Hearing Impairment Simulation for the Performance Evaluation of Hearing Aid.

Hong, Sung Hwa; Kim, Dong Wook; Cho, Yang Sun; Woo, Hyo Chang; Doh, Won; Park, Young Cheol; Kim, Won Ky

Korean Journal of Otorhinolaryngology-Head and Neck Surgery > Volume 41(1); 1998 > Article

Original Article

Korean Journal of Otorhinolaryngology-Head and Neck Surgery 1998;41(1): 13-20.

Hearing Impairment Simulation for the Performance Evaluation of Hearing Aid.

Sung Hwa Hong, Dong Wook Kim, Yang Sun Cho, Hyo Chang Woo, Won Doh, Young Cheol Park, Won Ky Kim

¹Department of ORL-HNS, Sungkyunkwan University, College of Medicine, Samsung Medical Center, Seoul, Korea.
²Department of Electronic Engineering, Yonsei University, Seoul, Korea.
³BME Center, Samsung Biomedical Research Institute, Seoul, Korea.

보청기 개발에서의 감각신경성 난청의 모델링

홍성화¹ · 김동욱³ · 조양선¹ · 우효창¹ · 도 원² · 박영철³ · 김원기³

성균관대학교 의과대학 삼성서울병원 이비인후과학교실1;연세대학교 신호처리연구센터2;삼성생명과학연구소 임상의공학연구센터3;

주제어: 모의 난청ㆍ감각신경성 난청ㆍ디지털 보청기.

ABSTRACT

BACKGROUND AND OBJECTIVES:
With the advent of high speed digital signal processing chips, many digital techniques have been introduced to hearing aids. Generally, subject-based clinical tests are needed to verify the performance of hearing aids, which required both time and cost. A hearing impairment simulation (HIS) system is developed in real-time system which is aimed to simulate the sensorineural hearing impairment. In this paper, we present an indirect method to evaluate and predict the performance of hearing aid systems without the help of actual subjects.
MATERIALS AND METHODS:
The system is developed based on the model constructed from auditory test results and nonlinear behaviors of sensorineural hearing impaired persons. To verify the proposed system, signals processed were presented to normal listeners and their auditory data modified by the system were measured and compared with those of the impaired models.
RESULTS:
The auditory data of models were closely simulated to normal listeners by HIS system in all frequencies especially to those with hearing loss of more than 60 dB.
CONCLUSION:
HIS System can be used clinically in developing new digital hearing aid algorithm.

Keywords: Hearing impairment simulation(HIS)ㆍSensorineural hearing lossㆍDigital hearing aid

