• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2000년도 학술대회논문집
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• pp.183-187
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• 2000

This paper deals with multiresolution analysis of wavelet transform for partial discharge(PD), both corona and surface discharge. Multiresolution analysis was used for performing discrete wavelet transform. PD signals was decomposed into "approximation" and "detail" components until 4 levels by using discrete wavelet analysis. In this paper, daubechies family is adopted for the research of the characteristics of PD signals. The results show that in corona discharge the segment 7, 8, 9, 10, 11 values of defined variable is increased with discharge process, so phase distribution is characterized by 210~330 ranges. In case surface discharge in expoxy insulator inserted, defined variable values is fairly symmetric discharge pattern because coupled both corona and dielectric bounded discharges. We can confirmly discriminate the type PD source. the type PD source.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.980-985
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• 2002

본 논문은 고해상도 위성영상의 압축성능을 분석한 것이다. 위성영상처리에 있어 위성 영상은 고 해상도이고, 많은 픽셀정보를 보유하고 있어 영상처리는 많은 시간이 소요된다. 따라서 보다 효율적인 작업을 위해 영상압축과 복원이 필요하다. 위성영상의 압축과 복원에 있어 도로, 건물, 숲 둥에 관한 정보를 유지하여야 한다. 본 연구에서는 고해상도와 분광반사특성 유지하면서 영상데이터를 효율적으로 압축 및 복원할 수 있는 기법들인 PEG와 웨이브렛 변환(wavelet transform)을 이용한 지도영상의 압축성능을 비교분석 하였다. 이 결과 JPEG보다 WSQ압축 알고리즘이 지도영상 압축에 효과적임을 알 수 있었다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2001년도 춘계학술대회논문집A
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• pp.84-89
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• 2001

Ultrasonic pulse echo method comes to be difficult to apply to the multi-layered structure with very thin layer, because the echoes from the top and the bottom of the layer are overlapped. Conventionally method, deconvolution technique has been used for the decomposition of overlapped UT signals, however it has disabilities when the waveform of the transmitted signal is distorted according to the propagation. In this paper, the wavelet transform based deconvolution (WTBD) technique is proposed as a new signal processing method that can decompose the overlapped echo signals in A-Scan signal with superior performances compared to the conventional deconvolution technique. Performances of the proposed method are shown by through computer simulations using model signal with noise and are demonstrated by through experiments for the fabricated acryl rod with a thin steel plate bonded to it.

• 한국정밀공학회지
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• 제16권10호
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• pp.194-202
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• 1999

A method for pattern recognition based on wavelet transform is proposed in this paper. The boundary of the object to be recognized includes shape information for object of machine parts. The contour is first represented using a one-dimensional signal and normalized about translation, rotation and scale, then is used to build the wavelet transform representation of the object. Wavelets allow us to decompose a function into multi-resolution hierarchy of localized frequency bands. The recognition of 2-dimensional object based on the wavelet is described to analyze the shape of analysis technique; the discrete wavelet transform(DWT). The feature vectors obtained using wavelet analysis is classified using a multi-layer neural network. The results show that, compared with the use of fourier descriptors, recognition using wavelet is more stable and efficient representation. And particularly the performance for objects corrupted with noise is better than that of other method.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.1515-1522
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• 1997

Several image coding algorithms have been developed for the telecommunication and multimedia systems with high image quality and high compression ratio. In order to achieve low entropy and distortion, the system should pay great cost of computation time and memory. In this paper, the uniform cubic lattice is chosen for Lattice Vector Quantization (LVQ) because of its generic simplicity. As a transform coding, the Discrete Wavelet Transform (DWT) is applied to the images because of its multiresolution property. The proposed algorithm is basically composed of the biorthogonal DWT and the uniform cubic LVQ. The multiresolution property of the DWT is actively used to optimize the entropy and the distortion on the basis of the distortion-rate function. The vector codebooks are also designed to be optimal at each subimage which is analyzed by the biorthogonal DWT. For compression efficiency, the vector codebook has different dimension depending on the variance of subimage. The simulation results show that the performance of the proposed coding mdthod is superior to the others in terms of the computation complexity and the PSNR in the range of entropy below 0.25 bpp.

