• 한국안광학회지
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• 제17권2호
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• pp.203-207
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• 2012

목적: 다른 생체신호와 마찬가지로 망막전도(electroretinogram, ERG) 신호도 측정시 잡음이 발생한다. 이 잡음을 효과적으로 제거하여 망막관련 진단의 정확도를 높이고자 하였다. 방법: ERG 신호에 60 Hz 잡음과 백색잡음을 발생시켜 샘플링 신호를 만들었다. 웨이브렛 변환과 대역통과 필터를 이용하여 잡음를 제거하였다. 푸리에 변환 스펙트럼을 이용하여 제거된 주파수를 비교하였다. 신호대잡음비(signal to noise ratio, SNR)를 이용하여 제거된 잡음을 수치적으로 비교하였다. 결과: 푸리에 변환 스펙트럼을 비교한 결과 웨이브렛 변환에서는 60 Hz 잡음은 완전히 제거 되었으며 백색잡음도 많이 제거되었다. 대역통과필터에서는 60 Hz와 백색잡음 남아 있었다. 신호대잡음비를 비교한 결과에서는 웨이브렛 변환은 22.8638, 대역통과 필터는 4.0961로 나타났다. 결론: 웨이브렛 변환을 이용하여 잡음 제거시 신호의 왜곡을 적게 발생시켜 제거할 수 있었다. 망막전도 신호를 이용한 망막 진단에 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.83-86
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• 2003

인터넷의 발달과 네트워크의 발달로 인하여 디지털 데이터에 대한 저작권 문제가 발생하고 있다. 최근 디지털 데이터에 대한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 디지털 워터마킹에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 디지털 데이터의 무단 복제와 배포를 박기 위해 웨이브렛을 이용한 주파수 변환을 이용하고, 워터마크로 디지털 지문을 삽입하였다. 웨이브렛 변환 영역중에 HL영역에 워터마크가 가시성과 추출 결과에 좋은 결과가 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1159-1168
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• 2003

본 논문에서는 압축 효율을 최적화 하는 웨이브렛 필터의 설계 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 고정 양자화기를 이용하는 영상 부호화 응용에서 압축 방법에 상관없이 웨이브렛 변환 영역에서 각 대역의 에너지를 가장 불균등하게 압축하는 필터를 설계함으로써 전체적인 부호화 효율을 높일 수 있도록 하였다. 직교와 쌍직교 필터에서의 목적함수는 웨이브렛 변환 계층에 맞도록 확장시켜 각 계층별로 최적 필터 계수를 얻었으며 최적화 과정의 제한조건을 완화하여 압축이득을 최대화시킬 수 있도록 하였다. 제안한 방법으로 설계한 필터는 실험 결과 기존의 필터와 비교하여 에너지 압축이득이 향상되었음을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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• pp.431-434
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• 2003

신호처리 분야의 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 변환은 시간 및 주파수 국부성을 가지므로, 다양한 신호를 해석하는데 용이할 뿐만 아니라, 다중 해상도 해석이 가능하므로 최근 여러 분야에 응용되고 있다. 그리고, 두 개의 웨이브렛 기저가 힐버트 변환쌍을 형성하도록 설계될 때, 웨이브렛 쌍은 펄스 형태의 데이터 검출에서 기존의 DWT보다 우수한 성능을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서는 절단된 계수 벡터에 의해 설계된 두 개의 dyadic 웨이브렛 기저를 사용하여, 임펄스 노이즈의 위치를 검출하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.479-482
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• 2003

영상으로부터 검출된 에지는 원 영상에 대한 위치와 모양 등에 대한 다양한 정보를 포함하고 있으므로, 이러한 에지를 검출하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 그리고, 최근 신호처리 분야의 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 이론들의 발전과 더불어 웨이브렛 변환은 영상의 에지를 포함한 특이점들을 분석하는 분야에 널리 응용되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 영상의 라인 폭에 의존하지 않는 웨이브렛 함수를 사용하여, 웨이브렛 변환 데이터의 국부 최대값과 기울기의 방향, 그리고 위치 정보로부터 원 영상의 에지를 검출하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.451-454
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• 2005

현재, 신호를 해석하기 위한 많은 방법들이 제시되고 있으며, 대표적인 방법으로는 퓨리에 변환과 웨이브렛 변환이 있다. 이러한 방법들에서, 퓨리에 변환은 모든 주파수 범위에 대해 cosine과 sine 파형의 조합으로써 신호를 표현하지만, 신호 내에서 특정 주파수 성분이 발생한 시간정보를 제공하지 않으며, 분석 신호의 전체적인 특징만을 나타낸다. 따라서 이러한 한계를 극복하기 위해, 다중해상도 해석이 가능한 웨이브렛 변환이 음성과 영상처리, 컴퓨터 비전 등의 광범위한 분야에서 응용되고 있다. 그리고 웨이브렛 변환은 스케일 변수에 따라 변화하는 윈도우를 사용하여 시간-주파수 국부성을 나타낸다. 본 논문에서는 cosine과 sine 형태의 웨이브렛을 사용하여, 퓨리에 변환의 새로운 접근법을 제시하였으며, 주파수-시간 평면의 유한한 지점에서 신호의 특징을 분석하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권3호
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• pp.269-278
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• 1998

