• 한국지구과학회지
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• 제25권2호
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• pp.109-114
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• 2004

중력 포텐셜의 해석에 웨이브렛 변환 방법을 적용하였다. 웨이브렛을 만드는 단계 함수가 제안되었다. 단계 함수는 중력 포텐셜에서의 그린 함수로 대치될 수 있음이 보여졌다. 상향연속은 단계함수와의 컨볼루션 곧 웨이브렛 변환으로 표현될 수 있다. 단계인자는 높이 변화를 나타낸다. 다중경계는 각 단계에서의 웨이브렛 변환치의 국부 최대값을 연결하여 구해지며 이는 지층의 불연속면을 나타낸다. 다중경계 방법을 마산 창원지역의 중력자료에 적용하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.397-404
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• 2002

본 논문에서는 퍼지와 웨이브렛 변환의 다해상도 분해(MRA)를 가진 퍼지 개념을 이용한 웨이브렛 신경망을 제안하고, 또한 이 시스템을 이용하여 임의의 비선형 함수 학습 근사화를 개선하고자 한다. 여기에서 퍼지 개념은 벨(bell)형 퍼지 소속함수를 사용하였다. 그리고 웨이브렛의 구성은 단일 크기를 가지고 있으며, 퍼지 개념을 이용한 웨이브렛 신경망의 학습을 위해 역전파 알고리즘을 사용하였다. 웨이브렛 변환의 다해상도 분해, 벨형 퍼지 소속 함수 그리고 학습을 위한 역전파 알고리즘을 이용한 이 구조는 기존의 알고리즘보다 근사화 성능이 개선됨을 모의 실험을 통하여 1차원, 2차원 함수에서 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.69-75
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• 2019

과표본화 이산 웨이브렛 변환의 가장 대표적으로 응용되는 분야는 디지털 영상에 존재하는 잡음을 제거하는 기술이다. 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환을 이중 트리 이산 웨이브렛 변환과 비교하면, 거의 유사한 특징을 가진다. 본 논문에서는 잡음이 포함된 디지털 영상에 여러 이산 웨이브렛 변환들을 수행하고 생성된 부대역에 임계값 처리 기법을 적용하여 잡음을 제거한 다음 복원한 영상의 성능을 평가하는 실험을 수행하였다. 적당한 임계값을 설정하여 효과적인 잡음제거가 가능하다. 본 논문에서는 여러 방법의 실험 결과에서 제안하는 3방향 분리처리 2차원 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환 방법이 우수하다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.306-315
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• 2001

잡음환경에서의 음성인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방법에 있어, 기존의 스펙트럼 차감법은 잡음과 음성을 정확히 구별하기 힘들고 정확한 잡음의 특성을 추정할 수 없는 단점이 있다. 또한 웨이브렛 변환영역에서의 잡음제거 방법은 임계값 적용시 저주파 영역보다는 고주파영역에 상대적으로 더 큰 영향을 미쳐 고주파영역에서 신호의 손실이 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서는 스펙트럼 차감법 및 웨이브렛 변환을 이용한 잡음제거 방법의 단점을 개선하기 위하여 연속 웨이브렛 변환 영역에서 웨이브렛 계수의 스케일별 표준편차로 묵음구간과 음성 구간을 판별하여 끝점을 검출 후, 잡음이 섞인 음성신호를 이산 웨이브렛 변화에 의해 3개의 대역으로 분리하여 각각의 대역 내에서 스펙트럼 차감법을 적용시키는 방법을 제안한다. 끝점을 검출하고 대역을 나눔으로써 스펙트럼 차감을 적응할 잡음 신호의 특성을 정확히 추출할 수 있다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 스펙트럼 차감법 및 웨이브렛 변환을 이용한 잡음제거 방법보다 신호대 잡음비 및 Itakura-Saito거리 측면에서 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.127-133
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• 1999

기존의 이산 웨이브렛 변환 기반 플랙탈 영상 압축은 프랙탈 부호화시 고정된 블럭 크기를 사용하므로 낮은 비트율에서 PSNR을 감소시킨다. 본 논문에서는 플랙탈 부호화시 가변 블록 크기를 사용하여 PSNR을 개선하는 이산 웨이브렛 기반 프랙탈 영상 부호화를 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 이산 웨이브렛 변환 계수들의 절대값을 최하고, 같은 공간 영역에 해당하는 다른 고주파 부대역의 이산 웨이브렛 변환 계수들을 묶어서 레인지 블록과 도메인 블록을 만든다. 그리고 각각의 레인지 블록 레벨의 레인지 블록에 대한 프랙탈 코드를 지정하고, 프랙탈 부호화,\ulcorner0\ulcorner부호화와 스칼라 양자화중 하나를 선택하여 만든 집합인 결정 트리 C를 만들고 스칼라 양자화기의 집합 q를 선택한다. 웨이브렛 계수, 프랙탈 코드와 결정 트리를 적응적 산술 부호화기를 사용하여 엔트로피 nq호화 한다. 제안된 방법은 낮은 비트율에서 PSNR을 개선하고 복원 영상의 블록킹 현상을 제거한다. 실험 결과를 통해서 제안한 방법은 기존의 프랙탈 부호화 방법과 웨이브렛 변환 부호화 방법에 비해 더 좋은 PSNR과 더 높은 압축율을 얻었다.

