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카메라 모듈의 자동 초점 메커니즘 뒤에 숨겨진 과학
생성 날짜 11.10
스마트폰 사진 촬영, 미러리스 카메라, 산업 이미징의 시대에, 선명하고 깨끗한 이미지를 캡처하기 위해 필수적인 기능이 하나 있습니다: 자동 초점(Auto Focus, AF). 애완동물이 놀고 있는 순간을 사진으로 남기거나, 가족 휴가를 기록하거나, 창고에서 바코드를 스캔할 때, 카메라 모듈이 신속하고 정확하게 피사체에 초점을 맞추는 능력은 정교한 과학 원리에 의존합니다. 하지만 화면을 탭하거나 셔터를 반쯤 누를 때 렌즈 뒤에서 정확히 어떤 일이 발생할까요? 이 블로그는 자동 초점 메커니즘의 과학을 탐구하며, 광학, 전자기기, 소프트웨어가 어떻게 조화를 이루어 선명한 결과를 제공하는지 설명합니다—렌즈를 수동으로 돌릴 필요 없이 말이죠.
1. 소개: 현대 카메라 모듈에서 자동 초점이 중요한 이유
과학에 들어가기 전에, 오늘날 카메라 모듈에서 AF가 왜 필수적인지 명확히 해봅시다. 한때 필름 카메라의 표준이었던 수동 초점은 정밀한 손과 눈의 협응과 시간이 필요합니다. 이는 빠르게 진행되는 상황에서는 사치입니다. 예를 들어, 스마트폰의 카메라 모듈은 순간을 포착하기 위해 1초 이내에 초점을 맞춰야 하며, 보안 카메라는 흐트러짐 없이 움직이는 물체(사람이나 차량 등)를 추적해야 합니다.
자동 초점의 핵심은 기본적인 광학 문제를 해결하는 것입니다: 특정 피사체에서 나오는 빛이 카메라의 이미지 센서에 정확히 수렴하도록 하는 것입니다. 빛이 초점에서 벗어나면 센서에 흐릿한 "혼란의 원"을 형성하여 부드럽거나 흐릿한 세부 사항을 초래합니다. AF 시스템은 렌즈(또는 센서) 위치를 실시간으로 조정하여 이 문제를 제거하고, 피사체까지의 최적 거리를 계산하며 초점을 조정하여 혼란의 원이 감지할 수 없는 크기로 줄어들 때까지 정밀하게 맞춥니다.
하지만 모든 AF 시스템이 같은 방식으로 작동하는 것은 아닙니다. 수년 동안 기술은 단순한 대비 기반 방법에서 고급 위상 검출 및 AI 지원 시스템으로 발전해 왔으며, 각각은 독특한 과학적 원리에 기반하고 있습니다. 이를 자세히 살펴보겠습니다.
2. 자동 초점의 기본 과학: 이해해야 할 주요 용어
특정 메커니즘을 탐구하기 전에, 모든 AF 시스템의 기초가 되는 몇 가지 기본 개념을 정의해 봅시다:
• 이미지 센서: 빛을 전기 신호로 변환하는 빛에 민감한 칩(보통 CMOS 또는 CCD). 초점이 작동하려면 피사체에서 나오는 빛이 센서의 픽셀에 선명한 패턴으로 닿아야 합니다.
• 렌즈 요소: 대부분의 카메라 모듈은 여러 개의 유리 또는 플라스틱 렌즈를 사용합니다. 이러한 요소들 간의 거리를 조정하거나 전체 렌즈 그룹을 이동하면 “초점 거리”가 변경됩니다. 이는 빛이 센서에 수렴하는 거리입니다.
• 대비: 인접한 픽셀 간의 밝기 차이(예: 흰 벽에 검은 고양이가 있는 경우 대비가 높음). 많은 AF 시스템은 선명도를 결정하기 위해 대비를 사용합니다.
• 위상 차이: 렌즈의 서로 다른 부분을 통과할 때 빛의 파장이 약간 이동하는 현상. 이 이동은 렌즈가 초점을 맞추기 위해 얼마나 멀리 이동해야 하는지를 계산하는 데 도움을 주며, 이는 인간의 눈이 거리 판단을 위해 이분법적 시각을 사용하는 방식과 유사하다.
