• 전기의세계
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• 제45권6호
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• pp.9-14
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• 1996

웨이브렛 변환은 1910년의 Haar웨이브렛[2]으로 거슬러 올라가는 수학적 배경을 가짐과 동시에, multirate-filter bank라는 신호처리(signal processing)를 이용한다. 웨이브렛 변환은 많은 신호처리에 사용될 수 있는 매우 일반적인 방법을 제공한다. 1절의 나머지 부분에서는 웨이브렛 변환이 나타나게 된 배경, 2절은 웨이브렛 변환은 수식적 정의, 3절은 웨이브렛의 응용분야, 4절은 발전된 웨이브렛의 모습에 대해서 기술한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.229-236
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• 2005

이 논문은 신호 f(t)의 실제적인 스케일 정보를 나타내는 웨이브렛 플랜을 중심으로 연속 웨이브렛 역변환의 특성에 대하여 논하였다. 웨이브렛 변환에 비해 역변환의 적용이 상대적으로 미비한 이유는 수치적인 연산의 복잡성에 기인한 것이며, 이 논문은 웨이브렛 역변환의 안정된 복원을 위한 방법에 대하여 연구하였다. 웨이브렛 역변환의 안정적인 구현은 신호 f(t)에 대한 실제적인 스케일 정보를 지니고 있는 웨이브렛 플랜이라는 새로운 "시간-스케일" 공간을 통하여 실현하였으며, 이는 완전한 멀티 필터 뱅크 시스템과 동일한 특성을 나타낸다. 즉 연속 웨이브렛 변환을 통해 신호 f(t)의 모든 스케일 성분을 독립적으로 주파수 전체 대역에 걸쳐 분산하고 다시 역변환을 통해 원래의 신호를 복원하는 과정은 필터뱅크이론의 분석과 합성과정과 일치한다 이 논문에서는 연속 웨이브렛 역변환을 이용하여 "시간-스케일" 필터를 통한 신호 f(t)의 스케일 분해와 웨이브렛 멀티 필터 뱅크이론에 대하여 논하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.181-184
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• 1998

웨이브렛 변환은 신호나 영상을 분석하기 위한 다해상도 분해기법으로 사용되어 왔다. 웨이브렛 변환영역에서 신호는 스케일과 위치상의 크기로 표현된다. 이 변환영역에서는 신호나 영상의 주파수 성분들이 각각의 스케일에 따라서 분리되어 나타난다. 또한 각 변환영역은 신호나 영상의 공간적인 특성을 상당부분 포함하고 있다. 이러한 웨이브렛 변환의 특성은 푸리에 변화에 기초한 방법과는 달리, 에지와 잡음성분을 효과적으로 분리할 수 있는 정보를 우리에게 제공해 준다. 본 논문에서는 웨이브렛 변환영역의 각 스케일 특성과 공간적인 특성을 이용하여 영상의 잡음성분을 제거하였다. 잡음제거 기법의 성능평가를 위해 Wiener 필터링 방법과 비교하였다.

• 재무관리논총
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• 제11권1호
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• pp.1-36
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• 2005

한 시계열의 원래 관찰치가 본래 가지고 있는 정보를 하나도 잃지 않고 또한 손상시키지 않고 그대로 보존되며 계산이 용이하고, 뿐만 아니라 가능도함수나 비모수 추정함수를 계산함에 있어 수치적 불안정 잠재성이 존재하지 않도록 변환된 시계열을 얻을 수 있으면, 다시 말해 각종 통계량의 계산에 용이하게 적용 가능하되 원래 시계열이 보유하고 있는 모든 성질들은 추호도 손상시킴이 없이 이 시계열을 변환시킬 수 있는 변환방법이 존재한다면, 모수의 추정치와 검정통계량을 정확히 얻을 수 있을 것이다. 이와 같은 변환방법이 웨이브렛 변환이다. 이 변환은 푸리에 분석의 결점을 극복하되 후리에 변환이 적용되는 분야에는 거의 모두 적용 가능한 변환방법이다. 이 논문에서는 시계열의 웨이브렛 변환을 소개하고 이 변환이 재무시계열의 모형화에 한몫을 단단히 할 수 있다는 점을 밝히고자 한다. 그리고 웨이브렛 변환을 성공적으로 적용할 수 있는 주가과정을 하나의 예로 제시하여 웨이브렛 변환의 구체적 적용방법을 탐구하고자 한다. 웨이브렛의 주가 시계열의 적용방법의 한 예로 주가의 장기기억과정을 분석한다. 한국과 외국의 일별 주가지수의 수익률 시계열들이 장기기억과정을 따르는 시계열임이 발견되었다. 여러 형태의 웨이브들을 사용하여 검정하였는데 이 모두가 한결같이 주가지수가 장기기억성과정임을 지지하고 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.569-574
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• 2000

본 논문에서는 유전 알고리듬을 이용한 웨이브렛 기반 퍼지 시스템 모델링에 대한 새로운 방법을 제안한다. 유전 알고리듬을 이용하여 웨이브렛 변환의 계수를 동정한 후 웨이브렛 변환과 등가관계에 있는 퍼지 시스템 모델을 형성한다. 웨이브렛 변환의 장점인 에너지 압축에 의해 적은 수의 계수를 이용하여도 정확한 모델을 획득할 수 있고 이는 적은 수의 규칙으로 정확한 퍼지 시스템 모델을 구성할 수 있다는 것을 의미한다. 또한 급격한 변화를 갖는 함수를 잘 나타낼 수 있다는 웨이브렛 변환의 장점에 의하여 기존의 퍼지 모델링으로는 좋은 모델을 획득할 수 없었던 문제를 해결하였다. 제안된 퍼지 모델의 우수성을 비선형성이 큰 함수를 모델링하고 이전의 연구와 비교함으로써 입증한다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2003년도 10월 학술대회지
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• pp.105-108
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• 2003

