• 한국지구과학회지
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• 제32권6호
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• pp.575-585
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• 2011

웨이브렛 변환을 이용한 인공위성 영상의 압축을 보다 효과적으로 수행할 수 있는 필터의 조합을 살펴보았다. 압축정도를 표현하는 방법으로 encoding ratio를 이용하였고, 웨이브렛의 선택에 따라 PSNR값과 encoding ratio값이 변하는 양상을 보았다. 웨이브렛의 선택에 따라 PSNR값은 대략 13.2-21.6% 정도의 차이를 보였고 encoding ratio는 16.8-45.5%까지의 차이를 보였다. SAR 영상의 경우 encoding ratio는 16%20% 변동이 있지만, 일반영상의 경우는 웨이브렛의 선택에 따라 40% 이상 변화였다. 영상 압축시 웨이브렛의 선택효과는 인공위성 영상보다 일반영상에서 큰 영향을 미쳤다. PSNR, encoding ratio의 지수에서 인공위성 영상은 웨이브렛 선택에 영향을 덜 받는다. 인공위성 영상의 압축에 대한 웨이브렛 선택효과를 보여주기 위하여 새로운 지수인 ECR을 제안하였다. ECR은 일반영상보다 인공위성영상에서 웨이브렛의 종류에 따른 영향이 더 적게 나타났다. 그러나 인공위성 영상 압축시 3개의 지수에서 웨이브렛의 선택효과는 최소한 10% 이상으로 선택의 중요성은 무시될 수 없을 것이다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.128-133
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• 2003

본 연구에서는 심전도 신호의 전처리 과정에서 원신호의 왜곡을 최소화하여 기저선을 제거 할 수 있는 웨이브렛 모함수를 결정하기 위하여, European S-T T database의 심전도 신호에 다양한 웨이브렛 모함수를 적용하여 기저선을 제거하였으며 제거효율을 평가하기 위하여 SNR과 RSE를 계산하였다. 실험결과 가장 우수했던 웨이브렛 모함수는 db8(diff: 27.12), coif5(diff: 25.32), sym7(diff: 25.13)이었으며, diff(meanSNR-meanRSE)의 값이 23미만으로는 심전도의 진단 파라미터까지 왜곡시키므로 사용할 수 없다는 것을 알 수 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.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권4호
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• pp.110-110
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• 2001

본 논문에서는 공간 히스토그램과 웨이브렛 모멘트를 융합하여 검색 효율을 크게 향상시키는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 질의영상과 DB영상간의 유사도를 구할 때 히스토그램의 유사도와 웨이브렛 모멘트의 유사도를 효과적으로 융합한다. 즉, 공간적 이동, 회전 등에 강한 히스토그램 특징과 주파수 대역별로 구해지는 웨이브렛 모멘트 특징을 잘 융합함으로써 검색성능의 향상을 추구한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위한 시험영상 DB로는 Brodatz 질간 영상 DB와 Corel Draw Photo 영상 DB를 사용하였다. 실험 결과, 제안한 방법으로 구한 검색율이 Brodatz DB에서 히스토그램이나 웨이브렛 모멘트만으로 구한 검색율보다 각각 5.3%와 13.8% 향상되었고, Corel Draw Photo DB에서는 각각 15.5%와 3.2% 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 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 2001년도 춘계종합학술대회
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• pp.456-459
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• 2001

본 논문에서는 웨이브렛 신경회로망을 이용한 적응 제어 방식을 제안한다. 웨이브렛 신경망의 구조는 은닉층의 시그모이드 함수를 mother 웨이브렛 함수로 대치한 것을 제외하고는 다층 신경회로망 구조와 비슷하다. 단일 관절 매니률레이터를 대상으로 적응 제어 시뮬레이션을 수행한 결과 웨이브렛 신경회로망의 우수성을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.307-310
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• 2003

