• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 학술발표대회 논문집 제19권 2호
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• pp.325-328
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• 2000

초음파 변환기의 정합을 위해서는 초음파 변환기의 등가회로 구성이 중요하다. 전통적인 등가회로의 경우 비교적 안정적인 등가회로를 예측하게 해 주지만 초음파변환기 구성에서 일어나는 초음파 변환기 외의 구성품 즉 Backing Material, Acoustic Window Material, Radiation Impedance 등에 의한 부가적인 효과를 모델링하는 데는 한계가 있다. 따라서 좀 더 일반적인 방법으로 초음파 변환기를 모델링하는 방법이 필요하다. 그런 방법의 하나로 주파수 영역 측정에 의한 초음파변환기 등가회로 추정법을 제안한다. 이 방법은 초음파 변환기 제작 시 많이 쓰는 임피던스 분석의 결과를 그대로 사용할 수 있고 또 그것이 없어도 일반 함수발생기와 오실로스코프만으로 측정할 수 있어서 랜덤함수를 발생시키고 이에 대한 출력을 저장해야 데이터를 얻을 수 있는 시간영역 추정법에 대해서 장점을 갖는다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.277-280
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• 2000

기존의 웨이브릿 기반 프랙탈 압축 방법은 전 영역에 대하여 최적의 정의역을 탐색하므로, 부호화 과정에서 많은 탐색시간이 소요되는 단점이 있다. 그래서 본 논문에서는 웨이브릿 변환영 역에서 SAS(Self Affine System) 기법을 이용한 웨이브릿 변환 기반 프랙탈 영상 압축 방법을 제안한다. 웨이브릿 변환영역에서 정의역과 치역을 구성하고, 각각의 정의역과 치역에 대해 모든 블록을 탐색하는 것이 아니라, 각 대역별로 공간적으로 같은 위치에 있는 블록을 정의역으로 선택한다. 이와 같이 웨이브릿 변환 영역에서 정의역 탐색과정이 필요 없는 SAS 프랙탈 영상 압축방법을 도입하여 부호화 과정에서 곱셈 계산량을 감소시켜 고속 부호화를 가능하게 하였고, 복호화 과정에서 각 레벨별로 서로 다른 스케일을 사용하여 화질을 개선하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.306-315
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• 2001

잡음환경에서의 음성인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방법에 있어, 기존의 스펙트럼 차감법은 잡음과 음성을 정확히 구별하기 힘들고 정확한 잡음의 특성을 추정할 수 없는 단점이 있다. 또한 웨이브렛 변환영역에서의 잡음제거 방법은 임계값 적용시 저주파 영역보다는 고주파영역에 상대적으로 더 큰 영향을 미쳐 고주파영역에서 신호의 손실이 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서는 스펙트럼 차감법 및 웨이브렛 변환을 이용한 잡음제거 방법의 단점을 개선하기 위하여 연속 웨이브렛 변환 영역에서 웨이브렛 계수의 스케일별 표준편차로 묵음구간과 음성 구간을 판별하여 끝점을 검출 후, 잡음이 섞인 음성신호를 이산 웨이브렛 변화에 의해 3개의 대역으로 분리하여 각각의 대역 내에서 스펙트럼 차감법을 적용시키는 방법을 제안한다. 끝점을 검출하고 대역을 나눔으로써 스펙트럼 차감을 적응할 잡음 신호의 특성을 정확히 추출할 수 있다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 스펙트럼 차감법 및 웨이브렛 변환을 이용한 잡음제거 방법보다 신호대 잡음비 및 Itakura-Saito거리 측면에서 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.697-700
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• 2000

워터마크의 실현방법은 크게 두 가지로 나누어지는데, 하나는 공간영역에서 처리방법이고 다른 하나는 주파수영역에서 처리방법이다. 초기에는 공간영역에서 처리가 많이 연구되었으나 공간영역에서의 워터마크 삽입방법은 주로 least significant bit(LSB)을 조작하기 때문에 주파수영역의 방법보다 각종 신호처리에 의해 워터마크가 쉽게 없어지는 단점이 생긴다. 따라서 현재는 그런 단점들을 잘 극복할 수 있는 방법으로 주파수 영역에서의 워터마크 삽입 방법이 많이 쓰인다. 본 논문에서는 디지털 영상을 위한 다해상도 이산 웨이브렛 변환을 사용한 워터마킹 방법을 제안하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.276-284
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• 1999

본 논문에서는 높은 자릿수를 이용하는 고속나눗셈 연산기의 성능을 향상시키는 한 방편으로, 나눗셈 연산시에 영역변환상수를 계산하지 않고 직접 검색테이블에 저장하는 방법을 제시하고자 한다. 그리고 영역변환상수 검색테이블의 크기를 줄이기 위하여 영역변환상수의 범위를 분석하여서 검색테이블의 크기를 일차적으로 줄였고, 범위를 분석한 영역변환상수를 두 개의 검색테이블로 구성하여서 이차적으로 크기를 줄었다. 제기된 방법론은 검색테이블의 크기를 줄이면서 나눗셈 연산기의 연산순환주기를 한 단계 낮출 수 있고, 연산순환주기를 감소하기 위한 기본 자릿수 선택시에 매우 유리하기 때문에 추후 다양한 응용이 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.23-29
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• 2002

