• 전자공학회논문지S
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• 제36S권7호
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• pp.134-135
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• 1999

본 논문에서는 최근에 널리 연구되고 잇는 다해상도 신호해석 방법인 웨이브렛 변환, 웨이브렛 패킷, 그리고 코사인 패킷 알고리듬을 잡음음성의 음질개선에 이용하여 각각의 성능을 비교하였으며, 또한 이를 기존의 스펙트럼 차감법의 성능과 비교 분석하였다. 성능비교의 척도로는 SNR과 켑스트럼 거리를 이용하였다. 실험결과 SNR면에서는 코사인 패킷이 가장 좋은 결과를 보였고 켑스트럼 거리의 경우 코사인 패킷과 웨이브렛 패킷이 훨씬 나은 결과를 보였다. 주관적인 청취결과 역시 코사인 패킷이 가장 좋은 결과를 보였으며, 기존의 스펙트럼 차감법은 musical noise의 영향으로 인해 상대적으로 다른 방식에 비해 합성음의 음질이 많이 떨어짐을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.64-67
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• 2004

영상에서 신호가 급격히 변화하는 지점은 영상의 특징을 분석함에 있어서 가장 중요한 요소이다. 그러므로, 이러한 에지를 검출하기 위한 많은 연구가 이루어져 왔으나, 기존의 방법들은 노이즈가 존재하는 영상에서는 우수한 성능을 나타내지 못하고 선택적인 에지 검출이 불가능하다. 한편, 최근 신호처리 분야에서 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 변환은 멀티스케일 에지 검출이 가능하며, 영상에서 에지를 포함한 특징들을 분석하는 분야에 널리 응용되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 라인 폭에 의존하지 않는 2-D 웨이브렛 함수를 사용하여, 노이즈 환경에서 영상에 존재하는 라인-에지 성분을 검출하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.33-38
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• 2005

데이터를 디지털화하거나 전송하는 과정에서 여러 가지 원인에 의해 열화가 발생하고 있으며, 이러한 열화의 주된 원인은 잡음이다. 따라서 잡음에 의해 훼손된 신호를 복원하기 위하여 웨이브렛을 이용한 방법들에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그리고 AWGN 환경에서 잡음을 제거하기 위한 가장 일반적인 연구 동향은 threshold에 기초한 방법들이다. 그러나 이러한 방법은 잡음에 대한 통계적인 특징만을 고려함에 따라 복원된 신호는 여전히 많은 잡음들을 포함한다. 따라서 본 논문에서는 웨이브렛 상세계수의 누적을 통한 새로운 신호 복원 방법을 제시하여, 신호의 edge 성분에 대한 복원과 잡음 제거 성능을 향상시켰다. 그리고 개선 효과의 판단 기준으로 SNR을 사용하였으며, 객관적인 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.150-156
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• 2007

신호를 처리하는 과정에서 여러 가지 원인에 의해 잡음이 발생하고 있으며, 이에 따라 전송 데이터에서 오류가 발생하거나, 영상 및 음성 데이터의 인지도를 저하시킨다. 따라서 이러한 잡음들을 제거하여 신호를 복원하기 위한 다양한 방법들이 연구되고 있다. 현재, 시간-주파수 국부성을 갖고, 다중해상도 해석이 가능한 웨이브렛 변환이 많은 공학 분야에서 응용되고 있으며, 잡음 제거를 위해 문턱값과 상관관계를 이용한 방법 등이 제시되었다. 그러나 기존의 방법들은 여전히 많은 잡음들을 에지로서 판단하며, AWGN과 임펄스 잡음을 동시에 제거하기 위한 방법을 제공하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 잡음에 의해 훼손된 신호를 복원하기 위하여, 새로운 웨이브렛기반 알고리즘을 제시하였으며, 기존의 방법들과 비교하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.164-173
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• 2006

