초음파 영상은 의료진단을 위한 영상기기 중 가장 널리 쓰이고 있는 방법으로 전자공학에 있어서 DSP 및 VLSI 분야의 기술발전에 힘입어 보다 효율적이고 복잡한 기법들의 적용이 가능하여져 90년대에 이르러 시스템의 성능이 매우 빠르게 발달되었다. 본 논문은 의료진단용 초음파 영상장치에서 사용되는 주요 디지털 신호처리 기법과 시스템 구현 기술에 대하여 기술하였다. 구체적으로는 일반적인 초음파 영상장치의 구조 및 신호처리 기법을 소개하고, 90년대에 개발된 디지털 초음파 영상장치의 기술적인 내용을 그 기술 동향과 전망과 함께 다루었다. 특히 초음파 영상의 화질을 결정하는 가장 중요한 요소인 해상도를 증대하기 위한 모든 초음파 집속 기법을 표현할 수 있는 통합 합성 구경 모형을 제시하고, 이론적인 해석을 통하여 초음파 영상을 위한 어레이 신호처리 기법들을 구분하고 각 방법들에 대한 특성을 조사하였나. 본 논문에서 소개된 신호처리 기법들은 초음파를 이용한 비파괴 검사 분야에 유용하게 적용될 수 있는 것 들이다.
초음파 시스템은 진단 영상뿐만 아니라 초음파 수술과 같이 초음파를 사용하여 특정 세포를 제거하거나, 또는 일반적인 수술을 위한 가이드 영상을 제공하는 등 그 활용이 증가되고 있다. 반면, 기존 초음파 시스템은 크기가 커서 클리닉 센터나 종합병원 등에서 이동성 및 공간 효율성이 낮고 환자에 관한 주치의들의 진단 활동 반경이 매우 제한적이라는 불편함을 초래한다. 본 논문은 서버 클라이언트 기반의 무선 초음파 진단 시스템에서 프루브가 수신한 초음파 반사 신호를 무선으로 실시간 전송하기 위해서 압축센싱과 산술 부호의 연접을 통한 손실 압축 알고리즘을 제안한다.
무인기에 대한 관심이 급증하면서 무인기 충돌회피에 대한 많은 연구가 진행 중이다. 충돌회피를 위해서는 무인기 주변에 대한 상황인식이 이루어져야하며 이를 위해 라이더, 영상 카메라, 레이저 센서, 그리고 초음파센서 등이 활용되고 있다. 본 논문에서는 MB 1230 초음파 센서를 이용하여 초음파 센서의 특성을 분석하였다. 또한, 동시에 다수 초음파 센서를 사용할 경우 센서간의 간섭영향으로 정확한 거리 측정값을 획득하지 못함을 확인하였다. 이러한 초음파 센서 신호 간섭을 해결하기 위해 다수의 초음파 센서를 동시에 작동시키는 것이 아니라 초음파 센서의 Enable 신호 입력단을 이용하여 각 초음파 센서를 순차적으로 활성화시킴으로써 초음파 센서간의 간섭을 해결하는 방안을 제안하였으며 실험을 통해 제안한 방안의 효과를 확인하였다.
본 논문에서는 초음파 신호의 2차원 역추적 방법을 제안한다. 초음파 센서는 송수신 장치를 서로 쌍으로 이용하여 거리 측정 및 실내 위치 추적에 많은 연구가 되어 산업 분야에 쓰이고 있는 보편적인 기술이다. 본 논문에서는 초음파 신호를 수신기만 활용하여 임의의 초음파 송신 장치들의 신호원을 2차원 평면상으로 추적하는 방법을 제안한다. 초음파 신호를 추적하기 위해 수신기는 최소 3개를 이루어 신호를 수신한다. 3개의 수신기는 각각의 초음파 수신음의 도달 시간차를(Time Difference of Arrival, TDOA) 이용하여 방향 및 거리를 연산할 수 있다. 기존 초음파를 이용한 신호원 추적 방법은 송수신기가 쌍으로 이루어지거나 센서마다 독립적으로 설치가 되어야 하기 때문에 장치들의 시간 동기화가 문제가 있다. 이 문제를 해결하기 위해 초음파 수신기의 거리를 최소화하여 설치고 하나의 장치로 구성한다. 하나의 장치로 설치된 센서는 하나의 연산기로 처리하기에 시간 동기화 문제를 해결할 수 있다. 시간차 정확도를 올리기 위해 시간 분해능이 높은 고속 32비트 타이머를 사용하여 거리 및 방향을 빠르게 연산 및 추적할 수 있다.
본 연구에서는 터빈 로터 디스크 키웨이에 발생하는 균열의 상세 정보를 추출하기 위하여 초음파 신호처리 알고리즘을 개발하였다. 초음파 검사 시스템에 의한 터빈 로터 디스크 키웨이 시험편의 초음파 신호로부터 B-주사 이미지를 구성하였다. 구성된 B-주사 이미지를 2차원 신호처리를 위한 입력영상으로 이용하여, 전처리, 균열후보영역 검출, 균열영역 판별 및 균열정보 추출의 4단계로 알고리즘을 구성하였다. 개발된 초음파 신호처리 알고리즘을 이용한 실험을 통하여, 개발된 알고리즘이 키웨이 부위에 발생하는 균열의 특징정보 추출에 의한 균열의 정량적인 평가에 효과적임을 확인하였다.
