• 제목/요약/키워드: 연속 웨이블릿 변환

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웨이블릿 변환과 인공신경망을 이용한 결함분류 프로그램 개발과 용접부 결함 AE 신호에의 적용 연구 (Development of Defect Classification Program by Wavelet Transform and Neural Network and Its Application to AE Signal Deu to Welding Defect)

  • 김성훈;이강용
    • 비파괴검사학회지
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    • 제21권1호
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    • pp.54-61
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    • 2001
  • 웨이블릿 변환과 인공신경망을 이용하여 AE 신호를 분류하는 소프트웨어 패키지를 개발하였다. 웨이블릿 변환으로는 연속 웨이블릿 변환과 이산 웨이블릿 변환을 모두 고려하였으며, 인공신경망의 모델로는 오류 역전파 인공신경망을 사용하였다. 분류에 사용된 AE 신호는 용접부에 인공결함을 가진 시편의 3점 굽힘시험에서 발생한 신호이다. 개발된 소프트웨어 패키지를 이용하여 이 신호를 웨이블릿 변환시켜 생성된 시간-주파수 평면상에서 특징값을 추출하고 이를 인공신경망에 학습하여 인공신경망 분류기를 설계하고 검증하였다. 본 연구에서 개발된 소프트웨어 패키지를 이용한 AE 신호 분류법이 유용함을 보이고, 또한 연속 웨이블릿 변환과 이산 웨이블릿 변환에 의한 분류 결과를 비교하였다.

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연속 웨이블릿 변환을 사용한 비프로파일링 기반 전력 분석 공격 (Non-Profiling Power Analysis Attacks Using Continuous Wavelet Transform Method)

  • 배대현;이재욱;하재철
    • 정보보호학회논문지
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    • 제31권6호
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    • pp.1127-1136
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    • 2021
  • 전력 분석 공격에서 소비 전력 파형의 잡음과 정렬 불량은 공격 성공 여부를 좌우하는 주요한 요인이다. 따라서 이를 완화하기 위한 여러 연구가 수행되고 있으며 웨이블릿 변환 기반의 신호처리 방법도 그중 하나이다. 대부분의 웨이블릿을 사용한 연구에서는 파형 압축할 수 있는 이산 웨이블릿 변환을 사용해 왔는데, 그 이유는 연속 웨이블릿변환 기법이 선택된 스케일의 개수에 따라 데이터 크기 및 분석 시간이 증가할 뿐만 아니라 효율적인 스케일 선택 방법도 없기 때문이다. 본 논문에서는 전력 분석 공격에 최적화된 연속 웨이블릿 변환의 효율적인 스케일 선택 방법을 제안하며 이를 이용해 파형을 인코딩할 경우 분석 성능이 크게 향상될 수 있음을 보인다. 비프로파일링 공격인 CPA(Correlation Power Analysis) 및 DDLA(Differential Deep Learning Analysis) 공격 실험 결과, 제안하는 방법이 잡음 감쇄와 파형 정렬에 효과적임을 확인하였다.

2차원 연속 웨이블릿을 이용한 편광 필름 결함 검출 (Polaroid Film Defect Detection Using 2D - Continuous Wavelet Transform)

  • 정창도;김세윤;주영복;윤병주;최병재;박길흠
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제19권6호
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    • pp.743-748
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    • 2009
  • 본 논문은 2차원 연속 웨이블릿을 이용하여 조명에 의한 불균일한 휘도성분을 제거하여 TFT Display 핵심 부품인 편광필름 영상내의 결함을 검사 할 수 있는 방법을 제안한다. 영상 신호는 불균일한 휘도 분포와 노이즈 신호, 그리고 결함 신호로 구성되어 있다. 영상의 2차원 웨이블릿 변환은 스케일이 다른 여러 성분이 중첩된 다해상도 구조를 형성한다. 본 논문에서는 1차원 미분 가우시안 웨이블릿을 적용하여 영상에 중첩되어 있는 다해상도 성분 중 배경 휘도 성분을 효율적으로 추출하여 제거하는 전처리 기법을 제안한다. 이를 이용하여 원 영상에서 배경 성분을 분리할 수 있어 보다 신뢰성 있게 결함을 검출할 수 있다.

