웨이브렛 변환을 이용하여 방송용 HD-VCR(high definition video cassette recorder)의 요구조건들을 충족시키는 부호화 기법을 제안한다. 고정 비트율(constant bit rate)을 얻기 위하여, 앞 화면(frame)의 부호화 결과를 토대로 현재 화면의 양자화 간격을 결정하는 전망 제어 기법(forward rate control)과, 독립부호(IDC : independently decodable code) 와 종속부호(DOC: dependently dccodable code)로 구성되는 2단계 부호기(2 level codcr) 기법을 제안한다. 에러(error)의 확산을 최소화시키기 위하여, 전체 변환영상을 변환블록(transform block)으로 재구성하고, 각 변환 블록을 트리구조(tree structure)로 표현하여 독립적으로 부호화한다. 실험 결과 제안한 부호화 기법은 기존의 DCT(discrete cosine transform)를 사용한 부호화 기법 보다 같은 압축률에서 블록현상(block effect)이 없는 우수한 화질을 나타냈다. 제안한 전방 제어 기법과, 2단계 부호기를 이용하여 매우 정교한 비트량 제어(rate control)를 구현하였다.
Wavelet Transform is a new tools for signal processing, such as data compressing extraction of parameter for Reconition and Diagnostics. This transform has an advandage of a good resolution compared to Fast Fourier Transform (FFT) In this study, we employ the wavelet transform for analysis of Acoustic Emission raw signal generated form rotary compressor. In abnormal condition of rotary compressor, the state of operating condition can be classified by analizing coefficient of wavelet transformed signal.
최근 하드웨어 및 소프트웨어의 급속한 발전으로 멀티미디어 및 영상(정지, 동영상) 정보가 급증하고 있다. 본 논문에서는 요즘 영상처리 분야뿐만 아니라 여러 응용 분야에서 많이 사용되고 있는 웨이브렛 변환(Wavelet Transform)과 공간 영상(spatial image)의 영역 분류 사이에 상관관계를 이용하여 회전된 영상을 검색하는 시스템을 제안하고 구현한다.
현대의 산업계에서 많은 기기들은 민감한 전자부품들을 사용하고 있다. 이들 기기들은 전압의 변동에 민감하게 반응하여 오동작을 일으킬 수 있으며, 이로 인해 산업현장의 안전에 영향을 미치는 주요 요인이 되기도 한다. 특히 순시적인 전압 강하를 허용하지 않는 중요한 부하기기의 사용이 급증하고 있다. 따라서 순시전압저하(instantaneous voltage sag)는 전기의 신뢰성과 안전성에 위협을 주는 요인이다.(중략)
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제12권1호
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pp.25-50
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2001
주의력결핍 ${\cdot}$ 과잉운동장애 아동과 정상 아동의 청각적 집중 과정의 차이를 비교하기 위해 13명의 남자 환자와 8명의 정상 남자아이에게 청각적 주의집중 과제를 제시하고 사건관련전위를 푸리에 변환과 웨이브렛 분석법으로 비교 조사하였다. 각 군 아동의 표준자극과 표적자극에 대한 사건관련전위 파형을 푸리에 변환을 통해 주파수 차원에서 서로 비교하였고, 각 군 안에서 표적자극과 표준자극을 주었을 때의 진폭을 비교하였다. 표준자극에 대해서는 거의 대부분의 주파수와 전극 위치에서 주의력결핍 ${\cdot}$ 과잉운동장애 아동이 정상아동보다 의미 있게 높은 전압을 나타내었다. 반면 표적자극에 대해서는 주의력결핍 ${\cdot}$ 과잉운동장애 아동이 정상 아동보다 더 높은 전압을 보이는 경우가 의미 있게 감소하였고 정상 아동이 주의력결핍 ${\cdot}$ 과잉운동장애 아동보다 큰 진폭을 나타내는 경우는 의미 있게 증가하였다. 이런 결과는 주의집중을 반영하는 Nd파형의 푸리에 변환 결과에서도 나타났다. 즉 주의력결핍 ${\cdot}$ 과잉운동장애 아동은 무시해야 하는 자극에 대해서는 정상 아동보다 지나치게 강한 반응을 보이지만 정작 과제를 수행해야 하는 자극에 대해서는 정상 아동보다 더 약한반응을 보이는 경향을 보였다. 주의력결핍 ${\cdot}$ 과잉운동장애 아동은 정상 아동 보다 표적자극에 의한 진폭 증가를 보인 전극과 주파수 영역이 적었을 뿐 아니라 일부 파형은 표준자극을 주었을 때보다 표적자극을 주었을때 오히려 진폭이 의미 있게 감소하여서 이들이 표적자극에 대해 활성이 억제됨을 알 수 있었다. 정상 아동들은 표준자극보다 표적자극에 대해서 거의 모든 전극 위치와 주파수 대열에서 의미 있는 진폭의 증가를 보였으나 전전두엽과 전두엽의 전극에서는 주의력결핍 ${\cdot}$ 과잉운동장애 아동이 더 큰 진폭을 보이는 경우가 관찰되었다. 웨이브렛 분석 결과 표준자극에 대해서는 주의력결핍 ${\cdot}$ 과잉운동장애 아동이 정상 아동보다 자극이 제시된 후 $0{\sim}300msec$ 사이에 일어나는 전위가 통계적으로 의미 있게 컸다. 이런 차이는 주로 전전두엽과 전두엽 앞쪽, 그리고 측두엽 일부와 후두엽에서 두드러졌다. 그러나 두정엽과 중앙 영역의 전극들은 특히 $300{\sim}370msec$ 이내에 일어나는 전위에서 정상 아동이 더 활발한 전기 활동을 나타내었다. 표적자극에 대해서는 두 군 모두 표준자극보다 전기 활성이 더 증가한 양상이었다. 표적자극에 대해서 주의력결핍 ${\cdot}$ 과잉운동장애 아동은 전전두엽과 전두엽 영역에서는 여전히 정상 아동보다 더 활발한 전기 활성을 보였으나 두정엽과 측두엽에서는 정상 아동이 더 큰 진폭을 나타내었다. 이로써 주의력결핍 ${\cdot}$ 과잉운동장애 아동은 무시해야 하는 자극에 대해서는 지나친 반응을 보이며 주의집중을 필요로 하는 자극에 대해서는 정상 아동보다 저하된 반응을 보이는 것이 확인되었다. 이와 함께 푸리에 변환 등 주파수 차원 분석법과 웨이브렛 분석 방법의 유용성을 알아보았다.