동심원 모자이크 데이터 구조는 천천히 움직이는 카메라를 통해 얻는 비디오 시퀸스의 구조와 유사하다. 동심원 모자이크는 이러한 구조의 데이터들을 정렬하거나 합쳐서 모자이크 영상을 얻게 된다. 따라서 동심원 모자이크는 엄청나게 많은 양의 데이터를 필요로 하기 때문에 압축은 필수적이다. 따라서 압축 데이터를 그대로 유지하면서 특정 장면을 복호화 할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 동심원 모자이크의 압축을 위하여 3차원 리프팅 변환을 사용하였다. 리프팅 변환은 웨이브렛의 장점을 그대로 유지하면서 연산량과 메모리의 사용량을 줄일 수 있다. 3차원으로 변환된 압축 비트 스트림은 프레임들 사이에 복잡한 연관성을 갖게 되어 특정 장면의 검출에 대한 복잡도가 높아지게 된다. 따라서 비교적 우수한 압축 성능을 가지면서 특정 장면의 검출에 대한 복잡도를 낮추기 위해 3차원 변환된 데이터를 프레임 단위로 압축하였다 압축은 가변적인 비트율을 사용하여 압축된다. 또한 리프팅 구조의 특징을 사용하여 압축 데이터의 형태를 유지하면서 특정한 장면을 복호화 할 수 있는 알고리즘을 제안하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권2호
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• pp.91-103
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• 2001

내용-기반 문서 검색의 필요성이 급속히 증가하고 있다. 기존의 OCR-기반 텍스트 변환 방법은 명백한 한계를 갖고 있기 때문에 영상-기반 매칭 방법이 대안으로서 인기를 얻고 있다. 새로운 매칭방법은 빠른 속도와 좋은 검색 성능의 두 가지 요구사항을 충족해야 한다. 이 논문은 웨이브렛의 좋은 특성을 기반으로 개발된 한글 단어에 대한 영상-기반 매칭 알고리즘을 제안한다. 실험은 고품질과 저품질 단어 영상을 가지고 수행하였으며, 실험 결과 제안한 알고리즘이 검색 성능과 속도 면에서 우수함을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권3호
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• pp.221-229
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• 2004

The Continuous Wavelets Transform project signal f(t) to "Time-scale"plan utilizing the time varied function which called "wavelets". This Transformation permit to analyze scale time dependence of signal f(t) thus the local or global scale properties can be extracted. Moreover, the signal f(t) can be reconstructed stably by utilizing the Inverse Continuous Wavelets Transform. In this paper, the EEG signal is analyzed by wavelets coherence method and the De-noising procedure is represented.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.55-58
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• 2001

기존에 MPEG-1, 2나 H.261/263 등에 사용되고있는 움직임 예측 방법은 블록 기반의 코딩 방식으로 단순히 영상의 움직임을 선형 모델로 간주하고 영상을 일정한 크기의 사각형으로 나누어, 각 사각형이 어느 곳으로 이동하는지를 추정하는 방식이었다. 그러나 이러한 방식은 블록 당 하나의 움직임 벡터만으로 처리하기 때문에 블록 내의 복잡한 움직임은 추정할 수 없을 뿐만 아니라, 보다 일반적인 움직임인 회전, 뒤틀림, 확대, 축소 등을 추정할 수 없다. 또한, 영상의 내용에 상관없이 일정한 크기의 블록으로 나누어 처리하기 때문에 주어진 영상에 최적화된 움직임 추정을 수행하기가 어렵다. 특히 저속 비트율에서는 이러한 점들이 크게 부각된다. 이러한 점들을 극복하기 위해서 여기에서는 삼각형 메쉬를 이용한 공간 변환 방법을 이용하였다. 여기에 영상을 영상에 따라 적응적으로 분해하여 처리할 수 있는 웨이브렛 패킷 부호화를 사용하여 에너지가 많고 적음에 따라 초기 제어점의 격자를 조절하여 좀 더 우수한 성능을 얻을 수 있다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2002년도 추계학술대회논문집
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• pp.617-622
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• 2002

This paper presents that the Wavelet Transform can be used to detect the various local defects in a gearbos. Two types of defects which are broken tooth and localized wear, are experimented and the signals are collected by accerometer and analyzed. Because of the complecity of the signals acquired from sensor, it is needed to identify the interesting signal. The natural frequencies of shafts and the gear mesh frequency(GMF) is calculated theretically. DWT, CWT and the aplication are used to extract a gear-localized defect feature from the vibration signal of the gearbox with the defective gear. The results shows the transform is more effective to detect the failures than the Fourier Transform.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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• pp.148-152
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• 2000

Detection of tool wear is very important in automated manufacturing. This paper presents tool condition monitoring system based on the wavelet analysis of the AC servo motro current in drilling and milling process. The current measurement system is relatively simple and its mounting will not affect machining operations. The discrete wavelet transform was used to decompose the current signal of a spindle AC servo motor in time - frequency domain. The feature vectors were extracted from the decomposed signals and compared for normal and wear condition. The results show the possibility for the effective application of wavelet analysis to tool condition monitoring.