광음향 영상 기술은 광학영상 및 초음파영상 기법을 융합한 영상 기술로 높은 공간 해상도 및 대조도의 영상을 실시간으로 제공이 가능하다. 광음향 영상은 전임상 연구에서 많은 연구가 진행되었으며 최근 광음향 영상의 임상적 응용을 위한 연구에 많은 노력을 기울이고 있다. 본 논문은 광음향 영상을 이용한 원발 종양 및 전이 진단 기술 연구 현황에 대해 소개하고 임상적용을 위한 문제점에 대해서 알아보도록 한다.
소노루미네센스를 이용한 음향가시화법에 관한 연구가 많이 수행되었음에도 불구히필 그 응용사례를 찾기 힘든 것은 소노루미네센스 현상이 임계음압 이상에서만 나타난다는 단점 때문이다. 최근 개발된 고감도 디지털 카메라는 큰 메모리 용량과 높은 해상도를 이용하여 육안으로 관측하기 힘든 미약한 빛의 영상에 대해서도 그 디지털 데이터를 취득할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 방사음압에 대한 소노루미네센스 현상의 발광 강도 변화를 조사하여 이 결과로부터 방사음압에 따른 강도변화를 선형화시키는 역함수의 형태를 구하였다 이 역함수의 형태로부터 매칭함수의 형태를 예측할 수 있었고 이를 소노루미네센스 현상으로부터 얻어진 디지털 영상데이터에 적용한 결과 영상데이터의 히스토그램의 분포를 적절히 제어하여 비교적 약한 음향강도에 의해 생성되는 소노루미네센스의 영상을 개선시킬 수 있었다.
항공전자산업이나 반도체 산업분야에서 제품에 대한 품질관리와 안정성 확보 및 생산공정의 경비절감이라는 차원에서 초음파현미경이 사용되고 있다. 기존의 초음파현미경은 음향렌즈의 단일 특성주파수에서만 영상을 획득함으로써 깊이방향의 영상분해능이 결정되어졌다. 본 연구에서는 음향렌즈의 대역폭 내에서 동작주파수를 변화시키면서 K/sub z/방향성분의 지연을 일으켜 K/sub z/ 방향의 대역폭을 증가시키므로 깊이 분해능이 향상됨을 보였다. 실험에서는 내부의 홀을 갖는 시료와 깊은 홈을 갖는 시료에 대해 다중주파수 (4.4 ㎒∼5.6㎒)를 적용한 결과, 영상강도의 변화가 단일 주파수인 경우 10%이내로 변화하였으나 다중주파수의 경우 50%로 나타났다 한편 결함의 깊이가 다른 고체 내부의 결함에 대한초음파 영상의 복원시, 진폭의 경우에는 단일 주파수를 사용한 경우 결함의 형태는 나타났으나 깊이 정보는 알 수 없었고 다중 주파수를 사용한 경우 깊이에 따라 다른 영상 강도를 나타내며 출력되었다. 따라서 초음파 현미경에서 다중주파수를 사용할 경우, 깊이방향으로 더 좋은 영상분해능을 얻을 수 있음을 알 수 있다.
머리전달함수(Head-Related Transfer Function, HRTF)를 이용한 영상 음원법(Image Model Method, IMM)을 적용하여 3차원 음장을 제어하기 위한 요소결정 방법을 제안한다. 제어 요소들은 직방체 내부에서의 음 에너지에 관한 이론을 토대로 결정하였다. 각 제어요소를 3차원 음장 모델에 적용하고, 헤드폰을 사용하여 청취자에 의한 심리음향 실험한 결과, 제어된 음장에서는 음상의 두외 정위, 거리감, 공간감이 실내에서와 같이 자연스럽게 형성됨을 나타냈다.
본 연구에서는 128개의 능동소자로 구성된 convex형 초음파 탐촉자를 회전시켜 3차원 입체영상을 구현 할 수 있도록 하는 구동부를 설계 및 제작하여, 3차원 입체 영상 진단용 초음파 섹터 트랜스듀서를 개발하였다. 탐촉자는 중심주파수 4.5Mhz, 대역폭 $66\%$로 제작되었으며, 구동부는 탐촉자의 축을 스텝모터와 평기어를 이용해 회전시킴으로써 3차원 입체영상을 획득할 수 있게 고안하였다. 그리고 피부와 유사한 고분자재료를 사용하여 탐촉자의 회전반경과 동일하게 음향커버를 설계 및 제작하였다. 제작된 초음파 섹터 트랜스듀서는 정밀한 각도 제어 및 구조적 안정성이 확보되었음을 확인 할 수 있었다.
