The Journal of the Acoustical Society of KoreaISSN:1225-4428(Print) 2287-3775(Online)한국음향학회

본 논문에서는 1-3형 압전복합재료를 단일상의 균질 압전매질로 모델링하기 위해 필요한 등가의 물성을 유한요소 해석으로 직접 추출하는 기법의 정확도를 다룬다. 직접 추출 기법은 압전재료의 전기적, 기계적 거동과 상호 간 커플링을 기술하는 구성방정식을 기반으로 물성 행렬의 개별 성분들을 직접적으로 산출하는 방법이다. 직접 추출에 사용되는 두 가지 구성방정식 조합 간의 정확도를 비교하기 위하여 단일 1-3형 압전복합재료 하이드로폰을 대상으로 등가물성과 수신감도를 산출하고 전체 영역에 대한 유한요소 해석 결과와 비교한다. 물성 추출의 정확도는 압전복합재료를 구성하는 폴리머의 탄성 특성과 밀접한 관련이 있음을 확인하고, 오차 원인을 분석하여 정확한 등가물성 산출을 위한 가이드라인을 제시한다. 압전복합재료 하이드로폰과 주변의 음향구조물을 포함하는 스테이브 규모에 대해서도 등가 모델링을 적용하여 추출된 물성의 정확도와 연산량 감소를 확인한다.

얇은 패널에서 음향 정보를 전달하기 위해서 단일 지점을 가진하는 방법은 패널 자체의 진동 특성의 영향으로 방사되는 음장에 영향을 끼치게 된다. 기존의 패널 자체를 방사체로 활용 하고자 하는 스피커 시스템은 단일 또는 스테레오 사운드 제공 목적으로 음원이 되도록 하는 패널 특정 위치에 부착된 가진기를 이용하게 된다. 이렇게 방사하는 음향은 판이 갖는 모달 특성으로 인해 쉽게 왜곡될 수 있어 충분한 음향 파워를 갖거나 높은 방사효율을 기대하기 어렵다. 또한, 몰입감 높은 음장을 구현하기 위해서 한정된 가진기를 이용하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 얇은 패널에 고정적으로 부착된 가진기를 이용하여, 패널 임의의 위치에서 음향이 방사되도록 진동-음향 역문제적 기법을 이용하여 진동장을 제어하도록 스피커 영역을 렌더링하여 제어하는 기법에 대해 다루었다. 국소화된 스피커 영역을 패널에서 생성하여 음원의 위치를 변화 시킬 수 있도록 하고, 가지기의 배치와 구현 가능한 스피커 영역의 위치 간 관계를 모사실험을 통해 제어 결과를 비교 및 검토하였다.

음향 이벤트 검출(Sound Event Detection, SED)은 음향 신호에서 관심 있는 음향의 종류와 발생 구간을 검출하는 기술로, 음향 감시 시스템 및 모니터링 시스템 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 최근 음향 신호 분석에 관한 국제 경연 대회(Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events, DCASE) Task 4를 통해 다양한 방법이 소개되고 있다. 본 연구는 다양한 영역에서 성능 향상을 이끌고 있는 Dense Convolutional Networks(DenseNet)을 음향 이벤트 검출에 적용하기 위해 설계 변수에 따른 성능 변화를 비교 및 분석한다. 실험에서는 DenseNet with Bottleneck and Compression(DenseNet-BC)와 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN)의 한 종류인 양방향 게이트 순환 유닛(Bidirectional Gated Recurrent Unit, Bi-GRU)을 결합한 DenseRNN 모델을 설계하고, 평균 교사 모델(Mean Teacher Model)을 통해 모델을 학습한다. DCASE task4의 성능 평가 기준에 따라 이벤트 기반 f-score를 바탕으로 설계 변수에 따른 DenseRNN의 성능 변화를 분석한다. 실험 결과에서 DenseRNN의 복잡도가 높을수록 성능이 향상되지만 일정 수준에 도달하면 유사한 성능을 보임을 확인할 수 있다. 또한, 학습과정에서 중도탈락을 적용하지 않는 경우, 모델이 효과적으로 학습됨을 확인할 수 있다.