본 논문에서는 스트레스 심전도를 분석함에 있어서 가장 중요한 파라미터인 ST 세그먼트를 측정하기 위해서 웨이브렛 변환을 이용하여 Wavelet Adaptive Filter(WAF)와 QRS콤플렉스 검출 알고리즘을 설계하였다. WAF는 웨이브렛 변환부와 적응필터부로 구성되어 있으며, 웨이브렛 변환부에서는 웨이브렛 함수를 이용하여 입력되는 심전도 신호를 저주파 대역과 고주파 대역으로 각각 j=-7레벨까지 분할하고, 적응필터부에서는 웨이브렛 변환에 의해 분할된 신호중 j=-7레벨의 저주파 대역 신호를 주입력으로 사용하여 필터링 한다. QRS 콤플레스는 합산신호를 구성한 후 문턱치를 RR간격에 변화에 따라 변화시키면서 검출하였으며, 합산신호는 웨이브렛 변환에 의해 QRS 콤플렉스의 주파수 성분이 포함되어 있는 고주파 대역의 신호를 더하여 구성하였다. WAF는 표준 필터와 일반적인 적응필터와 성능을 비교하였으며, 잡음제거 특성과 신호왜곡도 측면에서 비교필터에 비해 우수한 성능을 보였다. QRS 콤플렉스 검출성능을 평가하기 위해서 MIT/BIH데이터베이스를 이용하여 기존의 QRS 검출 알고리즘들의 검출 방법과 비교하였으며, 웨이브렛에 의한 합산신호를 이용할 경우에 99..67%로써 더 좋은 검출성능을 보였다. 또한 측정된 ST세그먼트의 정확도를 비교.평가를 위하여 European ST-T 데이터베이스와 실제 임상데이터를 이용하였으며 심박수의 변화에 따라 적응적으로 ST세그먼트를 측정할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.550-552
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• 2002

본 논문에서는 웨이브렛 변환 영역의 정보를 신경망 학습을 통하여 영상검색에 관한 연구를 제안하였다. 영상검색은 연구가 이루어지고 있지만, 영상의 특징을 정확하게 표현한다는 것은 현실적으로 어렵기 때문에 영상의 저장 및 검색에 많은 어려움이 있다. 따라서 영상데이터의 효율적인 저장 및 검색을 위해서는 공간 영역보다는 변환 영역에서의 특징추출 방법이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 웨이브렛 변환 후 생성되는 저주파 대역의 영상을 일정한 크기로 ( 2$^n$$\times$2$^n$) 분할한 다음 각 블록의 표준편차를 구하고, 주어진 경계 값을 기준으로 작성된 블록 맵을 유사성의 척도로 이용하여 유사한 영상을 함께 모아 카테고리 분류에 의한 저장을 한다. 또한 질의영상에 대한 블록 맵을 신경망 학습을 통해 해당 카테고리를 찾아 1:1매칭을 통한 검색을 함으로써 검색 시간을 줄이고, 제안된 시스템 효율을 증대 시킬 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권3호
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• pp.129-138
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• 2013

본 논문은 효율적인 영상처리를 위해 방향성 정보를 개선한 이중 트리 컴플렉스 웨이브렛에 관한 연구이다. 이중 트리 컴플렉스 웨이브렛 변환은 이동 불변 성질을 만족하며, 기존 이산 웨이브렛 보다 많은 6개의 방향성 정보를 포함한다. 하지만 간판, 건물과 같은 구조물의 경우 수평 수직 방향 에지 성분들이 많이 포함되어 있어서 6개의 방향성 부대역으로만 영상의 고주파 성분을 모두 표현하기에는 부족하다. 따라서 기존 이중 트리 컴플렉스 웨이브렛 변환의 6개 방향성 부대역 외에 수직 수평($0^{\circ}$, $90^{\circ}$) 부대역을 생성함으로써 우수한 고주파 분리 특성을 갖는 8방향 컴플렉스 웨이브렛 변환 방법을 제안한다. 본 논문에서는 영상의 특성에 따라 다양한 방향성 성분 부대역 생성이 가능하며, 대표적 응용분야인 잡음제거에 활용해 봄으로써 성능을 평가한다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제10권3호
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• pp.141-149
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• 1999

본 연구에서는 수면상태에서의 자율신경 활동을 관찰하기 위하여 웨이브렛 변환을 이용하여 HRV 신호를 분석하였다. 심전도 신호로부터 HRV 신호를 재구성하고 웨이브렛 변환을 통하여 얻은 계수를 이용하여 신호를 주파수 대역별 분석하였다. 분석된 결과를 AR 모델 기법을 이용한 기존의 주파 수 분석 방법과 비교하였다. 본 논문에서 제안한 웨이브렛 계수에 의한 전력스펙트럼 성분은 기존의 FFT나 AR모델 방법에 의한 결과와 동일한 경향을 나타내고 있었다. 따라서, 웨이브렛 계수에 의한 전력스펙트럼 분석방법은 HRV 신호를 이용한 자율신경계 활동 분석의 도구로 유용함을 알 수 있었다. 피검자가 일단 수면상태로 빠져들면, 심혈관계 역시 빠른 속도로 반응하여 수면에 적절한 활동을 수행하게 된다. 이러한 적응 활동은 심혈관 기관에 따라 차이는 있지만 대부분 수초내에 일어나게 된다. 본 논문에서 제안한 웨이브렛에 의한 분석 기법은 기존의 방법으로는 불가능했던 시간대별 변화 추이를 잘 표현할 수 있으므로 HRV 신호의 분석뿐만 아니라 다른 생체 신호의 분석에도 유용 할 것으로 예상된다.