웨이블릿 변환을 이용한 움직이는 물체 추적 (Detection and Tracking of Moving Objects by Wavelet Transform)

  • 김종배;이창우;김항준
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (하)
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    • pp.899-902
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    • 2001
  • 본 논문은 도로 상에서 움직이는 물체를 검출하고 웨이블릿 변환을 이용하여 검출된 물체를 추적하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 후보 영역 추출 단계와 물체 판별 단계 그리고 추적 단계로 이루어진다. 첫번째 단계에서는 연속된 두 프레임간의 차영상 분석 방법을 기반하여 움직이는 물체에 의해 발생한 영역과 그 이외의 다른 영역들을 검출한다. 두 번째 단계에서는 검출된 영역에 포함되어 있는 물체를 웨이블릿 변환 계수를 입력하는 신경망을 사용하여 판별한다. 그리고 판별된 물체의 위치 및 크기 정보와 웨이블릿 변환 계수를 이용하여 추적한다. 제안한 방법을 실험한 결과, 물체 추적률은 93%, 프레임당 처리 시간은 0.19ms 이다. 본 논문에서 제안한 방법은 실시간 교통 감시 시스템에 유용하게 적용될 수 있다.

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GA와 중회귀분석을 이용한 부정맥 진단의 최적 웨이블릿 계수의 선택 (Optimal wavelet coefficient selection for diagnosis of arrhythmia using genetic algorithm and multiple regressions)

  • 정갑성;김태선;이종호
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2534-2536
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    • 2004
  • 본 논문은 유전알고리즘을 이용하여 부정맥 진단의 최적화된 입력을 구성하는 방법을 제시한다. 심전도 신호의 특징을 추출하기 위해 웨이블릿 변환이 널리 사용되고 있지만, 추출된 특징들의 선택과 최적화의 문제에 대해서는 명쾌한 해결책을 제시하지 못하고 있다. 심전도 신호는 연속 웨이블릿 변환을 이용해 5레벨로 분해되었으며, 각 서브밴드에서 추출된 계수들은 부정맥 진단을 위한 특징으로 쓰이게 된다. 웨이블릿 변환을 통해 추출된 특징들(feature)은 유전자 알고리즘과 중회귀 분석을 동하여 부정맥 진단을 위한 최적화된 특징조합이 결정되었다. 본 연구를 통해 특정레벨의 어떤 계수가 부정맥 진단에 크게 영향을 미치는지 판단할 수 있었으며 입력의 차원감소는 연산시간의 축소를 가져왔고 분류정확도를 향상시켜 분류기의 성능을 증대시켰다.

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시각 자극의 집중에 따른 시간 변화에 대한 뇌 유발전위의 공간 - 주파수간 상관 변화 분석 (Spatial - Frequency Analysis of time-varying Coherence using ERP signals for attentional visual stimulus)

  • 이벽진;유선국
    • 감성과학
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    • 제16권4호
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    • pp.527-534
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    • 2013
  • 본 연구에서는 코히어런스 분석을 통하여 시각집중 기간 동안 시간 변화에 대한 뇌기능과 관련된 공간-주파수간 연관관계를 해석하였다. 집중관련 시각자극 실험 데이터를 통해 ${\theta}$${\alpha}$ 대역에서 서로 다른 두피 위치간 위상연관변화를 확인하였다. 좌우 전두엽, 전두엽과 두정엽 간 뇌유발전위는 P100, N200지점에서 위상동조를 보였으며, 전두엽과 후두엽 간 뇌유발전위는 시각 처리 정보가 반영되는 P300지점에서 위상동조를 보였다. 고정된 길이의 창을 이용하는 단구간 푸리에 변환에 비하여 연속 웨이블릿 변환은 모 웨이블릿의 파라미터 조정을 통한 다중해상도 분석이 가능하였다. 따라서 연속 웨이블릿 변환을 이용한 코히어런스 결과가 시간변화에 대한 뇌유발전위의 공간-주파수간 연관관계의 변화를 확인하는데 유효함을 확인하였다. 비 집중 자극수행에 대해서는 위상동조 현상이 나타나지 않았다.