서론 보청기 시스템을 개발할 때 가장 어려운 점은 실제 난청자들의 감각을 얼마나 효과적으로 반영하는가 하는 점이다. 지금까지는 전적으로 실제 난청자들에 대한 임상 실험에 의존할 수밖에 없었는데, 이러한 임상 실험에는 대상 환자의 지속적 참여의 어려움, 노년층이나 유아층 환자의 불확실한 테스트 반응, 막대한 시간과 비용 등의 여러 가지 어려움이 따른다. 이러한 문제점들을 해결하기 위한 한 방법으로, 본 연구에서는 보청기의 개발 단계에서 임상 실험을 보완하여 그 성능을 예측할 수 있는 새로운 평가 시스템을 제안하고자 한다. 현재까지 보청기가 발전되면서 감각신경성 난청에서 나타나는 loudness recruitment 현상1)을 해결하기 위하여 입력된 신호의 크기에 따라 각기 다른 비율로 신호를 증폭시켜주는 음향 압축형 보청기가 개발되었고,2) 또한 최근 디지털 신호 처리 기술의 발전과 더불어 더욱 향상된 기능을 갖는 보청기들이 개발되고 있으나 아직도 난청자들의 요구를 완벽하게 충족시키기에는 부족한 점이 많으며 이를 위해 보청기에 대한 더 많은 연구와 개발이 필요한 실정이다. 상기한 이유들로 실제 난청자를 대상으로 하지 않으면서 보청기의 예상 이득을 검증하기 위해서는 일정 크기의 순음에 대한 보청기의 응답을 관찰하는 방법을 일반적으로 사용하지만 이러한 방법은 입력 신호의 주파수와 크기에 따라 이득이 변화하는 음향 압축형 보청기에 대해서는 적용하기가 어렵다. 그래서 난청자의 반응을 나타내도록 트레이닝된 신경망(neural network) 회로를 이용하거나3) 청각기관을 필터뱅크로 모델링한 후 그 역함수를 보청기 알고리즘으로 이용하는 방법4)들이 제안되었으나 실제 난청 현상 과정에 대응되는 파라미터의 조절이 힘들며, 시스템이 지나치게 복잡하여 실시간 구현이 어렵다는 문제점으로 인하여 널리 이용되지는 못하였다. 저자들은 입력 음성 신호의 주파수 대역별, 크기별 이득 감소라는 감각신경성 난청의 특성을 모델링하여 모의 난청(Hearing Impairment Simulation, HIS)을 개발하였는데 이로써 난청에 관계되는 파라미터의 변환이 용이할 뿐 아니라, 하나의 필터를 사용함으로써 필터뱅크가 갖는 밴드간의 이득이 달라서 생기는 왜곡 등의 문제점들을 해결할 수 있었으며 정상인들이 난청 현상을 실제로 체험함으로써 보청기에 대한 주관적 평가를 개발 과정에서 고려할 수 있게 하였다. 재료 및 방법 본 모의 난청(Hearing Impairment Simulation, HIS) 시스템은 DSP 96002칩(Motorola, USA)이 탑재된 DSP96 board(Ariel, USA)를 이용하여 IBM 호환 PC상에서 프로그래밍을 통하여 실시간 시스템으로 구현하였다. 마이크로 입력된 아날로그 신호는 DSP96 board상에서 디지털 신호로 변환되며 이렇게 변환된 신호는 난청 시뮬레이션에 의하여 난청자가 듣는 소리인 난청음으로 모델링되고 다시 아날로그 신호로 변환(digital-to-analog conversion)되어 스피커 음으로 들리게 된다. HIS system의 원리 본 시스템은 감각신경성 난청을 모델링의 대상으로 하고 있다. 정상인들로 하여금 감각신경성 난청자와 같은 청각 효과를 갖게 하기 위해서는 정상인들의 가청영역을 난청자들의 가청영역으로 전이시켜 주어야 하는데, 이것은 입력되는 음성 신호의 크기를 적절히 낮추어 줌으로써 실현할 수 있다. 감각신경성 난청은 가청 역치와 불쾌역치가 주파수별로 다르고 또 이에 따라 가청 대역이 좁아지는 특징이 있으므로, 입력 음성 신호에 가해지는 이득도 주파수와 입력 크기별로 달라져야 한다. 이를 위해서는 입력음의 스펙트럼 분석을 통한 주파수별 입력 크기 측정과 더불어 입력 크기에 따른 비선형적(non-linear)인 청력손실의 이득 계산과정이 필요하다. 