본 논문은 잡음 환경에서의 음성인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방법으로 프레임 단위로 웨이브렛 변환 영역의 표준편차를 활용하여 시간 적응적 임계값을 사용하는 새로운 방법을 제안한다. 웨이브렛 변환영역의 cD1과 cA3의 표준편차 값을 이용하여 임계값을 설정함으로써 음성의 변화에 적응할 수 있도록 하였다. 또한 묵음구간의 잔여 잡음을 제거하기 위한 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환을 이용한 잡음제거 방법보다 SNR(Signal to Noise Ratio)과 MSE(Mean Squared Error) 측면에서 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2000년도 추계학술대회
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• pp.203-207
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• 2000

최근 신호 처리 분야에서 많은 연구가 되고 있는 웨이브렛 변환을 적용하고, DSP(Digital Signal Processor)인 TMS320C31을 사용하여 고속 처리 가능한 하드웨어를 구현하였다. 그리고, 컴퓨터하고 일정한 통신 대역을 유지하고 다른 장치에 영향을 주지 안기 위해서 ISA 버스를 사용하였다. 여기서는 웨이브렛 변환과 푸리에 변환의 차이 및 필터뱅크에 대해서 알아보고, DSP를 이용하여 웨이브렛 변환을 시키는 하드웨어를 구현했다.

• 전자공학회논문지T
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• 제35T권3호
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• pp.37-45
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• 1998

본 논문에서는 웨이브렛 변환을 이용하여 EMI(Electromagnetic Interference: 전자파 장해) 신호로부터 각각 다른 주파수 성분과 시간정보를 동시에 추출하고, 시간과 주파수 영역에서 웨이브렛 변환의 수행결과를 해석할 수 있도록 하였다. Daubechies-4 필터 계수를 사용한 다중해상도 해석(multiresolution analysis)을 수행하여 EMI 신호로부터 대상 신호의 주파수 성분이 속하는 주파수 대역을 추출하고, 웨이브렛 변환 결과를 통하여 시간정보를 얻었다. 또한 웨이브렛 변환 결과를 평가하기 위해 상관해석법을 시도하고, 웨이브렛 함수에 따른 변환 결과를 비교함으로써 해석하고자 하는 신호에 가장 적합한 웨이브렛 함수를 선택하여 신호의 파형분석과 고조파 해석을 시뮬레이션으로 검증하였다. 그리고 soft thresholding 기법을 이용하여 EMI 신호에 대한 잡음제거의 효과를 입증하였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권7호
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• pp.737-746
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• 2004

본 논문에서는 영상 데이터 압축을 위하여 2- 채널 멀티웨이브렛 변환을 적용하였다. 멀티웨이브렛 시스템은 음성 데이터 등의 비정상적인 신호의 압축에 스칼라 웨이브렛 시스템을 능가하는 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있으나 2차원 데이터인 영상 데이터의 경우에는 멀티웨이브렛 시스템 특유의 시각적 격자 오류가 발생하는 문제가 있다. 본문의 멀티웨이브렛 변환 및 압축 시스템에서는 멀티웨이브렛 효과에 의하여 발생하는 격자 오류를 제거하기 위하여 전후처리 필터링을 멀티웨이브렛 변환 및 압축 시스템에 접목하는 방법을 제시하였다. 또한, 제안한 시스템의 성능을 검증하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며 영상 데이터의 압축 기능 측면에서 스칼라 웨이브렛 시스템과 비교하였다. 이때, 비트 할당과 양자화를 위해서 전송율 결과는 제안한 멀티웨이브렛 변화 및 압축 시스템이 스칼라 웨이브렛 시스템 보다 영상 압축 성능 측면에서 1 ~ 2 dB 우수한 것으로 나타났다. 만약 SPIHT과 run-length 채널 부호화 기법 등의 우수한 압축 기술을 멀티웨이브렛 변환 시스템에 적용한다면 더욱 우수한 성능 개선 효과를 기대할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.221-232
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• 2012

이중 밀도 이산 웨이브렛 변환은 정밀하게 표본화되는 이산 웨이브렛 변환에 중요한 특징을 추가하여 그 성능을 개선한 것이다. 우선적으로 이 변환은 하나의 스케일링 함수와 두 개의 웨이브렛 함수로 구성된다. 즉, 3개 채널로 분해가 되며 두 웨이브렛 함수는 주파수 대역을 1/2씩 분할하도록 설계되었다. 따라서 입력 데이터보다 더 많은 양의 부대역 데이터들을 생성하면서도 완전재생을 만족한다. 또한 근사적으로 이동 불변의 특징을 만족하도록 설계되었다. 그러나 웨이브렛들이 모든 방향성을 반영하지 못하는 제약성을 갖는다. 즉, 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환이 기존의 웨이브렛 변환보다 우수하지만, 다양한 방향성의 부족으로 그에 대한 처리가 제약받는다. 본 논문에서 제안된 방법은 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환에 quincunx 표본화를 결합하여 각각의 장점을 얻도록 하였다. 특히, quincunx 표본화는 더 많은 방향성을 생성할 수 있다. 결과적으로 제안된 방법이 다양한 각도의 회전된 부영상을 생성할 수 있기 때문에 영상처리 영역에서 향상된 성능을 제공할 수 있다.