3. 빅 3: 주요 자동차 초점 메커니즘 설명
카메라 모듈은 각각 고유한 과학적 강점과 사용 사례를 가진 세 가지 주요 AF 기술에 의존합니다. 각 기술이 어떻게 작동하는지, 장단점은 무엇인지, 그리고 실제 장치에서 어디에서 찾을 수 있는지 살펴보겠습니다.
3.1 대비 감지 자동 초점(CDAF): “선명도 검사기”
대비 감지 AF (CDAF) 는 가장 오래되고 널리 사용되는 AF 방법 중 하나로, 입문용 카메라, 스마트폰 및 웹캠에서 발견됩니다. 그 원리는 간단합니다: 이미지를 대비를 측정하고 대비가 최대화될 때까지 렌즈를 조정합니다.
작동 방식 (단계별):
1. 초기 스캔: 렌즈는 중립 위치에서 시작합니다 (예: "무한대" 또는 중간 거리로 설정됨).
2. 대비 측정: 카메라의 센서가 미리보기 이미지를 촬영하고 선택한 초점 영역(예: 프레임의 중앙 또는 전화 화면에서 탭한 지점)의 대비를 분석합니다. 대비는 이웃 픽셀의 밝기를 비교하는 알고리즘을 사용하여 계산됩니다. 선명한 이미지는 갑작스러운 밝기 변화를 가지며(예: 책의 가장자리), 흐릿한 이미지는 점진적인 전환을 가집니다.
3. 렌즈 조정: 렌즈가 약간 이동하여(센서에 더 가까워지거나 멀어지며) 또 다른 미리보기를 촬영합니다. 시스템은 두 미리보기의 대비를 비교합니다.
4. 미세 조정: 이 “스캔 및 비교” 과정은 대비가 최고조에 이를 때까지 반복됩니다. 최대 대비가 감지되면 렌즈가 멈추고—이것이 초점이 맞는 위치입니다.
강점 뒤에 숨겨진 과학:
CDAF의 가장 큰 장점은 정확성입니다. 센서에서 선명도를 직접 측정하기 때문에 초점을 놓치는 일이 거의 없습니다(구형 위상차 검출 시스템과는 다르게). 또한 추가 하드웨어가 필요 없으며, 소프트웨어와 표준 센서만으로도 충분하여 저가형 카메라 모듈(예: 저비용 Android 기기나 액션 카메라)에 통합하기 저렴합니다.
제한 사항 (그리고 왜 발생하는가):
• 속도: 앞뒤 스캔에는 시간이 걸립니다(종종 0.5–1초). 이로 인해 CDAF는 움직이는 피사체(예: 뛰는 아이나 나는 새)에 대해 느립니다.
• 저조도 문제: 어두운 환경에서는 대비가 감소합니다(픽셀 간의 밝기 변화가 적기 때문입니다). CDAF는 초점을 끝없이 찾거나 잘못된 영역(예: 사람의 얼굴 대신 어두운 벽)에 고정될 수 있습니다.
일반적인 응용 프로그램:
• 입문자용 스마트폰 (예: 저가형 안드로이드 기기)
• 웹캠 및 노트북 카메라
• 포인트 앤 슈oot 카메라
• 정적 대상을 위한 산업용 카메라 (예: 문서 스캔)
3.2 위상 검출 자동 초점(PDAF): “거리 계산기”
위상 검출 AF (PDAF) CDAF의 속도 문제를 해결하기 위해 물리학을 사용하여 렌즈 위치를 예측합니다—앞뒤 스캔이 필요 없습니다. 이는 빠른 초점을 맞추는 미러리스 카메라, 고급 스마트폰 및 DSLR의 기술입니다.
위상 차의 과학:
PDAF를 이해하기 위해 두 개의 작은 구멍이 있는 창을 통해 바라보는 것을 상상해 보세요. 한쪽 눈을 감으면 밖에 있는 나무가 얼마나 멀리 있는지 판단하기 어렵지만, 두 눈을 모두 뜨면 뇌가 “위상 차이”(각 눈 사이에서 나무의 위치가 약간 이동하는 것)를 사용하여 거리를 계산합니다. PDAF는 같은 방식으로 작동하지만, 빛과 센서를 사용합니다.