본 시스템은 Fig. 1과 같이 크게 스펙트럼 분석, 청력 손실 이득 계산, 필터링의 세 부분으로 이루어져 있다. 실제 난청환자의 data를 모델로 하여 난청 시뮬레이션을 행하고 나면, 이 입력신호(processed signal)가 정상인의 가청한계보다 낮아져 정상인을 난청인과 같이 모델링하는 효과를 얻을 수 있다. 본 시스템의 세부사항은 다음과 같다. 스펙트럼 분석 본 시스템에서는 입력되는 음성 신호의 각 주파수 대역별 크기에 따라 각각의 청력 손실 이득이 달라지므로 이러한 주파수 대역별 입력 신호의 정확한 크기의 측정이 매우 중요하다. 따라서 입력 신호의 스펙트럼 분석단에서는 16 kHz의 샘플링 주파수로 표본된 입력 음성 신호를 128개의 샘플들로 구성된 블럭들별로 처리한다. 스펙트럼 분석은 단구간 FFT(fast Fourier transformation)를 통하여 이루어진다. 이렇게 얻어진 스펙트럼은 심리 음향 모델을 적용하여 임계대역(critical band) 단위로 처리되는데,5) 이는 기저막의 청신경들이 필터 뱅크와 같이 주파수 영역을 거리에 따라 나누어 음을 인식하게 되는 영역을 의미한다. 임계대역의 크기는 저주파 대역에서는 거의 일정하지만, 고주파 대역으로 갈수록 지수 함수의 형태를 취하며 커지는 형태를 갖게 된다. 인간의 귀는 낮은 주파수 대역의 음에 대해서 선택성이 매우 높으며, 높은 주파수 대역의 음은 상대적으로 잘 구별하지 못하게 되는데 이러한 청각 특성을 효과적으로 모델링하기 위해서는 임계 대역의 개념이 도입되어져야 한다. 본 시스템의 스펙트럼 분석단에서는 입력 음성 신호의 스펙트럼이 모두 20개의 임계대역으로 나뉘어지며 각 임계대역에 대하여 평균 파워가 계산된다. 청력 손실 이득 계산 정상인의 가청대역을 감각신경성 난청자의 가청대역으로 전이시키기 위해서는 각 주파수에서의 입력 신호의 크기와 출력되는 신호의 크기 사이의 비선형적 이득 관계가 정의되어져야 한다. 본 시스템에서는 청력손실함수(HLF：hearing loss function)의 개념을 도입하여 난청 현상으로 인해 입력 신호의 크기가 감소하는 현상을 모델링하였다. 청력손실함수는 각 주파수별 입력 신호 크기에 따른 출력 신호 크기를 정의하는 함수로서, 난청모델의 순음청력검사에서 0.25, 0.5, 1, 2, 4 kHz 등 5개 주파수에서의 청력 손실 데이터를 사용하여 구한다. 그 입력 변수로서 각 주파수에서의 순음역치(TH：threshold of hearing)와 불쾌역치(UCL：uncomfortable level), 그리고 감각신경성 난청의 loudness recruitment를 모델링하기 위한 입력 변수로서 쾌적역치(MCL：most comfortable level)를 사용한다. 이러한 관계는 Fig. 2와 같은 형태로 나타낼 수 있으며, 그림에서 A, B, C는 입력 크기이고 A’,B’,C’와 A”,B”,C”은 각각 모델링하고자 하는 난청자와 정상인의 TH, MCL, UCL을 나타낸다. Fig. 3은 정상인과 loudness recruitment 현상이 발생한 난청자의 등가 loudness 곡선(equal loudness curve)의 예이다. 실제로 loudness recruitment 현상을 이상적으로 모델링하기 위해서는 Fig. 3과 같은 난청자와 정상인의 등가 loudness 곡선에 대한 정보가 필요하지만 이는 정확하게 측정하기가 매우 힘들다. 이에 비해, MCL은 등가 loudness 곡선의 특성을 가지면서 특히 가청 대역이 좁은 감각신경성 난청자들의 경우 비교적 정확한 측정이 가능한 것으로 알려져 있으므로3) 불균등한 loudness recruitment를 가장 효율적으로 모델링하는데 필요한 변수로 사용하였다. 