본 논문에서는 금속내부에 존재하는 결함의 다양한 형태로부터 반사된 초음파 신호를 디지탈 신호처리에 의하여 특징추출하는 방법을 연구분석하였다. 다양한 형태의 결함으로부터 반사된 초음파 신호는 잡음 등의 영향으로 그 특징의 구별이 애매하므로 자기 회기법(auto-regressive)을 이용한 위너 필터링(Wiener filtering)과 최소 절대치 노름(least-absolute-values norm) 기법을 사용하여 신호의 특징을 추출하고 상호 비교분석하였다. 실험에서는 알루미늄 시편에 평면결함, 사각결함, 원형결함의 세가지 결함형태를 제작하였으며, 초음파를 입사하고 펄스-에코 방법에 의하여 반사신호를 측정하였다. 반사신호의 디지탈 신호처리 결과, 이러한 특징추출방법은 다양한 형태의 결함으로부터 반사된 신호를 효율적으로 분류 할 수 있었다.
본 논문에서는 일반적인 초음파 의료 영상 시스템에서 제공되는 단면 영상의 화질을 현저히 향상시킬 수 있는 영향 개선 기법들을 제안하였다. 제안된 기법들은 현재 대부분의 초음파 영상 시스템에 적용되는 접속기법과는 달리 한 프레임에 해당하는 RF 수신 신호들을 저장하고 합성구경 기법에 기반해서 수신신호들을 처리함으로써, 초음파 영상의 화질을 결정하는 주요 성능 변수인 해상도, 신호 대 잡음비, 주사속도 등을 개선시킬 수 있다. 제안된 기법들을 검증하기 위하여 RF 수신신호들을 저장할 수 있는 실험 장치를 제작한 후 실제 실험을 통하여 성능 평가를 수행하였다. 실험 결과 기존 시스템에 비해서 매우 우수한 영상을 얻을 수 있었으며, 시편 및 인체 데이터 경우에 모두 동일한 효과가 나타남을 확인 할 수 있었다.
레이저 초음파검사 장치는 레이저 빔을 이용하여 초음파 신호를 발생시키고 측정하는 비접촉식 결함 검사 장치이다. 이 장치는 펄스 레이저 빔을 이용하여 광대역 주파수 범위를 갖는 초음파 신호를 발생시키고 작은 점으로 집속된 레이저 빔을 이용하여 초음파 신호를 측정하므로 우수한 측정 분해능을 제공한다. 본 연구에서는 이종금속 접촉부식(갈바닉 부식) 현상을 레이저를 이용한 비파괴, 비접촉 방법으로 측정하였다. 부식된 부분에 이물질이 혼합되는 경우를 가정하고, 레이저 초음파 실험을 진행하였다. 시편의 뒷면에서 펄스 레이저로 초음파를 발생시키고, 같은 위치의 앞면에서 CW 레이저와 CFPI를 이용하여 초음파 신호를 획득하였다. 이물질이 존재하는 부분의 초음파 신호 특성을 분석하여 이물질의 위치 및 크기를 측정하였다.
초음파 영상 검사는 지방간 정량화에 제한점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 가상 지방간 팬텀을 통해 지방간 함량을 초음파 주행 과정에서의 신호 감쇠 변화가 정량화가 가능한지를 실험적으로 입증하고자 하고자 하였다. 또한 초음파 영상에서의 지방 함량과 신호 강도의 관계를 분석하여 초음파를 통한 지방간 진단에 대한 가능성을 평가하고자 하였다. 본 연구에서는 물과 기름을 균질하게 혼합하여 총 5개의 가상 지방간 팬텀을 개발했다. 자기공명영상과 초음파 영상을 사용하여 팬텀의 지방 함량을 확인하고 초음파 영상에서 거리에 따른 신호 강도를 측정하였다. 이후 지방 함량과 신호 강도 간의 상관관계를 분석과 평균비교를 수행하였다. 초음파 영상에서는 지방의 함량이 높아짐에 따라 초음파의 투과 강도가 감소하는 현상을 확인하였으며, 이를 통해 초음파를 사용하여 지방간의 함량을 정량화할 가능성을 확인하였다. 또한 자기공명영상으로 측정한 지방 함량과 초음파 영상에서 측정한 신호 강도 간 높은 상관관계를 보였다. 본 연구에서는 지방의 함량이 높아질수록 초음파 영상의 초음파 주행 과정에서 신호를 표현한 기울기(US-GRE)값이 점점 작아지는 것을 통계적으로 확인하였으며 US-GRE는 지방간 함량을 표현하는 생체 마커(biomarker)로서 역할을 할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 입 주변에 방사한 초음파 신호가 반사되어 돌아올 때 발생하는 초음파 도플러 신호를 LSTM(Long Short Term Memory) 순환 신경망 (Recurrent Neural Networks, RNN)을 이용해 음성 패러미터를 추정하는 방법을 소개하고 다층 퍼셉트론 (Multi-Layer Perceptrons, MLP) 신경망을 이용한 방법과 성능 비교를 하였다. 본 논문에서는 LSTM 순환 신경망을 이용해 초음파 도플러 신호로부터 음성 신호의 푸리에 변환 계수를 추정하였다. LSTM 순환 신경망을 학습하기 위한 입력 및 기준값으로 초음파 도플러 신호와 음성 신호로부터 각각 추출된 멜 주파수 대역별 에너지 로그값과 푸리에 변환 계수가 사용되었다. 테스트 데이터를 이용한 실험을 통해 LSTM 순환 신경망과 MLP의 성능을 평가, 비교하였고 척도로는 평균 제곱근 오차(Root Mean Squared Error, RMSE)가 사용되었다.각 실험의 RMSE는 각각 0.5810, 0.7380로 나타났다. 약 0.1570 차이로 LSTM 순환 신경망을 이용한 방법의 성능 우세한 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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