• 한국철도학회논문집
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• 제13권3호
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• pp.304-308
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• 2010

본 연구에서는 웨이브렛 변환을 이용하여 궤도틀림을 식별하는 방법을 제시하였다. 궤도틀림과 대차 가속도응답신호에 의한 등가 웨이브렛 SISO 전달함수를 정의하였다. 현장에 적용되는 검측차의 25cm단위 궤도검측 기준에 맞추어 궤도틀림과 대차가속도 응답신호를 조정하였다. 웨이브렛 변환을 적용하기 전 입력데이터는 웨이브렛 변환 정의 조건에 맞추어 범위를 재조정한 회귀신호이다. 또한, 웨이브렛 역전 달 함수를 정의하여, 궤도틀림을 역 추정하였다. 추정된 궤도틀림과 실제의 궤도틀림의 비교를 위해 상관도와 FRF를 비교 분석하였다. 예측된 값과 기준 값 과의 잔 차의 분산비로 정의되는 틀림지수를 사용하여 궤도틀림의 이상을 분석하였으며, 개발될 알고리즘을 검증하기 위하여 시뮬레이션 연구를 수행하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.65-74
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• 2012

이중 트리 이산 웨이브렛 변환은 이산 웨이브렛 변환 보다 우수하며, 이동 변이(shift variance)의 웨이브렛 보다 적은 계산량을 가진다. 이러한 특성들은 잡음 제거, 텍스쳐 분할 등에서 효율적으로 사용된다. 이중 트리 이산 웨이브렛 변환을 수행하는 과정에 Quincunx 표본화를 적용하였다. 이 방법은 이중 트리 이산 웨이브렛 변환의 주된 특징인 이동 불변성의 성질과 다양한 방향성의 특징 그리고 비분리 영상처리 효과를 증가시킬 수 있다. 본 논문에서는 제안된 방법에 대한 성능을 평가하고 실험결과를 제시하였다. 따라서 비분리 처리특성으로 인위적인 패턴을 갖는 디지털 영상에 대해서 웨이브렛 변환의 특징을 얻을 수 있어 효율적인 영상처리가 가능하다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.179-191
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• 2013

영상처리에서 quincunx 격자를 사용하는 기법은 대표적인 비분리의 표본화 기법이다. 이 방법은 기존의 이차원 분리가능처리 기법보다 더 많은 다양한 방향성을 가지며 대역적 특성도 우수하다. 고밀도 이산 웨이브렛 변환은 N개의 입력 신호를 M개의 변환 계수들로 확장하는 변환이다(M>N). 이차원 처리에서 이 고밀도 이산 웨이브렛 변환의 이동불변의 장점은 표준 이산 웨이브렛 변환보다 더 우수하다. 그래서 이 변환은 다른 많은 웨이브렛보다 더 유용하게 사용될 수 있지만 표본화율이 높은 단점도 존재한다. 본 논문에서는 quincunx 표본화를 사용하는 고밀도 이산 웨이브렛 변환을 제안하였다. 이 방법은 고밀도 이산 웨이브렛과 비분리 처리의 특징을 유지하고 조합하는 방법이다. 제안된 방법은 영상처리 응용분야에서 좋은 성능을 갖는다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.190-196
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• 2009

본 논문은 잡음 환경의 음성 인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방법으로 프레임 단위로 웨이브렛 변환을 하여 웨이브렛 계수의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 정하는 새로운 방법을 제안한다. 음성의 특성을 고려하기 위하여 고주파 성분을 많이 가지는 무성음의 경우는 첫 번째 스케일의 detail 신호에서, 저주파 성분을 많이 가지는 유성음의 경우는 세 번째 스케일의 approximation 신호의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 설정하였다 또한 제안한 방법으로 잡음을 제거한 후에도 묵음구간에 잔여 잡음이 존재하게 되므로 묵음구간을 검출하여 묵음구간의 잔여 잡음을 제거하였다 실험을 통해 제안한 방법이 일반적인 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환을 이용한 방법보다 SNR과 MSE측면에서 향상됨을 확인 할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.1-8
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• 2013

표준 웨이브렛 변환은 많은 장점에도 불구하고 이동 불변을 만족하지 못하는 단점으로 인해 많은 제약을 받았다. 이 단점은 다운 샘플링 과정으로 인한 표본수의 부족에서 기인한다. 고밀도 이산 웨이브렛 변환은 생성되는 부대역 신호의 수를 증가시켜서 이동 불변의 단점을 극복한 방법이다. 본 논문에서는 세 개의 채널로 구성된 삼중 밀도 이산 웨이브렛 변환을 설계하고 2차원 영상처리에 적용하였다. 이 변환은 부대역의 수가 표준 웨이브렛 변환보다 세배가 되어서 과표본화가 되지만 이동 불변을 잘 만족한다. 그리고 생성된 부대역 영상은 대역별로 다양한 크기를 갖으며, 다양한 방향 선택성을 갖는다. 이 방향성은 영상처리에서 최적의 부대역을 제공할 수 있다.