이들을 바탕으로 하여, 스펙트럼 분석단에서 얻은 20개의 임계 대역에서의 평균 파워를 각 밴드의 청력 손실 함수에 적용하여 밴드별 청력 손실 이득을 얻는다. 하나의 임계 대역에 속하는 모든 주파수 성분들은 같은 이득을 갖게 되며, 이에 따라 128개 전 주파수 성분들에 대한 각각의 이득이 얻어진다. 필터링 모의 난청 시스템의 필터링에는 주파수 표본화 필터(fre-quency sampling filter)를 사용하였다. 필터 뱅크를 이용한 다채널 시스템을 사용하여 각 밴드들을 각각 독립적으로 처리하게 되면, 시변, 비선형적인 특성을 갖는 필터 이득으로 인해 밴드간의 스펙트럼 왜곡이 커지게 되고,2)6) 스펙트럼 자체가 전체적으로 편평해지는 현상(spectrum flattening)이 발생한다.7) 또한 주파수 대역에서의 해상도를 높이기 위해 밴드 수를 늘리면 전체 시스템이 커지고 복잡해진다.8) 이러한 다채널 필터 뱅크 시스템의 문제점을 해결하기 위해서, 단일 주파수 표본화 필터(single frequency sampling filter)를 설계하였다. 주파수 표본화 필터는 주파수축 상에서 일정 간격으로 떨어져 있는 위치들에서의 진폭(amplitude)으로부터 필터계수를 얻기 때문에 필터 뱅크 방법보다 임의의 응답 특성을 갖도록 설계하는데 용이할 뿐 아니라 선형 위상을 보장할 수 있는 장점이 있다.9)10) Fig. 4는 난청 시뮬레이션을 행한 뒤의 음성 신호의 변화를 보여주는 예이다. 실제 입력 음성 신호를 보면 정상인의 가청 한계 위에 대부분의 신호가 존재하여 정상인은 들을 수 있지만, 난청자의 가청 한계보다는 낮아 난청인은 이 소리를 들을 수 없다. 난청 시뮬레이션을 행하고 나면, 이 입력신호가 정상인의 가청 한계보다 낮아져 정상인이 마치 난청인처럼 입력신호를 받아들여 거의 소리를 들을 수 없게 된다. HIS 시스템의 성능 평가 방법 우선 HIS 자체의 수치적인 정밀도를 가지기 위하여 청력검사기와 같은 크기의 음을 발생할 수 있도록 calibration을 하였는데 GSI 61 audiometer(GSI, USA), TDH 50p 헤드폰(Telephonics, USA)과 2260 Sound Analyzer(B & K, Denmark)를 이용하였고, 0 dB를 기준으로 calibration하였다. HIS의 평가를 위해 실제 감각신경성 난청 환자의 청력 검사 데이터를 이용하여 HIS를 가지고 처리한 후, 정상인에게 이 신호를 사용하여 측정한 결과를 난청 환자의 원래 청력역치와 어음검사를 이용하여 비교하는 실험을 하였다. 어음검사에 필요한 음성 데이터는 청력검사실에서 사용하는 spondee word와 PB word 리스트를 DAT(Sony, Japan)에 녹음하여 음원으로 이용하였으며, 어음청취역치검사(SRT：speech reception threshold test)와 어음명료도검사(SDT：speech discrimination test)를 시행하였다. 실험은 감각신경성난청자 세명의 실제 데이터를 난청모델로 이용하였다. 대상은 순음청력검사상 전 주파수에서 양측의 역치가 20 dB 이하이고 SDT score가 96%이상인 26 명의 정상인을 대상으로 하였으며, 두 번째와 세 번째 모델의 경우 경도의 고주파 난청군을 포함시켜 난청 시뮬레이터의 대상이 정상청력군이 아닌 경우와 비교 분석하였다. 정상군의 연령은 20세에서 33세 사이였으며 남녀 비는 동일하게 하였고 검사하는 쪽(side)은 임의로 정하였다. 난청모델은 첫 번째로 전 주파수에서 비교적 일정한 역치를 가진 flat한 난청의 경우를 정상인 4명을 대상으로 모델링하였고, 두 번째와 세 번째는 정도의 차이를 보이는 2가지 고주파 난청의 경우를 각각 정상인 7명과 15명에서 모델링하였다. 