다중시기 위성영상을 이용한 3차원 웨이블릿 변환의 지구모니터링 응용가능성 연구 (The Applicability for Earth Surface Monitoring Based on 3D Wavelet Transform Using the Multi-temporal Satellite Imagery)

  • 류희영;이기원
    • 한국지구과학회지
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    • 제32권6호
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    • pp.560-574
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    • 2011
  • 주기적이고 지속적으로 자료를 얻을 수 있는 위성영상은 지표면의 변화를 모니터링 하기 위한 매우 효과적인 자료이다. 위성영상을 이용한 기존의 변화탐지 연구는 두 시점의 지표 특성을 각각 분석해 서로 비교하여 변화를 밝혀내는 연구를 주로 해왔다. 그러나 최근에는 연속성을 갖는 다중 시기 위성영상으로부터 전체적인 경향이나 단기적인 변화를 찾아내는 연구에 관심이 높아지고 있다. 이 연구에서는 다중 시기 위성영상을 분석하기 위해 3차원 웨이블릿 변환 기반의 기법을 제안하고 테스트해보았다. 3차원 웨이블릿 변환을 이용하면 자료의 중요한 특성은 보존하면서 차원을 줄이는 것이 가능하다. 또한 다중 시기의 자료로부터 주요 패턴을 간추려 내고 공간, 시간적으로 인접한 주변 화소와의 관계를 파악할 수 있다. 연구 결과, 3차원 웨이블릿 변환 기법은 전체적인 경향성이나 특별한 변화 특성을 빠른 시간내에 밝혀내는 데 유용할 뿐만 아니라 분해 방향에 따라 각기 다른 정보를 제공해 주는 하위 밴드를 통해 새로운 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

다중해상도해석을 이용한 콘크리트 재료의 수치적 동질화 (Numerical Homogenization in Concrete Materials Using Multi-Resolution Analysis)

  • 이인규;노영숙
    • 콘크리트학회논문집
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    • 제17권6호
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    • pp.939-946
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    • 2005
  • 비균질 재료인 콘크리트의 강성 특성과 성능저하 현상을 웨이블릿 변환을 이용한 다중해상도해석을 통해 각 관찰 규모에 따라 동질화 과정의 적용성 및 거시적 손상지수의 평가 등을 연구하였다. 연속적인 Haar 웨이블릿 변환은 기존 강성행렬의 특성을 연속적인 축소규모로의 복제를 통해 미세규모로부터 거시규모로의 축소 또는 복원 과정을 나타내었고 이는 선형구조계의 크기별 스펙트럼 특성의 보존, 즉 타원성, 철면성 그리고 양의 정부호성을 보존하여 각 규모별 해의 유효성을 확인하였다. 웨이블릿 계수를 이용한 기존 강성의 평균은 거시단계의 변형에너지와 상호관계를 가지고 아래 단계로의 축소, 윗 단계로의 복원을 자유롭게 할 수 있는 장점이 있다. 이러한 다중해상도해석의 예제로서 1차원 및 2차원 2상복합체를 가지고 유한요소해석을 통해 기존 이론의 검증과 최소고유치의 각 크기단계별 변화 과정, 원 축소 구조계의 해의 유일성 그리고 국부적 손상지수의 동질화 여부 등을 검사하였다. 이러한 동질화 축소 과정은 자유도가 큰 비선형 구조계로의 적용의 첫 단계를 제공하였다.

Wavelet 변환과 경계선 검출 필터를 이용한 초음파 영상의 화질증대 (Improvement in the Quality of Ultrasonographic Images Using Wavelet Conversion and a Boundary Detection Filter)

  • 한동균;임재동;이준행
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제2권1호
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    • pp.23-29
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    • 2008
  • 본 연구에서는 웨이블릿 변환과 경계선 검출 필터를 이용하여 초음파영상의 다해상도 분해를 한 후 경계선 검출 필터링을 통해 초음파 영상의 화질을 개선하는 방안을 제안하였다. 제안된 방법에서는 잡음을 줄이고 에지를 강화하기 위해 웨이블릿 변환된 영상으로부터 얻어진 저해상도 영상에서 고해상도 영상으로 단계적으로 영역별 선택계수 조정과 방향성을 고려한 에지 필터링을 수행하였다. 이를 통해 반점영역의 픽셀은 웨이블릿 계수를 줄여 에지를 제외한 영역에서 선택적 저역통과 필터링 효과를 만들고, 에지에서는 접선 방향으로 평활화를 하여 연속성을 향상시키고, 법선 방향으로는 세선화를 하여 contrast를 높였다. 실험을 통해 단일해상도에서 비선형적 이방성의 확산모델을 이용한 필터링 방법과 웨이블릿 수축구조를 이용한 필터링 방법에 대해 비교하였다.

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