탄성 영상과 미세 혈류 도플러 영상과 같은 기능성 초음파 영상은 조직의 기계적, 기능적 정보를 제공함으로써 진단 성능을 향상시킨다. 그러나 기능성 초음파 영상의 구현은 데이터 획득 및 처리 시 대용량 데이터 저장과 같은 한계를 야기한다. 본 논문에서는 효율적인 횡탄성 영상 기법을 위해 데이터 획득 양을 절감시키는 서브 나이퀴스트 접근법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 나이퀴스트 샘플링 속도보다 1/3배 낮은 샘플링 속도로 데이터를 획득하고, 주파수 스펙트럼의 주기성을 이용하여 대역 통과 필터링 기반의 보간을 통해 재구성된 Radio Frequency(RF) 신호를 사용하여 횡파 신호를 추적한다. 이때 RF 신호는 67 % 미만의 비대역폭으로 제한된다. 제안하는 접근법을 검증하기 위해 기존 샘플링 속도로 획득한 횡파 추적 데이터를 이용하여 서브 나이퀴스트 샘플링된 RF 신호를 재현하고, 기존 접근법과 횡파 속도 영상을 재구성한다. 정량적 평가를 위해 재구성한 횡파 속도 영상의 군속도, 대조도 잡음 비, 그리고 구조적 유사성 지수를 비교하였다. 우리는 서브 나이퀴스트 샘플링 기반 횡탄성 영상의 가능성을 정성적, 정량적으로 입증하였고, 향후 실시간 3차원 횡탄성 영상 기술에 유용하게 적용 가능할 것으로 기대된다.

초음파 뇌 자극술을 통하여 뇌 심부의 국소 지역에 있는 뇌 세포의 활성화를 유도할 수 있으며, 이를 통하여 저하된 뇌 기능을 치료하는데 효과가 있음이 보고되어 왔다. 반면, 초음파 자극의 종류에 따라 신경 변조의 효율과 방향이 달라질 수 있음이 알려져 있어, 적절한 초음파 자극의 종류를 확립하는 연구가 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 이를 효과적으로 최적화 하기 위해 세포 배양시 사용되는 커버슬립 기반의 초음파 변환자를 제안하고자 한다. 균일한 초음파 자극을 전도하기 위해서 폴리머 압전소자(Poly-vinylidene fluoride-trifluorethylene, PVDF-TrFE)를 스핀 코팅하고 패를린 절연층을 상단에 적층시켜 음압 출력을 극대화 시켰다. 개발된 초음파 변환자 융합 커버슬립은 초음파 자극기 표면에 배양된 수십개의 신경세포에 균일하고 정확한 초음파 자극을 전달 할 수 있고, 자극에 따른 세포의 반응을 형광 현미경으로 실시간 관찰 가능하다. 따라서, 동일한 초음파 자극에 대한 세포의 반응 신호를 최대 수십개 세포로부터 동시에 획득 가능하므로, 반응 신호를 평균 한다면 낮은 강도의 초음파 자극에 따른 뇌 세포의 미세한 반응을 검출할 수 있을 뿐만 아니라, 초음파 변환자와 물의 표면 등에서 발생하는 정현파에 의한 자극의 왜곡 현상을 줄일 수 있어서 사용자가 원하는 초음파 자극을 정확하게 세포로 전달 가능하다. 이렇게 개발된 초음파 변환자를 통해 변환자 표면에 배양된 별세포에서 6 MHz, 0.2 MPa의 저강도 초음파 자극에 의해 유도된 칼슘 반응을 성공적으로 관찰할 수 있었다.