실제 난청자의 데이터와 HIS 결과의 청력 역치 비교를 위하여 각각 0.25, 0.5, 1, 2, 4 kHz의 주파수에서 난청모델의 역치와 함께 실험 대상자들의 결과 역치를 최대치와 최소치 및 각 주파수에서의 평균치로 audiogram상에서 나타내었다(Figs. 5a, 6a and 7a). 어음명료도의 비교에서는 HIS의 결과를 평균치와 함께 모두 표시하였으며 경도의 난청자를 대상으로한 결과를 포함시켜서 차이점을 분석하였다(Figs. 5b, 6b and 7b). 통계방법으로는 실험 대상자가 충분치 않고 그룹간 비교가 아니기 때문에 부호 순위합 검정법에 기초한 비모수적 통계방식인 Wilcoxin’s signed rank test를 이용하였다. 본 실험에서 33 MHz의 DSP96002 DSP Chip을 이용한 실시간 시스템에서는 약 52%의 processing rate를 보여서 시스템의 운용에는 무리가 없었다. 결과 0.25, 0.5, 1, 2, 4 kHz 등 5개 주파수의 출력 크기와 GSI 61 audiometer의 차이는 HIS 자체의 calibration 허용 오차인 1.6 dB 이하였으며 이 오차의 범위는 실험에 따라 크게 다르지 않았다. 난청의 모델링은 주파수에 따라 flat한 특성을 갖는 감각신경성 난청자와 두 명의 고주파 난청자를 대상으로 하였으며 각각 청력역치와 어음명료도 검사를 통하여 비교하였다. 난청 모델 I 모델링한 환자는 43세인 여성 난청자로서 우측귀의 난청 정도는 주파수에 따라 거의 변화가 없는 약 50 dB정도의 청력 역치를 가지고 있으며 SRT와 MCL은 각각 46과 72 dB이며 SDT 결과는 80%였다. HIS를 통하여 정상 청력자를 대상으로 한 청력 역치 및 어음명료도검사 결과를 실제 난청자의 검사치와 비교하였다(Fig. 5a). 각 주파수별 오차는 5 dB 이하로 나타나서 비교적 flat한 난청 특성을 갖는 경우에는 양호한 결과를 보였다. 환자의 SRT 점수인 46 dB에 비교하여 HIS를 통하여 검사했을때 각각 46, 49, 49, 53 dB로 나와 평균 3.25dB의 차이를 보였으며 어음명료도검사 결과도 평균 83%로 모델 환자의 결과와 비슷한 데이터를 얻을 수 있었다(Fig. 5b). 난청 모델 I의 경우에는 대상자(4명)가 적어서 통계적 분석은 실시하지 않았다. 난청 모델 II 모델링 대상은 64세인 남성 난청자의 좌측 귀로 난청의 정도는 고주파로 갈수록 난청이 심해져 4 kHz에서 80 dB의 역치를 보이는 전형적인 감각신경성 난청이었다. SRT와 MCL은 각각 38과 78 dB이며 SDT는 88%이었다. 7명의 정상군을 대상으로 모의 난청을 실시한 결과 각 주파수에서 청력역치 최소값과 최대값간의 변이가 난청모델 I보다 큰 청력역치곡선을 보였으나, 난청자의 청력검사와 거의 유사한 형태를 나타냈다(Fig. 6a). 통계적 검증에서 95%의 신뢰 구간을 갖는 경우 4 kHz를 제외한 4개의 주파수에서는 난청모델의 청력역치와 유의한 차이가 없었다. 4 kHz의 경우 유의한 차이를 보였는데 모델의 실제 역치인 80 dB보다 평균 7.5 dB정도 역치가 낮아졌다. HIS 후의 어음명료도검사는 88±3%로 난청모델의 실제 검사치인 88%와 유의한 차이가 없었으며 최소치와 최대치의 차이가 10%이내로 나타났다(Fig. 6b). 정상군과의 비교를 위해 경도의 난청자군을 대상으로 한 HIS의 결과, 정상군보다 순음청력검사와 언어청력검사에서 청력역치가 올라가거나 명료도가 떨어지는 현상을 보였다. 4 kHz에서만 30∼45 dB의 dip이 있는 경우에는(HL 1, 2, 3) 4 kHz의 대상 청력보다 역치가 상승되었고 어음명료도에서 4∼8% 정도 낮은 결과가 나왔다. 4 kHz는 정상청력이고 8 kHz에서 55 dB 난청이 있는 고주파 난청의 경우(HL 4)에는, 4 kHz에서의 청력역치는 대상청력과 차이가 없지만 어음명료도 검사에서는 60%로 위의 경우와 달리 난청모델의 데이터와 비교하여 상당한 차이(28%)를 보였다. 