• 한국정밀공학회지
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• 제17권9호
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• pp.158-165
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• 2000

Reverse engineering is reproducing products by directly extracting geometric information from physical objects such as clay model wooden mock-up etc. The fundamental work in the reverse engineering is to acquire the geometric data for modeling the objects. This research proposes a novel method for data acquisition aiming at unmanned fast and precise measurement. This is come true by the sensor fusion with CCD camera using structured light beam and touch trigger sensor. The vision system provides global information of the objects data. In this case the number of data and position allocation for touch sensor is critical in terms of the productivity since the number of vision data is very huge. So we applied wavelet transform to reduce the number of data and to allocate the position of the touch probe. The simulated and experimental results show this method is good enough for data reduction.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제20권4호
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• pp.435-442
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• 1999

본 연구에서는 PVC를 분류하기 위하여 웨이브렛 계수를 기반으로 하는 fuzzy-ART 네트워크를 설계하였다. 설계된 네트워크는 feature를 추출하는 부분과 fuzzy-ART 네트워크를 학습시키는 부분으로 구성된다. 우선 feature의 문턱치 구간을 설정하기 위하여 심전도 신호의 QRS를 검출하였고, 검출된 QRS는 Haar 웨이브렛을 이용한 웨이브렛 변환에 의해 주파수 분할하였다. 분할된 주파수 중에서 입력 feature를 추출하기 위하여 저주파 영역의 6번째 계수(D6)만을 선택하였다. D6신호는 입력 feature를 구성하기 위한 문턱치를 적용하여 fuzzy-ART 네트워크의 2진수 입력 feature로 전환하였고, PVC를 분류하기 위하여 fuzzy-ART네트워크를 학습시켰다. 본 연구의 성능을 평가하기 위하여 PVC가 포함된 MIT/BIH 데이터 베이스가 사용되었으며, fuzzy-ART 네트워크의 분류성능은 96.25%이었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권8호
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• pp.48-54
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• 1999

본 논문에서는 웨이브렛 영역에서 임베디드 영상 부호화를 위한 새로운 알고리즘을 제안하였다. 이 방식은 Shapiro가 제안한 알고리즘을 에지 검출, 계층적 트리 및 분류벡터 양자화 기법등과 결합하여 이를 확장한 형태이다. 일반적으로 영상에서의 에지는 시각적으로 중요한 요소이며, 기존의 많은 문헌에서 이러한 에지 정보가 웨이브렛 변환 영역에서의 중요계수와 관련이 있음을 보여주었다. 본 논문에서는 이러한 특성을 이용하여 웨이브렛 트리에서 그의 하위 계층을 조사하지 않고도 중요계수를 쉽게 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 이러한 중요계수에 대하여 계층적 트리를 구성하였고 트리의 부호화를 위하여 분류벡터 양자화가 적용되었다. 실험결과 제안한 부호화기는 기존의 방식에 비하여 특히 낮은 비트율에서도 좋은 결과를 나타냄을 확인하였으며 전기적 전송이 요구되는 분야에 응용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.102-112
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• 2012

본 논문에서는 웨이브렛 영역의 BDIP(block difference of inverse probabilities)와 BVLC(block variance of local correlation coefficients) 특징, 그리고 WPCA(whitened principal component analysis) 분류기를 이용한 질감 분류 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 질의 영상에 웨이브렛 변환을 적용한다. 그런 다음 웨이브렛 영역의 각 부대역에 BDIP와 BVLC 연산자를 적용한다. 이어서 각 BDIP, BVLC 부대역에 대하여 전역 통계치를 계산하고 그 결과들을 벡터화하여 특징 벡터로 사용한다. 분류 단계에서는 얼굴 인식에 주로 사용되는 WPCA를 분류기로 하여 질의 특징 벡터와 가장 유사한 학습 특징 벡터를 찾는다. 실험 결과 제안된 방법은 3가지의 실험 질감 영상 DB에 대하여 낮은 특징 벡터 차원으로 매우 우수한 질감 분류 성능을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.759-765
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• 2006

본 논문에서는 퍼지 소속 함수와 웨이브렛 기저를 이용한 효과적인 얼굴 표정 인식 LDA 융합모델을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 최적의 영상을 얻기 위해 퍼지 웨이브렛 알고리즘을 수행하고, 표정 검출은 얼굴 특징 추출단계와 얼굴표절인식 단계로 구성된다. 본 논문에서 얼굴 표정이 담긴 영상을 PCA를 적용하여 고차원에서 저차원의 공간으로 변환 후, LDA 특성을 이용하여 클래스 별호 특징벡터를 분류한다. LDA 융합 모델은 얼굴 표정인식단계는 제안된 LDA융합모델의 특징 벡터에 NNPC를 적응함으로서 얼굴 표정을 인식한다. 제안된 알고리즘은 6가지 기본 감정(기쁨, 화남, 놀람, 공포, 슬픔, 혐오)으로 구성된 데이터베이스를 이용해 실험한 결과, 기존알고리즘에 비해 향상된 인식률과 특정 표정에 관계없이 고른 인식률을 보임을 확인하였다.