외 브랜드 No. 4는 452 nm 대역을 가장 집중적으로 차단시키는 렌즈이다.

이러한 해석을 바탕으로 아래와 같은 고찰을 하였다.

(1) 국내외 브랜드 렌즈의 λ_L 사이에 유의한 차이가 있는지 알아보기 위하여 α=0.05로 t분포에 의한 통계적 검정을 실시하였다. 두 집단은 등분산으로 확인되었고(F=0.041, p=0.842), 이에 따른 유의확률로 p=0.034(<0.05)을 얻었다. 이로부터 유의수준 0.05에서 국내 브랜드 렌즈의 반사율 피크파장(평균 431±15 nm)과 국외 브랜드 렌즈의 반사율 피크파장(평균 448±13 nm) 사이에는 서로 유의한 차이가 있다는 사실을 알게 되었다. 이는 국내 브랜드 렌즈와 국외 브랜드 렌즈 사이에 성능의 차이가 있음을 말해주는 것이다.

(2) 앞 절에서 일상의 LED 광원에서 방출되는 청색광을 가장 최적으로 차단시켜줄 수 있는 대표적인 청색광 차단설계는 파장 450 nm를 중심으로 선폭 27 nm인 가우스 분포 설계라 하였고, 청색광 차단렌즈의 반사율 피크파장을 λ_L=450 nm로 설계하는 것은 청색광 차단성능을 최적화하는데 중요한 조건이라 하였다.

이러한 관점에서 국내외 브랜드 렌즈의 평균 반사율 피크파장 λ_L을 각각 450 nm라 할 수 있는지 통계적으로 검정하여, 국내외 브랜드 렌즈에 대한 청색광 차단성능 최적화 여부를 검토하였다. 검정값은 450 nm로 하였으며, 국내외 브랜드 렌즈 각각에 대하여 α=0.05에서 단일표본 t검정을 실시하였다.

국내 브랜드 렌즈의 경우, 유의확률은 p=0.003(<0.05)이었다. 따라서 유의수준 α=0.05에서 국내 브랜드 렌즈의 반사율 피크파장(평균 λ_L 431±15 nm)은 450 nm라 할 수 없다. 결론적으로 국내 브랜드 렌즈는 일상의 LED 광원에서 방출되는 청색광을 최적으로 차단시킬 수 있는 조건을 갖추었다고 할 수 없다. 반면, 국외 브랜드 렌즈의 경우, 유의확률은 p=0.610(>0.05)이었다. 따라서 국외 브랜드 렌즈의 반사율 피크파장(평균 λ_L=448±13 nm)은 450 nm와 차이가 있다고 할 수 없다. 결론적으로 국외 브랜드 렌즈는 일상의 LED 광원에서 방출되는 청색광을 최적으로 차단시킬 수 있는 조건을 갖추고 있다 할 수 있다.

(3) 국내외 브랜드 렌즈의 반사율 R_L 사이에 유의한 차이가 있는지 알아보기 위하여 α=0.05로 통계적 검정을 실시하였다. 두 집단은 등분산이 아닌 것으로 확인되었고(F=22.615, p=0.001), 이에 따른 유의확률로 p=0.204(>0.05)을 얻었다. 결론적으로 국내 브랜드 렌즈의 반사율(13.1±5.1%)과 국외 브랜드 렌즈의 반사율(10.8±1.3%) 사이에는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다.

(4) 청색광 차단렌즈의 측정과 관련된 문제에 대하여 논하였다. 흔히, 청색광 차단렌즈가 청색광을 얼마나 잘 차단하는지 시연할 때 파장 405 nm의 레이저 포인터를 사용하는 경우가 종종 있다. 그런데 Table 1에서 알 수 있듯이 405 nm에서의 청색광 위험도는 B(λ)에서 위험도가 가장 큰 435~440 nm와 비교할 때 20% 정도 밖에 되지 않는다. 게다가 실제 LED 광원에서 방출되는 405 nm 광선의 양은 무시할 정도이다(대부분의 일상의 LED 광원에서 최대 피크 대비 1/100 미만). 또한, 일상의 LED 광원에서 방출되는 청색광의 위험도는 405 nm에서가 아니라 450 nm 대역에서 가장 크다. 이러한 세 가지 사실을 종합하면 405 nm 대역에서의 청색광을 얼마나 잘 차단하는 지로 청색광 차단렌즈의 성능을 비교하는 것은 바람직하지 못하다는 사실을 알 수 있다. 어떤 렌즈가 다른 렌즈보다 405 nm 대역의 청색광을 잘 차단시킨다 하더라도 450 nm 대역의 청색광을 더 많이 투과시킨다면 우수한 청색광 차단렌즈라 할 수 없을 것이다. 우리의 경계 대상은 LED 광원이지 405 nm 대역의 파장을 집중적으로 방출하는 레이저 광원이 아니다. 따라서 청색광 차단 시연을 할 때는 파장 405 nm 대역의 레이저 포인터가 아닌 실제 LED를 이용하여 시연하는 것이 타당할 것이다.

결 론

청색광 차단렌즈의 개발 및 성능 최적화에 요구되는 LED 광원에 대한 청색광 분포를 조사하고, 이를 최적으로 차단시킬 수 있는 청색광 차단설계의 기준을 제시하였다. 이 결과를 바탕으로 시중에서 유통되고 있는 코팅 청색광 차단렌즈가 청색광을 최적으로 차단시키도록 설계되어 있는지도 검토하였다. 그 결과 다음과 같은 결론에 도달하였다.

(1) 일상의 LED 광원에서 방출되는 광화학적 망막손상을 유발시키는 유해한 청색광은 평균적으로 450 nm에서 가장 위험하며, 선폭 27 nm인 가우스 분포의 형태를 띤다.

(2) 일상의 LED 광원에서 방출되는 유해한 청색광을 가장 최적으로 차단시켜줄 수 있는 대표적인 청색광 차단설계는 파장 450 nm를 중심으로 선폭 27 nm인 가우스 분포 설계이다.

(3) 시중에서 유통되고 있는 청색광 차단렌즈를 통계 분석한 결과, 국외 브랜드 렌즈는 일상의 LED 광원에서 방출되는 유해한 청색광을 최적으로 차단시킬 수 있는 조건을 갖추고 있는 것으로 나타났지만 국내 브랜드 렌즈는 그렇지 못한 것으로 나타났다.

국내 브랜드 렌즈의 청색광 성능 최적화를 위해서는 청색광 차단설계의 변경이 필요할 것으로 사료된다. 본 연구의 결과가 이러한 최적화 설계에 밑거름이 될 수 있기를 기대하며, 안경사 교육 및 소비자 상담 등에도 널리 활용될 수 있기를 기대한다.

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