난청 모델 III 40세인 남성 난청자의 우측 귀를 대상으로 모델링하였으며 난청의 정도는 고주파로 갈수록 역치가 증가하는 양상이였다. MCL은 74 dB로 난청 모델 II의 경우(78 dB)와 비슷하였지만 SRT와 SDT는 각각 62 dB, 42%로, 특히 어음 변별력의 차이가 많이 나서 recruitment가 심한 난청인 경우 HIS가 어떻게 모델링되는지를 아는데 도움을 주었다. 15명의 정상군을 대상으로 실험을 한 결과 청력역치의 변위폭이 상대적으로 위의 두 경우 보다 넓었으며, 전체적으로 난청모델보다 청력역치가 낮아지는 경향을 보였다(Fig. 7a). 통계적 검증에서는 95%의 신뢰 구간에서 250, 500 Hz 결과는 난청모델과 유의한 차이가 없었으나 1 k, 2 k, 4 k Hz의 주파수에서는각각 평균 2.5, 2.5, 5 dB의 유의한 차이를 보였다. 어음명료도검사결과는 43.06±4.89%로 난청모델의 검사치(42%)보다 유의하게 높은 값을 얻었다(Fig. 7b). 경도의 난청자군을 대상으로 한 HIS의 결과, 4 kHz에서만 40 dB의 dip이 있는 경우에는(HL 1) 4 kHz의 대상 청력보다 역치가 상승되었고 어음명료도는 30%로 모델보다 12% 정도 낮은 결과가 나왔다. 4 kHz는 정상청력이고 8 kHz에서 45, 30dB 난청이 있는 고주파 난청의 경우(HL 2, 3)에는, 4 kHz에서의 청력역치는 대상청력과 차이가 없지만 어음명료도검사에서 20, 28%로 난청모델의 데이터와 비교하여 상당한 차이를 보였다. 고찰 감각신경성 난청의 양상은 전음성 난청에 비해 매우 복잡한데, 이 경우에는 난청자의 가청 역치가 상승할 뿐 아니라 가청영역이 좁아져서 음성신호의 조그만 크기 변화에도 민감하게 반응하는 loudness recruitment 현상이 생긴다.1) 이런 현상이 생기면 신호음 크기의 작은 상승도 청자에게는 큰 증가로 느껴지게 된다. 그러므로 감각신경성 난청의 경우 선형적인 증폭 특성을 갖는 보청기를 사용하게 되면 대화 소리는 크게 들리더라도 대화 내용은 불명확하거나 왜곡되게 들리게 된다. 또한 가청영역이 좁은 주파수 대역에서는 증폭된 음성신호의 크기가 쉽게 가청영역을 넘어버리게 되어 보청기 사용자로 하여금 불쾌감을 느끼게 한다. 감각신경성 난청의 이러한 특성 때문에 입력된 신호 크기에 따라 각기 다른 비율로 신호를 증폭시켜주는 음향 압축형 보청기가 개발되었다.2) 또한 최근 디지털 신호 처리 기술의 발전과 더불어 digitally-programmable hearing aid, digital hearing aid 등의 발전된 보청기들이 개발되고 있으나 아직도 기능이 완벽하지는 않으며, 보청기에 대한 더 많은 연구와 개발이 필요한 실정이다. 보청기 시스템을 개발할 때 가장 중요한 점은 보청기를 착용한 실제 난청자들이 느끼는 감각을 얼마나 효과적으로 반영하는가 하는 점인데, 이러한 정보를 얻기 위해서 지금까지는 전적으로 실제 난청자들에 대한 임상 실험에 의존할 수밖에 없었다. 그러나 개발 단계의 보청기의 성능을 평가하는데 있어서 수많은 시행착오를 고려할 때, 대상 환자의 지속적 참여가 힘들고 환자의 불확실한 테스트 반응, 막대한 시간과 비용 등의 여러 가지 어려움이 따른다. 