카메라 모듈에서 PDAF는 빔 스플리터(작은 프리즘 또는 거울)를 사용하여 들어오는 빛을 두 개의 개별 빔으로 분리합니다. 이 빔은 빛이 얼마나 이동했는지를 측정하는 두 개의 작은 전용 센서(“위상 감지 픽셀”이라고 함)에 닿습니다. 이것이 바로 위상 차입니다.
카메라의 프로세서는 위상 차이를 "초점 거리"로 변환하는 간단한 공식을 사용합니다:
렌즈 이동 = (위상 차이 × 초점 거리) / 조리개 크기
간단히 말해서: 위상 차이가 클수록 렌즈가 초점을 맞추기 위해 이동해야 하는 거리가 멀어진다.
현대 카메라 모듈에서 PDAF 작동 방식:
구형 DSLR 카메라는 카메라 본체 내부에 별도의 “위상 검출 센서”를 사용했지만, 현대의 카메라 모듈(스마트폰의 카메라와 같은)은 주요 이미지 센서에 직접 온-센서 위상 검출 픽셀을 통합합니다. 이를 “하이브리드 AF”라고 부르며(자세한 내용은 나중에 다루겠습니다), 기본 위상 검출 과학은 동일하게 유지됩니다:
1. 빛 분할: 셔터를 반쯤 누르거나 화면을 탭하면 렌즈가 센서 위상 픽셀로 빛을 전달합니다. 이 픽셀들은 쌍으로 그룹화되어 있으며, 각 쌍은 피사체의 약간 다른 모습을 포착합니다.
2. 위상 측정: 프로세서는 각 픽셀 쌍의 두 개의 뷰를 비교합니다. 피사체가 초점에서 벗어나면 뷰가 이동하게 됩니다(두 개의 다른 눈으로 나무를 보는 것과 같습니다).
3. 원샷 조정: 위상 차이를 사용하여 프로세서는 렌즈가 얼마나 멀리 그리고 어떤 방향으로 이동해야 하는지를 정확하게 계산합니다. 렌즈는 올바른 위치로 한 번 이동하며, 스캔이 필요하지 않습니다.
4. 확인: 일부 PDAF 시스템은 초점을 조정하기 위해 빠른 대비 검사를 사용합니다(여기서 "하이브리드"가 등장합니다), 하지만 주요 작업은 한 단계에서 수행됩니다.
강점의 과학:
• 속도: PDAF는 0.1–0.3초 내에 초점을 맞출 수 있으며, 움직이는 피사체(예: 스포츠 사진 촬영 또는 비디오)를 추적하기에 충분히 빠릅니다.
• 저조도 성능: 위상 차이는 대비보다 어두운 빛에서 측정하기가 더 쉽습니다. 빛이 적어도 시스템은 여전히 초점 거리를 계산할 수 있지만, 정확도가 약간 떨어질 수 있습니다.
• 연속 AF (AF-C): PDAF는 움직이는 피사체를 추적하는 데 뛰어납니다. 초점 차 측정을 초당 30–60회 업데이트하여 피사체를 선명하게 유지하기 위해 렌즈를 실시간으로 조정합니다.
제한 사항:
• 하드웨어 비용: 센서 내 위상 픽셀이 센서의 공간을 차지하여 이미지 캡처에 사용할 수 있는 픽셀 수를 줄입니다(하지만 이는 현대 센서에서는 최소화됩니다).
• 조리개 의존성: PDAF는 넓은 조리개 렌즈(예: f/1.8 또는 f/2.0)에서 가장 잘 작동합니다. 좁은 조리개(예: f/8)에서는 위상 차이가 너무 작아 정확하게 측정할 수 없으므로 시스템이 CDAF로 전환될 수 있습니다.
일반적인 응용 프로그램:
• 고급 스마트폰 (예: 아이폰 15 프로, 삼성 갤럭시 S24 울트라)
• 미러리스 카메라 (예: 소니 알파 시리즈, 후지필름 X-T5)
• DSLRs (예: Canon EOS R5, Nikon Z6)
• 액션 카메라 (예: GoPro Hero 12)
3.3 레이저 자동 초점 (LAF): “거리 스캐너”
레이저 자동 초점(LAF)은 주로 스마트폰과 컴팩트 카메라에서 AF 속도와 정확성을 높이기 위해 사용되는 최신 기술로, 특히 저조도에서 효과적입니다. CDAF 및 PDAF와 달리, LAF는 피사체의 빛을 사용하는 대신 자체 레이저를 방출하여 거리를 측정합니다.