본 논문에서는 대표적인 비선형 동특성을 가지는 실제 헬리콥터의 회전 띤 자세 운동을 근사화한 모형 헬리콥터의 시스템을 소개하고 이 시스템의 정지 자세 제어를 목표로 직접 적응 웨이브렛 신경회로망 제어기를 다음의 과정에 의해 만든다. 우선 상태 공간에 적용할 웨이브렛 기준 함수를 정의하고 나서 제어기로 들어오는 입력 값의 대략적인 범위와 특성을 파악해서 웨이브렛 이론에 근거해 신축(dilation)과 이동(traslation) 변수 값을 선택하여 초기 적응 웨이브렛 신경회로망 제어기를 건설한다. 마지막으로 시스템의 안정화 제어를 위하여 선택, 교배, 돌연변이의 진화연산자에 의해 일시에 최적의 구조와 결합가중치로 진화시켜 가는 새로운 형태의 ENNC를 제안하여 연결 가중치(weight)를 조정한다. 이 직접 적응 웨이브렛 신경회로망 제어기를 비선형 시스템인 모형 헬리콥터 시뮬레이터에 적용하여 제안한 제어기의 견실성 및 그 우수성을 입증하고자 한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제20권6호
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• pp.555-560
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• 1999

간질은 신경세포의 일부가 짧은 시간동안 과도한 전기를 발생시킴으로써 일어나는 신경계의 발작적 증상으로 배경 활동파와는 구별되는 극파, 예파, 예파와 서파를 동반한 극서파 복합(sharp and slow complexes)의 뇌파 특징파를 갖는다. 장시간의 뇌파기록에서 시간의 절약과, 정량화를 위해 컴퓨터를 이용한 간질 파형의 자동 검출은 객관성을 높이고 정량적인 해석을 위해 필수적이다. 본 연구에서는 간질 뇌파를 검출하기 위해 웨이브렛 변환과 신경망을 사용하였다. 웨이브렛 변환은 잡음을 제거하고 간질 뇌파의 특징을 강조하며 신경망의 입력노드수를 줄였다. 전문가에 의해서 분류된 간질특성과 정상뇌파를 신경망에 입력시켜 최적의 신경망구조를 선택하였고, 검출 문턱치를 설정하였다. 신경망은 200ms(26개의 데이터포인트)신호의 웨이브렛 결과와 웨이브렛 변환후 데이터 상의 최대, 최소 기울기가 입력되어 전체 28개의 입력 노드로 구성하였다. 은닉층은 18노드, 문턱치값은 민감도와 선택도가 일치하는 0.65가 사용되었다. 결과로 임상 환자 데이터에 입력되어 78.54% 의 검출률을 보였다.

• 전기의세계
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• 제44권3호
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• pp.3-8
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• 1995

신호처리 방법이 다양해지고 복잡해짐에 따라서, 신호를 보다 정확하게 처리하고자 하는 관심이 높아지고 있다. 특히, 실세계에 존재하는 신호들의 통계적특성이 비정상성을 나타내고 있기 때문에 이를 위한 새로운 해석방법이 많이 연구되고 있다. 본 글에서는 최근들어서 신호처리의 여러 영역에서 사용되고 있는 웨이브렛 변환과 웨이브렛 변환평면에서의 신호처리 기술에 대해서 언급하였다. 웨이브렛 변환은 고주파 신호성분에 대해서는 짧은 윈도우를 사용하므로써 시간분해능을 좋게하기 때문에 스파이크형태를 갖는 고주파 신호를 분리하기에 용이하게하고, 저주파 신호성분에 대해서는 긴 윈도우를 사용하므로써 주파수 분해능을 좋게하여 관측시간이 길어야 하는 저주파 신호의 분리가 용이하다. 특히, 하나의 모 웨이브렛의 병진과 스케일에 의해서 가변적인 윈도우가 생성되기 때문에 해석방법이 간단하며, 필터뱅크를 이용하여 구현하므로써 적은 연산량으로 손쉽게 구현이 가능하다는 장점을 갖고 있다.