초고속 초음파 영상은 탄성 영상, 초고속 도플러, 초해상도 영상과 같은 다양한 초음파 기반의 기능성 영상 기술에 폭넓게 적용되고 있다. 하지만, 획득하는 데이터의 양이 많아 실시간 영상 재구성이나 3차원 또는 모바일 초음파 영상 응용으로의 확장이 제한된다. 본 논문은 적응 양자화 기법을 통해 초고속 초음파 영상으로 획득되는 대용량 Radio frequency(RF) 데이터의 전송 효율을 높이는 방법을 제안한다. 인체에서 반사된 초음파 신호는 높은 동적 범위를 가져 대부분의 현재 시스템에서 사용되는 고정 양자화 기법은 10 bits ~ 14 bits 이상의 높은 양자화 단계를 가진다. 양자화 단계 저감에 대한 화질 저하의 한계를 극복하기 위해, 본 연구는 영상 깊이에 따라 구간을 설정하고, 각 영역별 RF 데이터를 정규화하고 양자화하는 방안을 제안한다. 정량적인 검증을 위해, Field II 컴퓨터 모사 실험을 활용하여, 고정 양자화 방법과 제안하는 방법의 대조도 대 잡음 비, 공간 해상도 및 원본 대비 유사도를 비교하였다. 또한, 연구용 초음파 장비를 활용한 인체 모사 실험 및 인체 실험을 통해 최종 3-bit로 재구성한 영상에서도 제안하는 방법이 효과적으로 적용되는 것을 입증하였다.

이 연구는 초음파 광학 영상 기반의 다중 모달 영상 기술에 대한 최신 연구 동향과 응용 가능성에 대해 조사하였다. 초음파 영상은 실시간 영상 기능을 가지고 있으며 인체에 상대적으로 안전한 특성으로 인해 의료 분야에서 다양한 질병의 진단에 사용되고 있다. 그러나 초음파 영상은 해상도가 낮은 한계가 있어 진단 정확도를 향상시키기 위해 다른 광학 영상과의 결합을 통한 다중 모달 영상 기술 개발 연구가 진행되고 있다. 특히 초음파 광학 영상 기반의 다중 모달 영상 기술은 각각의 영상 기법의 장점을 극대화하고 단점을 보완함으로써 질병 진단 정확도를 향상시킬 수 있는 수단으로 사용되고 있다. 이러한 기술은 초음파의 실시간 영상 기능과 광간섭 단층 영상 융합 기술, 초음파 광음향 다중 모달 영상 기술, 초음파 형광 다중 모달 영상 기술, 초음파 형광 시정수 다중 모달 영상 기술 및 초음파 분광 다중 모달 영상 기술 등 다양한 형태로 제안되고 있다. 본 연구에서는 이러한 초음파 광학 영상 기반의 다중 모달 영상 기술의 최신 연구 동향을 소개하고, 의학 및 바이오 분야에서의 응용 가능성을 조사하였다. 이를 통해 초음파와 광학 기술의 융합이 어떻게 진행되고 있는지에 대한 통찰력을 제공하고, 의료 분야에서의 진단 정확도 향상을 위한 새로운 접근 방식에 대한 기반을 마련하였다.

초음파 변환기는 광음향 및 초음파 영상 조합과 영상 평가에 있어 필수 구성 요소이다. 그러나 기존의 초음파 변환기는 불투명하여 광음향 영상을 획득하기 위해서는 광이 초음파 변환기를 우회 해야한다. 동축 정렬이 없다면 광 도달 영역이 제한되고 이를 해결하기 위해 복잡한 구성으로 시스템의 부피가 커지는 문제가 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 광학적으로 투명한 초음파 변환기를 개발하기 위해 다양한 접근 방법이 연구되었다. 기존의 불투명한 초음파 변환기와 다르게 광학적으로 투명한 초음파 변환기는 특정 압전소자와 용도에 맞는 다양한 제작 방법이 존재한다. 본 연구에서 압전소자 기반의 투명 초음파 변환기에 사용되는 재료로 Lithium Niobate(LNO), Lead Magnesium Niobate-Lead Titanate(PMN-PT), Polyvinylidene Difluoride(PVDF)를 사용한 결과를 비교하였다. LNO는 투명 초음파 변환기에서 많이 사용되는 압전소자이고, PMN-PT는 LNO보다 높은 송수신율로 최근 활발히 연구되고 있다. 기존 투명 변환기는 광음향 해상도보다 초음파 해상도가 낮지만, 최근 PVDF를 사용하여 높은 초음파 해상도의 투명 집속초음파 변환기를 제작하고 있다. 이러한 투명 초음파 변환기 제작 결과에 대한 비교 분석을 수행하였다.