그래서 실제 난청자를 대상으로 하지 않고 보청기의 예상 이득을 검증하기 위해서는 일반적으로 일정 크기의 순음에 대한 응답을 조사하는 방법을 사용하지만, 입력 신호의 주파수와 크기에 따라 이득이 변화하는 음향 압축형 보청기에 대해서는 적용하기가 어렵다. Rutledge 등(1991)은 난청자의 반응을 나타내도록 트레이닝된 신경망회로를 이용하여 보청기의 성능을 예측 비교하였는데, 이러한 경우에는 실제 난청 현상 과정에 대응되는 파라미터(연결강도：weight)의 조절이 힘들다고 하였다.3) Chabries(1994) 등은 인간의 청각기관을 필터뱅크로 모델링한 후 그 역함수를 보청기 알고리즘으로 이용하는 방법을 제안하였는데, 이 방법은 정확하게 난청을 모델링 할 수는 있었으나 난청 시뮬레이션으로 이용하기에는 시스템이 지나치게 복잡하여 실시간 구현이 어렵다는 문제점이 있었다.4) 저자들이 개발한 모의 난청(hearing impairment simulation, HIS) 시스템은 입력 음성 신호의 주파수 대역별, 크기별 이득 감소라는 감각신경성 난청의 특성을 모델링하였는데 상기한 방법들과는 달리 난청에 관계되는 변수들의 변환이 용이하였고, 하나의 필터를 사용함으로써 필터 뱅크가 갖는 밴드간의 이득이 달라서 생기는 왜곡 등의 문제점들을 해결할 수 있었다. HIS를 이용한 실험의 결과 정상인을 모델링하여 난청모델과 유사한 결과를 얻을 수 있었는데, 이로서 본 연구에서 제안된 시스템이 추구하는 목표를 이루었다고 생각된다. 실험을 시행한 세 가지의 난청형 중에서 전 주파수에서 flat한 난청이 고주파 난청에 비하여 좋은 결과를 보였는데, 이러한 결과는 초기 HIS를 calibration하는 과정에서도 HIS 출력 음의 크기가 flat한 난청의 경우에서 상대적으로 적은 오차를 보인 것을 고려할 때보다 난청의 모델링이 정확함을 시사한다고 생각된다. 난청 모델 II와 III에서는 전체적으로는 비슷한 형태의 결과를 얻었으나 완전하지는 않았는데 recruitment가 심한 모델 III에서 역치를 낮추는 경향이 심하였으며 이는 어음명료도 결과에서도 반영이 되었다. 특히 각 모델에서 주파수별로 60 dB 이상의 역치를 가진 경우 결과와 유의한 차이를 보였는데 이는 본 시스템이 recruitment가 심한 고도난청은 완벽하게 반영하지 못함을 나타내며, 향후 이에 대한 수정, 보완이 필요하다고 생각된다. 경도의 난청자를 대상으로한 난청 시뮬레이션 결과는 청력역치는 비교적 잘 반영하는 듯이 보였으나 어음명료도 검사에서 정상군을 대상으로 하였을 때보다 많은 차이를 보였다. 즉, 8 kHz 이상에서만 역치가 올라간 대상자의 HIS 결과, 4 kHz까지의 역치 검사에서는 정상 청력처럼 모델링되었으나 어음명료도검사에서 정상군과 큰 차이를 보여 HIS의 대상자로 적합치 않음을 알 수 있었고, 따라서 정확한 모델링이 되기 위해서는 정상 청력군으로 대상이 한정되어야 한다고 사료된다. 난청의 현상을 완벽히 모델링하는 일은 매우 어려운 일이고 보청기에 있어서 임상연구는 제일 중요한 요건 중에 하나이다. 그러나 디지털 보청기 개발 등 새로운 알고리즘이나 보청 장치를 개선하는 데에 있어서 임상연구에 수반되는 많은 비용 및 시간 손실을 줄이고 보다 정량적 연구에 접근하는 잇점을 얻을 수 있다는 점에서 난청에 대한 정량적 분석이나 시뮬레이션은 매우 중요하다. 최근 가상현실의 실현 등 급속도로 발전하고 있는 컴퓨터 분야의 발달에 힘입어 컴퓨터를 이용하여 난청 현상에 대한 시뮬레이션을 시행한 후 난청을 분석하고 난청을 보상하기 위한 노력을 하는 것은 향후 보청기를 연구하는데 당연한 과정이라고 생각된다. 이러한 연구결과를 바탕으로 향후 hair cell 손상에 따른 주파수 선택성 둔화 현상과 같은 보다 정교한 감각신경성 난청 현상을 시뮬레이션하기 위한 심도 있는 연구가 수행되어야 할 것이며 현재 개발되어 있는 보청기들에 대한 평가와 함께 보다 향상된 기능을 갖는 보청기 시스템 개발에 대한 연구가 함께 수행되어야 할 것으로 사료된다. 