스포츠 방송/미디어 데이터에서 특정 이벤트 시점을 효율적으로 검출하는 방법은 정보 검색이나 하이라이트, 요약 등을 위해 중요한 기술이다. 이 논문에서는, 야구 중계 방송 데이터에서 투구에 대한 타격 및 포구 이벤트 시점을 강인하게 검출하는 방법으로, 음향 및 영상 정보를 융합하는 방법에 대해 제안한다. 음향 정보에 기반한 이벤트 검출 방법은 계산이 용이하고 정확도가 높은 반면, 영상 정보의 도움 없이는 모호성을 해결하기 힘든 경우가 많이 발생한다. 특히 야구 중계 데이터의 경우, 투수의 투구 시점에 대한 영상 정보를 활용하여 타격 및 포구 이벤트 검출의 정확도를 보다 향상시킬 수 있다. 이 논문에서는 음향 기반의 딥러닝 이벤트 시점 검출 모델과 영상 기반의 보정 방법을 제안하고, 실제 KBO 야구 중계 방송 데이터에 적용한 사례와 실험 결과에 대해 기술한다.
본 논문은 초음파를 이용한 단층촬영(ultrasound computed tomography, UCT)을 위해 사용되는 영상 복원 방식에서 실제 사용되는 초음파 트랜스듀서의 조합에 따른 영항을 다루었다. 촬영 대상의 속도 분포를 구하기 위해서 라돈 변환(radon transform)을 사용하였으며, 음향 임피던스의 영상화를 위하여, 시간지연(delay and sum)방식을 사용하였다. 음향 임피던스 영상의 경우 속도 분포 영상에 의해 보정하여 더 정확한 영상을 복원하였다. 매질의 특성에 따른 감쇠, 굴절 및 반사를 고려한 초음파 시뮬레이터로 128개의 환형 트랜스듀서 어레이를 구현하였으며, 5 MHz의 중심주파수로, 5 cm의 인체조직 영상을 구현하였다. 실제 구현을 위한 최적의 트랜스듀서 조합을 찾기 위해, 점 진원(point source), 평면 트랜스듀서(flat transducer), 집속 트랜스듀서(focused transducer)를 이용해서 속도 분포에 대한 영상과 음향 임피던스 영상을 구현하여 비교하였다. 또한 시뮬레이션 상에서는 송신 및 수신 트랜스듀서가 모두 점 트랜스듀서인 경우가 가장 좋은 결과를 보여주었으나, 실제 구현을 고려하면 송신은 평면 트랜스듀서가 수신은 점 트랜스듀서로 하는 조합이 가장 현실적으로 좋은 결과를 보여준다.
본 논문은 음성인식을 위한 음성구간 검출과정에서, 음향에너지 이외에도 화자의 입술움직임 영상신호까지 확인하도록 함으로써, 외부의 음향잡음이 음성인식 대상으로 오인식되는 것을 방지하기 위하여 시도한 것이다. 먼저, PC용 화상카메라를 통하여 영상을 획득하고, 입술움직임 여부가 식별된다. 그리고 입술움직임 영상신호 데이터는 공유메모리에 저장되어 음성인식 프로세스와 공유한다. 한편, 음성인식의 전처리 단계인 음성구간 검출과정에서는 공유메모리에 저장되어 있는 데이터를 확인함으로써 사람의 발성에 의한 음향에너지인지의 여부를 확인하게 된다. 음성인식기와 영상처리기를 연동시켜 실험한 결과, 화상카메라에 대면해서 발성하면 음성인식 결과의 출력까지 정상적으로 진행됨을 확인하였고, 화상카메라에 대면하지 않고 발성하면 음성인식 결과를 출력하지 않는 것을 확인하였다. 이는 음향에너지가 입력되더라도 입술움직임 영상이 확인되지 않으면 음향잡음으로 간주하도록 한 것에 따른 것이다.
본 논문에서 조명환경하에서 음성/영상 연동시스템을 통해서 외부음향잡음의 차단을 위한 강인한 입술움직임 영상영역을 추적하는 한 가지 방법을 제안한다. 조명환경하에서 강인한 입술움직임 영상영역을 추적하기 위해 온라인상에서 입술움직임 표준영상을 수집하였고 다양한 조명환경에 적응하는 입술 움직임 영상의 특징들을 추출하였다. 동시에 온라인 템플릿 영상을 획득하였고, 이 영상들을 템플릿 정합을 위해 사용했다. 음성/영상처리시스템의 연동결과, 다양한 조명환경하에서 그 연동률을 99.3%까지 높일 수 있었고 음향잡음에 의한 음성인식 실행을 원천적으로 차단할 수 있었다.
본 논문에서는 초음파 영상 진단기용 선형어레이 변환기를 장착할 수 있는 수조 와 128 채널의 스위칭 회로를 제작하여 변환기의 각 채널별 음향파워를 측정하였다. 실험은 128 채널 중 하나의 채널이 불량인 어레이 프로브를 대상으로 수행되었다. 측정 결과, 불량 채널의 음향 파워가 다른 채널에 비해 현저히 작게 나타남을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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