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.
웨이브렛(wavelet) 이론을 이용한 디지털 필터를 심해저 광물자원 개발광구 중 KR5 지역의 실제 수심자료에 적용하였다. 이 연구에서는 Linear B-spline 웨이브렛 필터와 Cubic B-spline 함수의 미분 웨이브렛 필터를 사용하였으며, 적절한 변수를 결정하여 필터를 적용하여 선형으로 발달된 해저구릉과 해저곡의 위치 및 해저구릉의 경사면의 방향을 추출하였다. 2-D 행렬의 필터에서 해저구릉의 너비와 길이를 결정하는 필터의 길이와 수를 시행착오를 거쳐 추정하였다. 필터의 적용으로 추출한 특징들은 실제 지형도상 해저구릉과 해저곡과 일치하였다. 필터 적용으로 해저구릉과 해저곡의 형태를 분리하여 추출함으로써 지형분석에 더 많은 정보를 제공하고, 해저구릉의 경사면의 방향과 위치를 도면상에 도시하여 지형 자료 분석에 유용하게 사용된다. 이러한 지형 특성의 분석은 망간단괴의 분포 특성과의 비교를 통하여 심해저 광물자원 채광지역 선정에 유용한 자료가 될 것으로 사료된다.
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.
웨이브렛 변환은 최근에 동영상 처리 분야에서 비정체적 동영상 신호를 나타낼 수 있기 때문에 많은 관심을 받고 있다. 대역 분할 방식의 웨이브렛 변환을 사용한 움직임 예측은 많은 곳에서 응용되어 지고 있으나 움직임 예측 오류가 최저 주파수 대역에서 발생하면 움직임 예측 오류는 다음 단계로 누적되고 각각의 단계에서 계산에 소요되는 시간과 데이터량이 증가하는 문제점을 가지고 있다. 다른 한편으로 왜곡율 관점에서 주어진 비트율에서 최고의 화질을 얻는 웨이브렛 패킷이 제안되었다. 그러나 이 방법에서 웨이브렛 패킷 설계를 위해 많은 시간이 소요되는 단점이 존재한다. 그래서 소요시간 문제를 해결하기 위해 Top-down 방식이 제시되었으나 주어진 비트율에서 최적의 해를 찾지는 못했다. 본 논문에서는 영상의 분산이 영상의 복잡도를 나타낼 수 있다는 것을 고려했다. 그래서 동영상 압축을 위한 적응적인 웨이브렛 패킷을 사용한 고속의 다해상도 움직임 예측 방법을 제안하였다.
지구 물리 자료의 질을 높이기 위한 전처리 과정에서 웨이브렛 변환을 도입하여 잡음을 제거하는 기법에 관한 연구를 수행하였다. 이 기법의 효율성을 평가하기 위하여 합성자료를 이용하여 저역통과 필터링과 웨이브렛 변환을 통한 잡음 제거 결과를 비교하였다. 저역통과 필터링한 삼각함수 신호는 샘플링 구간에서 신호 양단의 차이에 기인하는 깁스 현상에 의해 오차가 나타났고, 범프 신호는 고주파 성분이 소멸되어 피크가 나타나는 부근에서 큰 오차가 발생하였다. 웨이브렛 변환을 이용한 잡음 제거에서는 시간 영역에서의 국부성과 웨이브렛 변환 영역에서의 신호와 무작위 잡음이 구분 가능하다는 특성을 이용함으로써 잡음을 효과적으로 제거할 수 있었다. 실측된 기조력 자료는 계기 보정 후 Soft threshold를 통해 잡음이 효과적으로 제거됨을 보였고, 이를 이론 기조력 값과 비교하여 G-인자를 계산하였다.
본 논문에서는 웨이브렛 신경회로망을 사용하여 알려지지 않은 비선형 시스템을 안정하게 제어하는 문제를 다룬다. 비선형 시스템의 정확한 제어는 함수를 근사화하는 데 사용되는 함수 근사화기의 정확성과 효율성에 의존한다. 그러므로 기준 함수의 선택이 자유롭고 함수 근사화 능력이 뛰어난 웨이브렛 신경회로망을 비선형 시스템 제어에 이용한다. 초기 웨이브렛 신경회로망 제어기를 설정하기 위해서 먼저 제어기 입력의 시-주파수 특성을 분석해서 웨이브렛 신경회로망 변수인 신축과 이동 값을 구한다. 다음에 Lyapunov 안정성 이론에 기초한 적응 법칙을 사용하여 연결강도를 조절한다. 이 직접 적응 웨이브렛 신경회로망 제어기를 비선형 시스템인 역 진자 시스템을 제어하는데 적용한다.
초음파 에코파형의 시간-주파수해석법으로 Wigner 분포와 웨이브렛 변환 등과 같은 새로운 신호처리 기법이 비파괴평가 분야에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 웨이브렛 변환(wavelet transform)에 의한 음속과 감쇠계수의 주파수의존성과 초음파 결함신호의 잡음제거의 유용성 유무를 실험적으로 검증하였다. Gabor 함수를 웨이브렛의 기본함수로 사용하였다. 초음파의 에코파형에 포함된 각 주파수성분의 속도와 감쇠계수의 주파수의존성을 추정할 수 있었으며, 초음파탐상에서 결함의 검출능 향상과 결함크기 산정의 정량화에 접근하기 위해 웨이브렛 변환에 의한 S/N비 신호처리 시뮬레이션 결과를 오스테나이트강 스테인레스 용접부에 가공한 EDM 노치의 초음파 결함신호에 적용한 결과 임상에코를 저감하고 S/N비를 개선하는 것이 가능하였다.
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.
본 논문에서는 비트율-왜곡 (R-D) 이론을 사용하는 웨이브렛 기반 정지영상 부호화 방식을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 트리 구조에 기반한 기존의 부호화 방식은 비트율-왜곡 이론을 고려하지 않았기 때문에 감소된 부호화 성능을 지닌다. 본 논문에서는 계층적 트리 분할 (SPIHBT) 알고리즘에 비트율-왜곡 최적화 임베딩 (RDE) 연산을 적용한다. 제안된 알고리즘은 SPIHT의 리스트에 웨이브렛 계수의 부호화 순서를 위한 기준으로 비트율-왜곡 경사를 사용한다. 이를 위한 변형된 트리분할과 비트율-왜곡 최적화 리스트 스캔 방식을 설명한다. 제안된 방식은 기존의 SPIHT 및 RDE 알고리즘에 비해 향상된 비트율-화질 성능을 보인다.
본 논문에서는 HDTV 신호를 디지털 VTR에 저장하기 위한 웨이브렛 변환 기반 압축 방법을 제안하였다. 웨이브렛 기반 압축 방법은 기존에 잘 알려져 있는 DCT를 기반으로 한 압축 방법과는 다르게 낮은 주파수 영역에서 공간 영역의 정보를 그대로 유지하고 있다. 그러므로 웨이브렛 기반 압축 방법의 이러한 특성은 VTR의 편집 및 변속 기능에 매우 적합하다. 또한 본 논문에서 사용한 웨이브렛 변환 필터는 쉬프트 연산과 덧셈만으로 곱셈을 대체할 수 있으므로 계산상의 복잡도를 감소시킬 수 있었다. 4:1 정도 압축시 복원된 HDTV 신호는 방송용으로 사용하기에 충분한 화질을 유지했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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