결론 본 연구에서는 보청기 개발 과정에서 난청 환자를 통한 직접적인 임상 실험을 대치하여 보청기의 성능을 예측 평가할 수 있는 모의 난청 시스템을 제안하였으며, 실제 환자의 검사치를 사용한 임상 실험을 통하여 시스템의 성능을 평가하였다. 실험 결과 고도난청을 완벽하게 반영하지는 못했지만, 정상인을 모델링하여 난청모델과 매우 유사한 결과를 얻어냄으로써 제안된 시스템이 목적하고자 하는 바를 이룰 수 있음을 검증하였다. 또한 HIS의 목적인 디지털 보청기 알고리즘을 개발하기 위한 평가 도구로서, 개발 초기에 다양한 알고리즘을 구현하여 HIS와 연계하여 실험함으로 기존 보청기 알고리즘의 평가 및 새로운 보청기 알고리즘의 개발, 평가나 향후 난청자를 대상으로 하는 임상연구에서 사용할 수 있는 유용성을 입증하였다.
REFERENCES
1) Villchur E. Signal processing to improve speech intelligibility in perceptive deafness. J Acoust Soc Am 1973;53:1646-57. 2) Lippmann RP, Braida LD, Durlachand NI. Study of multichannel amplitude compression and linear amplification for persons with sensorineural hearing loss. J Acoust Soc Am 1981;69:524-34. 3) Rutledge HC. Compensation for recruitment of loudness in sensorineural hearing impairments using a sinusoidal model of speech. Proc IEEE ICASSP 1991:3641-4. 4) Chabries DM, Anderson DV, Stockham TG, Christiansen RW. Application of a human auditory model to loudness perception and hearing compensation. Proc IEEE ICASSP 1995:3527-30. 5) Zwicker E, Fastl H. Psychoacoustics. Berlin: Springer-Verlag; 1990. p.133-47. 6) Moore BC. Design and evaluation of a two-channel compression hearing aid. J Rehabil Res Dev 1987;24(4):181-92. 7) Bustamante DK, Braida LD. Multiband compression limiting for hearingimpaired listeners. J Rehabil Res Dev 1987;24(4):149-60. 8) Crochiere RE, Rabiner LR. Multirate Digital Signal Processing, Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1983. 9) Ifeachor EC, Jervis BW. Digital Signal Processing: A Practical Approach: Addison Wesley; 1993. p.317-44. 10) Asano F, Suzuki Y, Sone T, et al. A digital hearing aid that compensates loudness for sensorineural impaired listeners. Proc IEEE ICASSP; 1991. p.3625-8.