• Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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• 1996.06a
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• pp.373-376
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• 1996

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.8 no.3
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• pp.178-184
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• 2007

The EEG signal in general can be categorized as the Alpha wave, the Beta wave, the Theta wave, and the Delta wave. The alpha wave, showed in stable state, is the dominant wave for a human EEG and the beta wave displays the excited state. The subject of this paper was to recognize the stable state of EEG quantitatively using wavelet transform and power spectrum analysis. We decomposed EEG signal into the alpha wave and the beta wave in the process of wavelet transform, and calculated each power spectrum of EEG signal, using Fast Fourier Transform. And then we calculated the stable state quantitatively by stable state ratio, defined as the power spectrum of the alpha wave over that of the beta wave. The study showed that it took more than 10 minutes to reach the stable state from the normal activity in 69 % of the subjects, 5 -10 minutes in 9%, and less than 5 minutes in 16 %.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.35S no.8
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• pp.39-46
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• 1998

One of the main techniques for diagnosing heart disease is by examining the electrocardiogram(ECG). Many studies on detecting the QRS complex, P, and T waves have been performed because meaningful information is contained in these parameters. However, the earlier detection techniques can not effectively extract those parameters from the ECG that is severely contaminated by noise source. In this paper, we performed the extracting parameters from and recovering the ECG signal using wavelets transform that has recently been applying to various fields.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.171-172
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• 2015

PMU (Phasor Measurement Unit)는 전력시스템의 노드에서 실시간으로 시간 동기화된 페이저 정보를 측정하여 전력계통 모니터링을 가능하게 하는 장치이다. 이 때, PMU가 모니터링 장치로서 활용되기 위해서는 고신뢰도의 페이저 정보 측정이 요구된다. 기본적인 페이저 추정기법은 푸리에 변환을 이용하여 정현파 신호의 기본주파수 성분을 분석하는 것으로 본 논문에서는 푸리에 변환 기반 페이저 추정기법과 웨이브렛 기반 페이저 추정기법의 성능을 분석하여 웨이브렛 기반 페이저 추정기법의 타당성을 검토하고자 하였다. 페이저 추정기법의 평가에는 IEEE 표준에 따른 TVE (Total Vector Error) 개념을 사용하며 정현파 신호의 진폭변화와 위상변화 및 잡음발생 환경의 진폭변화에 대하여 페이저 추정 기법들의 성능평가로 신뢰성을 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.8B
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• pp.1129-1140
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• 2001

본 논문에서는 블록기반 동영상 부호화에서 나타나는 양자화 잡음을 그 특성에 맞게 모델링을 하고, 이를 기반으로 웨이블렛 변환(wavelet transform)을 이용하여 양자화 잡음을 제거하는 후처리 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 양자화 잡음을 특정 프로화일(profile)로 표현되는 블록화 잡음과 비에지 화소(non-edge pixel)에서 백색 가우시안 특성을 가지는 나머지 잡음의 합으로 모델링 한다. 이러한 양자화 잡음의 모델을 기반으로 정칙화 미분(regularized differentiation)을 표현하는 Mallat의 1차원 웨이브렛 변환을 이용하여 영상복원 관점에서 각각의 잡음을 제거한다. 먼저, 웨이브렛 영역의 블록경계에서 임펄스로 나타나는 블록화 잡음 성분들의 크기를 추정하여 줄임으로 해서 블록화 잡음을 제거한다. 이때 임펄스 크기의 추정은 메디안 필터와 양자화 파라미터(quantization parameter), 그리고 국부 활동도(local activity)를 이용하여 이루어진다. 그리고 나머지 잡음은 비에지 화소에서 연역치화(soft-thresholding)을 수행함으로써 제거한다. 이러한 후처리 방법의 구현은 실시간 응용을 위해 웨이브렛 필터를 이용하여 근사적으로 공간 영역에서 이루어진다. 실험 결과, 제안된 방법이 다양한 영상과 압축률에 대해 MPEG-4 VM(verification model) 후처리 필터(post-filter)보다 PSNR 성능뿐만 아니라 주관적 화질면에서도 우수함을 확인하였다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.13A no.3 s.100
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• pp.267-274
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• 2006

This paper describes a method to achieve different level of detail for the given volumetric data by assigning weight for the given data points. The relation between wavelet transformation and alpha shape was investigated to define the different level of resolution. Scattered data are defined as a collection of data that have little specified connectivity between data points. The quality of interpolant in volumetric trivariate space depends not only on the distribution of the data points in ${\Re}^3$, but also on the data value (intensity). We can improve the quality of an approximation by using wavelet coefficient as weight for the corresponding data points.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.751-754
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• 2001

일반적으로 디지털 컬러 영상의 워터마킹 구현방법은 기존의 워터마킹 방법을 RGB 컬러 성분에 대해 각각 적용하였기 때문에 컬러 영상의 특성을 충분히 고려하지 못했다. 그러나 인간의 시각 체계(HVS : Human Visual System)의 특성을 이용하면 컬러 영상에 더욱 효과적으로 워터마크를 삽입할 수 있다. 본 논문에서는 다해상도 이산 웨이브렛 변환 영역에서의 인간의 시각 체계의 특성을 이용한 컬러 영상 워터마킹 방법을 제안하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1997.06a
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• pp.5-8
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• 1997

음성신호는 성대를 통과한 공기 흐름의 성질에 따라 유성음과 무성음으로 구분될 수 있다. 그 중 유성음에서는 성대의 규칙적인 지동이 존재하게 된는 데 이때 성대가 닫히는 순간을 GCI(Glotal Closure Instant)라 하며 성대 진동의 기본주기를 피치라고 한다. 이러한 피치는 음성합성, 음성인식, 피치동기 음성신호의 분석등에 중요한 파라미터 중의 하나이다. 본 논문에서는 가우시안 함수의 일차미분형태를 갖는 웨이브렛 함수를 사용할 경우 신호의 급격한 변화부분을 검출할 수 있다는 성질을 이용하여 음성 신호의 GCI를 찾아내고 이를 이용하여 피치를 검출하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2002.11a
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• pp.363.1-363
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• 2002

This paper presents that the Wavelet Transform can be used to detect the various local defects in a gearbox. Two types of defects which are broken tooth and localized wear, are experimented and the signals are collected by accerometer and acoustic sensors and analyized. Because of the complecity of the signals acquired form sensors, it is needed to identify the interesting signal. (omitted)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.535-537
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• 2002

본 논문에서는 HVS을 이용하여 웨이브렛기반 이미지 워터마킹 기법을 제안한다. 웨이브렛 변환 된 각 밴드 중 최고 저주파 밴드에 인접한 3개의 밴드를 선택하여 각 밴드에 워터마크를 반복적으로 삽입하여 견고성을 높였다. 또한 밴드 안의 모든 계수 값에 워터마크를 삽입하지 않고 선택적으로 삽입함으로써 비가시성을 고려하였다. 저주파 영역에 워터마크를 삽입함으로서 가우시안 노이즈나 JPEG, 잘라내기 등 여러 공격모델에 대해 견고성을 잘 보여주고 있다.