비행 시간(ToF)의 과학:
대부분의 LAF 시스템은 Time-of-Flight (ToF) 기술에 의존합니다. 이는 신호(이 경우 레이저)가 대상까지 이동한 후 반사되어 돌아오는 데 걸리는 시간을 측정하여 거리를 계산하는 물리학 원리입니다. 공식은 간단합니다:
Distance = (빛의 속도 × 비행 시간) / 2
(우리는 레이저가 대상까지 가고 다시 돌아오기 때문에 2로 나눕니다.)
카메라 모듈에서 LAF 시스템은 세 가지 주요 구성 요소를 포함합니다:
• 레이저 발사기: 짧은 빛의 펄스를 방출하는 작고 저전력의 적외선(IR) 레이저(인간의 눈에는 보이지 않음)입니다.
• 빛 센서: 주제에서 반사된 레이저 펄스를 포착하는 감지기.
• 타이머: 레이저가 방출되는 시점과 감지되는 시점 사이의 시간을 측정하는 정밀 시계.
LAF 작동 방식:
1. 레이저 펄스: 포커스를 시작하면, 발사기가 피사체를 향해 IR 레이저 펄스의 일시적인 폭발을 보냅니다.
2. 반사 및 탐지: 펄스가 피사체에 닿아 카메라 모듈의 광 센서로 반사됩니다.
3. 거리 계산: 타이머는 펄스가 돌아오는 데 걸리는 시간을 측정합니다. ToF 공식을 사용하여 프로세서는 대상까지의 정확한 거리를 계산합니다.
4. 렌즈 조정: 렌즈는 계산된 거리와 일치하는 위치로 직접 이동합니다—스캔 없이, 위상 비교 없이.
강점 뒤에 숨겨진 과학:
• 초고속 초점: ToF 측정은 나노초(1억 분의 1초) 단위로 이루어지므로 LAF는 0.1초 이내에 초점을 맞출 수 있습니다. 이는 대부분의 PDAF 시스템보다 빠릅니다.
• 저조도 슈퍼스타: LAF는 자체 레이저(주변 광원이 아님)를 사용하기 때문에 어두운 환경(예: 어두운 레스토랑이나 야간)에서도 완벽하게 작동합니다. 또한 거리를 직접 측정하기 때문에 "초점 탐색"을 피합니다.
• 근접 촬영의 정확성: LAF는 매크로 사진 촬영(예: 꽃이나 작은 물체의 사진 촬영)에 이상적이며, 2–5 cm의 짧은 거리까지 측정할 수 있습니다. 이는 CDAF가 종종 어려움을 겪는 부분입니다.
제한 사항:
• 짧은 범위: 대부분의 스마트폰 LAF 시스템은 2–5미터까지만 작동합니다. 그 이상에서는 레이저 펄스가 너무 약해져서 감지할 수 없으므로 카메라는 PDAF 또는 CDAF로 전환됩니다.
• 반사성 물체: 반짝이는 표면(예: 유리, 금속 또는 물)은 레이저가 센서를 멀리 반사하게 하여 비행 시간을 측정하기 어렵게 만듭니다. LAF는 이러한 물체에 초점을 맞추지 못할 수 있습니다.
• 날씨 간섭: 비, 안개 또는 먼지가 레이저 펄스를 산란시켜 정확도를 감소시킬 수 있습니다. 폭우 시 LAF는 PDAF보다 신뢰성이 떨어질 수 있습니다.
일반적인 응용 프로그램:
• 플래그십 스마트폰 (예: 아이폰 15, 구글 픽셀 8 프로)
• 매크로 사진 촬영을 위한 컴팩트 카메라
• 단거리 스캔용 산업 카메라 (예: 소형 부품의 3D 모델링)
4. 하이브리드 자동 초점: 모든 세계의 장점을 결합하다
단일 AF 메커니즘은 완벽하지 않으므로 현대 카메라 모듈(특히 스마트폰 및 미러리스 카메라)은 개별 한계를 극복하기 위해 CDAF, PDAF 및 때때로 LAF를 혼합한 하이브리드 AF 시스템을 사용합니다.
