본 논문에서는 웨이브릿 분해 알고리즘을 이용한 웨이브릿 신경망의 최적구조의 설계로 기존의 신경회로망에 직교성을 갖는 웨이브릿 함수를 적용하여 뛰어난 성능을 발휘하는 웨이브릿 신경망을 구성하고 구성된 웨이브릿 신경회로망의 크기를 최적화하기 위하여 웨이브릿 분해 알고리즘을 도입하여 최소의 노드를 이용하여 좋은 성능을 발휘하는 웨이브릿 신경회로망을 설계하는 하는 것이다.
본 논문에서는 멀티웨이브릿 필터뱅크를 이용한 임베디드 제로 트리구조의 영상압축 기법을 제안한다. 멀티웨이브릿은 두 채널의 필터 뱅크를 갖는 새로운 방법의 DGHM스케일링 함수와 웨이브릿 함수를 사용한다. 임베디드 제로 트리 코딩은 영상압축을 위하여 사용한다. 각 스케일링 및 웨이브릿 함수는 두 개의 필터뱅크를 사용한다. DGHM 멀티웨이브릿의 중요한 특성은 직교성과 근사화 차수이다. 본 논문에서 사용한 DGHM 멀티웨이브릿은 근사화 차수가 2인 높은 에너지 압축성과 완전복원을 가진다. DGHM 멀티웨이브릿을 사용한 영상압축은 단일 Daubechies 웨이브릿(D4), 쌍직교 웨이브릿, 및 GHM 멀티웨이브릿 보다 압축율에 대한 우수한 PSNR을 가진다.
본 논문에서는 회전과 크리에 무관한 상관결과를 얻기 위하여 WCHF-fSDF(wavelet circular harmonic function-filter modulation synthetic discriminant function)필터를 제안하였다. WCHF-fSDF 필터는 기준영상에 대하여 크기변화된 영상들을 웨이브릿 변환한 후, 이들로부터 추출한 단일 원형고조함수를 학습영상으로 사용하여 합성한다. 웨이브릿 변환은 입력영상과 웨이브릿 함수와의 상관으로 정의되므로 웨이브릿 변환을 이용한 패턴인식을 하기 위해서는 두 개의 4f 광 상관 시스템이 필요하다. 여기서 입력영상에 필요한 웨이브릿 함수를 제안된 필터의 설계과정에 포함시켜 전체 광 상관 시스템을 하나의 4f 광상관시스템을 대체시켰다.
본 논문에서는 멀티웨이브릿 필터뱅크를 이용한 임베디드 제로 트리 구조(embedded zero tree structure)의 영상 압축방법을 제안한다. 본 논문에서 사용한 멀티웨이브릿 함수는 근사화 차수가 2인 새로운 방법의 DGHM 멀티웨이브릿을 사용하였으며, 영상을 부호화하기 위하여 임베디드 제로 트리 구조의 코딩기법을 사용한다. 높은 근사화 차수를 갖는 멀티웨이브릿 필터는 보다 우수한 에너지 압축 효과를 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 우수한 에너지 압축 효과는 내기 위하여 수학적으로 정립이 된 근사화 차수가 2인 DGHM 멀티웨이브릿을 영상압축에 사용한다. 또한 기존의 멀티웨이브릿 필터들보다 높은 성능을 갖는 DGHM 멀티스케일링 및 멀티웨이브릿 필터를 구성하여 영상을 완전복원이 되도록 한다.
웨이브릿 해석에서 CWT(continuous wavelet transform)에서는 Plancherel 형태의 복원 정리가 성립하고, 웨이브릿 급수는 frame 이론과 다해상도 이론(multiresolution analysis)을 활용한 이산복원정리가 성립한다. 복원정리가 만들어짐에 따라 이에 상응하는 웨이브릿이 생성되는데, CWT에서는 허용조건(admissibility condition)을 만족하는 basic wavelet이고, 웨이브릿 급수에서는 MRA를 이용한 Daubechies 웨이브릿, frame 이론을 이용한 Meyer 웨이브릿 등을 생각할 수 있다. 본 연구에서는 CWT에서 사용한 허용조건을 자연스럽게 확장함으로써 기존의 것보다 간편하고 활용도가 우수한 이산복원정리를 발견하고, 이에 상응하는 보다 만들기 쉬운 새로운 형태의 L1 웨이브릿군을 개발함을 목적으로 한다. 본 연구에 개발한 새로운 웨이브릿을 사용하여 시간-주파수에서의 신호 복원 및 분석에 응용한다.