본 논문에서는 의료정보시스템 중 PACS에서 필요한 영상압축 기법을 제안한다. 영상부호화 기법은 웨이브릿 변환 영역에서 선형예측기와 Lloyd-Max 양자화기를 사용하였다. 웨이브릿 변환 방법은 영상을 3레벨의 10개의 부밴드로 나누어 다해상도로 처리하며, 웨이브릿 변환 영역중 인간의 시각특성에 민감한 최저주파 영역은 무손실 부호화기인 DPCM으로 부호화하고, 나머지 고주파영역의 부밴드에 대해서는 부밴드간의 링잉현상과 영상의 엘리어싱을 감소시키기 위해서 선형예측기를 사용하였으며, 비선형양자화기로써 양자화 오차를 줄이기 위해 최적 양자화기로 Lloyd-Max 양자화기를 사용하였다. 실험결과 512$\times$512 복부 CT영상과 Chest영상에 대하여 PSNR이 28.53dB이 되었고, 복원화질이 우수함을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.136-139
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• 2004

본 논문은 MPEG-2 동영상의 축소전환 시 IDCT기법을 이용한 임베디드 시스템 구현에 대한 연구이다 일반적으로 압축된 MPEG-2 동영상의 축소전환은 입력 비트열을 완전 복호화한 후, 저대역 필터링과 서브 샘플링을 수행하는 것이다. 그러나 이 방법은 큰 메모리와 많은 계산량을 요구하는 단점이 있다. 최근 이러한 문제점을 해결하기 위해 DCT 영역에 축소 전환하는 방법이 제안되었다. 이 방법은 고해상도 프레임 메모리의 1/4만을 요구한다. 이는 완전히 축소된 영상이 프레임 메모리에 저장되기 때문이다 그러나 이로 인한 필도 정보의 손실은 움직임 보상 단계에서 심각한 오차를 일으키며 영상 화질을 저하시킨다. 임베디드 시스템에서는 동영상의 화질을 유지하며 계산량이 적은 축소 변환 기법이 필요하다. 공간적인 영역에서 축소 변환 방법과 주파수 영역에서의 축소 변환 기법을 임베디드 시스템에 적용하였을 때 동영상의 프레임 속도에 대하여 비교하여 보았다. 주파수 영역에서 축소 변환을 수행하였을 때 평균 29 frame/sec로 주파수 영역에서의 변환 기법이 25% 우수하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
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• pp.411-416
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• 1998

본 논문은 Wavelet 변환 영역에서 특징 벡터를 추출하여 ART2 신경회로망으로 실장 PCB 패턴을 인식하는 알고리즘을 제안한다. PCB 형태 정보는 Wavelet에 의해 주파수 영역으로 변환되고, 이들 계수 행렬로부터 특징 벡터로서 추출된다. ART2 신경회로망은 이러한 특징 벡터들을 입력벡터로 사용하여 인식한다. 실장 PCB 영상 55장을 사용하여 실험한 결고, 학습된 입력패턴은 물론 비학습 입력패턴에 대해서도 약 99%의 인식율을 얻었다. 또한 제안된 방법은 Wavelet 변환 영역사에서 수직, 수평, 대각선 정보만으로 특징 벡터를 구축함으로써 특징 추출 과정이 비교적 간단하고 특징 벡터의 수도 줄일 수 있어, 효과적인 특징벡터의 추출이 가능함을 보였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(하)
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• pp.1046-1051
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• 2002

본 논문에서는 웨이브릿 변환 영상에서 객체 영역을 인식하는 새로운 필터링 방법을 제안하고, 제안한 방법을 이용하여 객체 기반 영상검색 방법을 비교 분석한다. 기존의 방법은 특징벡터를 웨이브릿 변환 영상의 부대역 전체에서 추출하기 때문에 불필요한 배경정보가 포함됨으로써 검색효율이 감소하였다. 그러나 제안한 방법은 객체영역에서 특징벡터를 추출하므로 더욱 정확한 정보가 추출될 뿐 아니라, 불필요한 배경정보를 제거함으로써 검색효율을 향상시키며, 객체의 위치나 크기에 상관없이 검색효율을 일정하게 유지한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.73-74
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• 2011

댁내에서 사용하는 유틸리티 검침정보인 전기검침, 가스검침 그리고 수도사용량 데이터와 같은 이산적 특징의 시간영역 데이터를 주파수 영역으로 변환하여 분석하면 여러 가지 정보를 얻을 수 있다. 주파수 영역으로 변환된 신호를 고주파 성분과 저주파 성분으로 구분하여 패턴을 분석함으로서 거주자가 댁내에서 정상적인 생활을 하고 있는지 여부를 판단하는 알고리즘을 설계하고 구현하였다.