본 논문에서는, 웨이브렛 변환과 잡음 섞인 숫자 영상에 대한 최적화 인식 훈련기법을 사용한 다계층 신경망을 제안하고, 이 시스템을 아라비아숫자 인식에 적용한다. 웨이브렛 변환을 이용해 원 영상 정보의 중요한 부분은 최대한 보존하면서 입력벡터의 크기를 줄임으로써 신경망의 노드 수와 학습 수렴시간이 줄어들도록 하였고, 최적화 인식 훈련기법은 데이터의 잡음을 점차적으로 높여가면서 훈련벡터에 적용, 인식률의 변화에 대해 살펴보았다. 잡음이 섞인 숫자 영상의 인식율을 높이기 위해 원 영상에 0, 10, 20, 30, 40, 50㏈의 잡음을 섞은 영상을 훈련에 함께 사용하였다. 테스트 영상에 잡음이 30∼50㏈정도 섞였을 경우에는 원 영상만을 훈련에 이용했을 패와 잡음이 섞인 영상을 이용하여 훈련시켰을 경우에 인식율의 차이가 별로 없지만, 0∼20㏈정도 섞인 영상을 테스트에 사용할때에는 0, 10, 20, 30, 40 , 50㏈의 잡음이 있는 영상을 훈련에 사용했을 때가 원 영상만을 훈련에 이용했을 경우에 비해 인식율이 9% 향상된다.
본 논문에서는 디지털 데이터의 저작권 보호와 무단 복제 방지를 위해 기존의 M-sequence 대신 카오스 시퀀스를 이용한 새로운 워터마킹 방법에 대하여 제안한다. 강인성과 보안성은 워터마킹 처리에 있어 중요한 요소이다. 디지털 영상을 웨이브렛 변환한 후 각 부대역의 계수값들을 인간의 시각 체계를 고려한 다중 임계값으로 분류하고 카오스 시퀀스와 삽입할 워터마크 영상 그리고 랜덤 발생기로 생성된 다중 워터마크 가중치를 이용하여 워터마크 영상을 삽입하였다. 워터마크 검출은 웨이브렛 변환된 각 부대역간의 차신호를 이용하여 검출하였으며 여러가지 가능한 공격에 대해 성능 실험을 하였다. 카오스 시퀀스는 생성하기가 매우 쉬우며, 초기 값에 따라 전혀 다른 시퀀스를 생성하므로 M-sequence에 비해 보안성(security)면에서 더욱 안전하다는 장점을 갖고 있다.
The popular methods to check the identity of individuals include passwords and ID cards. These conventional method for user identification and authentication are not altogether reliable because they can be stolen and forgotten. As an alternative of the existing methods, biometric technology has been paid much attention for the last few decades. In this paper, we propose an efficient system for recognizing the identity of a living person by analyzing iris patterns which have a high level of stability and distinctiveness than other biometric measurements. The proposed system is based on wavelet transform and a competitive neural network with the improved mechanisms. After preprocessing the iris data acquired through a CCD camera, feature vectors are extracted by using Haar wavelet transform. LVQ(Learning Vector Quantization) is exploited to classify these feature vectors. We improve the overall performance of the proposed system by optimizing the size of feature vectors and by introducing an efficient initialization of the weight vectors and a new method for determining the winner in order to increase the recognition accuracy of LVQ. From the experiments, we confirmed that the proposed system has a great potential of being applied to real applications in an efficient and effective way.
본 논문에서는 상태 변수 표현 방법에 따른 알고리즘 분할을 통해 2차원 웨이브렛 변환 연산을 실시간으로 처리할 수 있는 프로세서 구조를 제안하였다. 제안된 프로세서 구조는 영상입력에 대하여 행, 열 방향을 동시에 고려하여 데이터 플로우 방식으로 처리함으로써 중간적인 결과의 메모리 저장 및 읽기에 소요되는 전달 지연 시간을 감소할 수 있어 실시간 처리에 적합한 VLSI 구조이다. 필터의 길이를 K라할 때 프로세서는 내부에 4개의 곱셈기, 4개의 덧셈기 및 NK-N 크기의 메모리를 가지는 등의 하드웨어 복잡도가 낮아 웹 카메라 서버와 같은 내장형의 응용에 매우 적합한 구조이고, 쉽게 어레이 구조로 확장할 수 있어 고성능을 요구하는 다양한 영상 처리 응용에도 사용 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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