하이브리드 AF의 과학은 모두 "시너지"에 관한 것입니다:
• PDAF 속도: 이 시스템은 PDAF로 시작하여 피사체에 빠르게 초점을 맞춥니다(위상 차이를 사용하여 대략적인 렌즈 위치를 계산합니다).
• 정확성을 위한 CDAF: PDAF가 가까워지면, CDAF가 대비를 극대화하여 초점을 미세 조정합니다—이로 인해 PDAF의 약간의 오류(예: 저조도 또는 좁은 조리개로 인한)가 제거됩니다.
• LAF 저조도/클로즈업용: 어두운 환경이나 매크로 촬영 시, LAF는 PDAF 및 CDAF를 안내하기 위한 정확한 거리 측정을 제공하여 초점 시간을 줄이고 오류를 감소시킵니다.
예를 들어, iPhone 15 Pro의 카메라 모듈은 “Dual-Pixel PDAF” 시스템(각 픽셀이 위상 검출 픽셀로 작동함)과 미세 조정을 위한 CDAF, 저조도 초점을 위한 ToF 센서를 결합한 것입니다. 이 하이브리드 접근 방식은 밝은 낮부터 어두운 콘서트에 이르기까지 거의 모든 시나리오에서 빠르고 정확한 초점을 보장합니다.
5. 자동 초점 성능에 영향을 미치는 주요 요소
최고의 AF 메커니즘조차 카메라 모듈의 다른 구성 요소가 최적화되지 않으면 성능이 저하될 수 있습니다. AF 시스템의 작동 성능에 영향을 미치는 과학적 요소는 다음과 같습니다:
5.1 센서 크기 및 픽셀 밀도
더 큰 이미지 센서(예: 풀프레임 대 스마트폰 센서)는 더 많은 빛을 포착하여 대비와 위상 검출 정확도를 향상시킵니다—특히 저조도에서. 예산 스마트폰에 있는 작은 센서들은 작업할 수 있는 빛이 적기 때문에 AF가 더 느리거나 덜 신뢰할 수 있습니다.
픽셀 밀도(제곱 인치당 픽셀 수)도 중요합니다. 고밀도 센서(예: 108MP 스마트폰 센서)는 더 많은 위상 검출 픽셀을 가질 수 있지만, 작은 센서에 너무 많은 픽셀을 집어넣으면 빛 감도가 감소할 수 있습니다. 이는 해상도와 AF 성능 간의 균형을 만들어냅니다.
5.2 렌즈 품질 및 조리개
렌즈는 카메라 모듈의 “눈”이며, 그 디자인은 AF에 직접적인 영향을 미칩니다. 넓은 조리개 렌즈(예: f/1.4)는 더 많은 빛을 받아들이며, 이는 대비(CDAF)와 위상 차이(PDAF)를 증가시킵니다. 또한, 더 좁은 “피사계 심도”(초점이 맞는 이미지의 영역)를 생성하여 AF 시스템이 특정 피사체(예: 사람의 얼굴과 배경)로 잠금을 쉽게 할 수 있도록 합니다.
저렴하고 저품질의 렌즈는 "포커스 호흡" (초점 조절 시 이미지 이동) 또는 "색수차" (색상 가장자리) 현상이 있을 수 있으며, 이는 AF 알고리즘을 혼란스럽게 하고 정확성을 감소시킬 수 있습니다.
5.3 프로세서 속도 및 소프트웨어 알고리즘
AF는 하드웨어만큼 소프트웨어에 관한 것입니다. 카메라의 프로세서(예: Apple의 A17 Pro, Qualcomm의 Snapdragon 8 Gen 3)는 위상 차이, 대비 및 레이저 데이터를 실시간으로 처리해야 합니다. 더 빠른 프로세서는 AF 계산을 초당 60회 이상 업데이트할 수 있습니다(움직이는 피사체를 추적하는 데 중요합니다).
소프트웨어 알고리즘도 역할을 합니다. AI 기반 AF(현대 스마트폰에 있는)는 머신 러닝을 사용하여 피사체(예: 얼굴, 동물, 자동차)를 인식하고 이를 우선시합니다. 따라서 시스템은 잘못된 영역(예: 개 대신 나무)에 집중하는 데 시간을 낭비하지 않습니다. 예를 들어, 구글의 픽셀 8 프로는 "리얼 톤 AF"를 사용하여 인간 피부 톤을 감지하고 바쁜 장면에서도 얼굴에 고정합니다.