음파의 힘을 이용하는 음향집게는 나노 단위의 세포외소포에서 밀리미터 단위의 대규모 다세포생 물체까지 다양한 생체 입자를 조작하는 데 사용되는 매우 유용한 도구이다. 해당 분야는 수십년간 점진적인 개발이 이루어지고 있으며, 단일 초음파 빔을 사용하는 단일 빔 음향 집게(Single Beam Acoustic Tweezers, SBAT)기술 또한 세포 및 생물체 정밀 이동 및 분석이 가능한 플랫폼으로 발전했다. 최근 혁신적인 발전으로 SBAT를 이용하여 입자/세포 분리, 단일 세포 변형 기술이 개발되었으며 이로 인해 의공학 분야에서 학문적인 관심을 모으고 있다. 본 종설에서 SBAT기술의 기초 원리와 작동 방법에 대해서 설명하며 그간의 연구를 요약하고 이를 바탕으로 향후 연구에 대해서 전망한다.

고관절 이형성증(Developmental Dysplasia of Hip, DDH)은 영유아 성장기에 흔히 발생하는 병리학적 상태로, 영유아의 성장을 방해하고 잠재적인 합병증을 유발하는 원인 중 하나이며 이를 조기에 발견하고 치료하는 것은 매우 중요하다. 기존의 DDH 진단 방법으로는 촉진법과 X-ray 또는 초음파 영상 기반 고관절에서의 특징점 검출을 이용한 진단 방법이 있지만 특징점 검출 시 객관성과 생산성에 제한점이 존재한다. 본 연구에서는 X-ray 및 초음파 영상을 이용한 딥러닝 모델 기반 특징점 검출 방법을 제시하고, 다양한 딥러닝 모델을 이용하여 특징점 검출의 성능을 비교 분석하였다. 또한, 부족한 의료 데이터를 보완하는 방법인 다양한 데이터 증강 기법을 제시하고 비교 평가하였다. 본 연구에서는 Residual Network 152(ResNet152) 및 Simple & Complex augmentation 기법을 적용하였을 때 가장 높은 특징점 검출 성능을 보여주었으며, X-ray 영상에서 평균 Object Keypoint Similarity(OKS)가 약 95.33 %, 초음파 영상에서는 약 81.21 %로 각각 측정되었다. 이러한 결과는 고관절 초음파 및 X-ray 영상에서 딥러닝 모델을 적용함으로써 DDH 진단 시 특징점 검출에 관한 객관성과 생산성을 향상시킬 수 있음을 보여준다.

식약처에서 허가된 33개 체외 충격파 쇄석기 중 기술 문서가 공개된 10개(12개의 충격파 음장)에 대해 치료 효과 및 안전을 좌우하는 충격파의 음향 출력 분포를 조사했다. 조사 결과 핵심 충격파 음향 출력(P+, P-, efd, E)의 최대값은 제품별로(각각 최대 2.08배, 3.72배, 3.89배, 15.98배) 크게 차이가 나고 있다. 음향 출력 변수들의 값은 기술 문서에 충실하게 포함되지 않고 있으며, 일부 데이터는(예. efd) 통상적인 범위를 벗어나는 비정상적인 값을 가지는 것으로 나타났다. 제품 별로 큰 차이를 보이는 충격파 음향 출력은 동일한 적응증으로 허가 받은 ESWL 장비의 동등성을 훼손할 가능성이 높다는 것을 시사한다. 허가된 Extracorporeal Shock Wave Lithotripsy(ESWL) 제품의 기술 문서에 기재된 자료의 신뢰성을 검증하고, 임상에서 사용되는 제품의 성능이 기술 문서와 동일한지 확인하기 위해 공인된 시험 검사 기관의 확보가 필요하며, 노화로 인해 충격파 출력이 저하되는 ESWL 제품의 성능 유지 및 관리를 위한 규제 기관 주도의 사후 관리가 제안된다.