5.4 주변 조명 조건
빛은 AF의 생명선입니다. 밝은 빛에서:
• CDAF는 잘 작동합니다 (픽셀 간의 높은 대비).
• PDAF는 위상 차이를 정확하게 측정합니다.
• LAF는 덜 필요하지만 여전히 클로즈업에 유용합니다.
어두운 조명에서:
• 대비가 감소하여 CDAF가 느려집니다.
• 위상 차이를 측정하기가 더 어려워지므로 PDAF의 정확도가 떨어질 수 있습니다.
• LAF(또는 ToF 센서)는 주변 빛에 의존하지 않기 때문에 중요해집니다.
6. 자동 초점 기술의 미래 동향
카메라 모듈이 더 작고, 더 강력해지며, 더 많은 장치(예: 스마트 안경, 드론, 의료 스캐너)에 통합됨에 따라 AF 기술은 새로운 요구를 충족하기 위해 진화하고 있습니다. 주목해야 할 과학적 발전은 다음과 같습니다:
6.1 AI 기반 예측 AF
미래의 AF 시스템은 AI를 사용하여 주제가 다음에 어디로 이동할지를 "예측"할 것입니다. 현재 위치에 단순히 반응하는 것이 아니라 말이죠. 예를 들어, 스포츠 카메라는 축구공의 궤적을 학습하고 공이 목표에 도달하기 전에 초점을 조정하여 흐림이 전혀 없도록 할 수 있습니다. 이는 수백만 개의 움직이는 주제를 기반으로 훈련된 머신 러닝 모델에 의존하여 시스템이 움직임 패턴을 예측할 수 있게 합니다.
6.2 다중 레이저 ToF 시스템
현재 LAF 시스템은 단일 레이저를 사용하지만, 차세대 모듈은 여러 개의 레이저(또는 더 넓은 시야를 커버하는 "레이저 배열")를 포함할 수 있어 더 넓은 영역에서 거리를 측정할 수 있습니다. 이는 큰 피사체(예: 사람 그룹)에 대한 AF 정확도를 향상시키고 반사면에서의 오류를 줄이는 데 도움이 됩니다(여러 개의 레이저 펄스가 사용 가능한 반사의 가능성을 높이기 때문입니다).
6.3 웨어러블을 위한 초소형 PDAF
스마트 안경과 스마트워치는 작은 카메라 모듈을 가지고 있어, 엔지니어들은 밀리미터 크기의 센서에 맞는 “마이크로 PDAF” 시스템을 개발하고 있습니다. 이러한 시스템은 소형화된 위상 검출 픽셀과 유연한 렌즈를 사용하여 공간이 제한된 장치에서 빠른 초점을 제공합니다.
7. 결론: 선명한 이미지를 가능하게 하는 보이지 않는 과학
자동 초점은 “마법” 기능처럼 보일 수 있지만, 기본 물리학—광학, 위상 차이, 비행 시간—과 최첨단 전자기기 및 소프트웨어에 뿌리를 두고 있습니다. 저가형 전화기의 대비 감지 시스템부터 플래그십 카메라의 하이브리드 PDAF/LAF 설정에 이르기까지, 각 AF 메커니즘은 특정 문제: 속도, 정확성 또는 저조도 성능을 해결하기 위해 설계되었습니다.
다음 번에 전화 화면을 탭하여 주제에 초점을 맞출 때, 작동 중인 과학을 기억하세요: 빛이 빔으로 분할되고, 레이저가 표면에서 반사되며, 프로세서가 나노초 단위로 거리를 계산합니다—모두 당신의 사진이 선명하게 나오도록 하기 위해서입니다. 카메라 모듈이 계속 발전함에 따라, AF는 더욱 빠르고, 정확하며, 적응력이 뛰어나게 될 것입니다—어떤 상황에서도 완벽한 샷을 캡처하는 것이 그 어느 때보다 쉬워질 것입니다.
카메라나 스마트폰에서 자동 초점이 어떻게 작동하는지에 대한 질문이 있으신가요? 댓글로 알려주세요!
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