본 논문에서는 화질의 열화를 최소화함과 동시에 강인한 워터마크의 은닉을 위하여 멀티 웨이브릿 변환영역에서 인간 시각 특성(human visual system: HVS)을 고려한 적응 워터마크 은닉 기술을 제안한다. 멀티웨이브릿은 영상을 완전 복원시키는데 탁월한 효과가 있으며 경계영역에서 우수한 성능을 갖는다. 본 논문에서 사용한 멀티웨이브릿 함수는 근사화 차수가 2인 DHGM 멀티웨이브릿을 사용한다. 워터마크는 멀티웨이브릿 분해된 부대역들 중 저주파 영역을 제외한 중간 및 고주파 영역의 웨이브릿 계수 중에 HVS를 이용하여 얻은 문턱값에 의해 선택된 웨이브릿 계수들에만 은닉한다. 워터마크를 은닉하기 위한 지각모델은 영상 압축시 지각적 양자화기에 사용되는 정적 JND(just noticeable difference) 모델을 이용한다. 제안한 은닉모델은 영상의 특성에 따라 은닉하는 워터마크의 수가 각각 달라졌다. 또한, 여러 실험결과 우수한 비가시성과 강인성을 확인하였다.
기존의 대표적인 디지털 통신방식으로 주파수 편이 변조(FSK: frequency shift keying), 위상 편이 변조(PSK: phase shift keying), 진폭 편이 변조(ASK: amplitude shift keying) 방식들이 있다. 본 논문에서는 2진 정합필터를 이용하여 웨이브릿 편이변조 신호를 복원하는 알고리즘을 제안한다. 웨이브릿 편이 변조 시스템은 스케일링 함수(scaling function)와 웨이브릿(wavelet)을 이용한다. 스케일링 함수를 1로, 웨이브릿 함수를 0으로 할당하여 2진 데이터를 변조한다. 기존의 웨이브릿 편이 변조 시스템에서는 복원을 위해 후처리가 필요하였다. 된 논문에서는 2진정합필터를 이용하여 복원하므로, 별도의 후처리 과정 없이 복원을 가능하게 하였다. 모의실험 결과 제안한 알고리즘이 타당함을 확인하였다.
본 연구에서는 시간-주파수 해석에 매우 효과적인 웨이브릿 변환을 광학적 패턴인식에 적용하기 위하여 웨이브릿 정합 필터를 설계하고 웨이브릿 함수의 팽창계수 변화에 따른 광상관 특성을 구현하였으며, 기존의 공간 정합 필터 및 POF의 상관 특성과 비교하였다. 웨이브릿 정합 필터가 가장 좋은 식별력을 갖기 위해서는 사용된 입력 패턴의 형태와 웨이브릿 함수의 팽창계수에 의존하게 됨을 알 수 있었다. 또한, 웨이브릿 변환의 특징인 2차원 영상의 가장자리 강조 효과를 보였다. 웨이브릿 정함 필터는 웨이브릿 함수가 대역통과의 특성을 갖기 때문에 기존의 정합 필터나 POF보다 유사 패턴을 더 잘 식별할 수 있으며, 크기가 다른 패턴에 대해서는 POF보다 매우 민감함 상관특성을 가짐을 알 수 있었다.
본 논문은 웨이브 에너지 발전 시스템의 네트워크제어기 설계에 대해서 논의한다. 기계적인 오실레이터의 움직임 운동 방정식의 해를 구하면서, 시스템의 에너지 손실의 효율성을 향상 시키기 위하여 퍼지 제어 기법을 도입한다, 다양한 초기 조건에서의 바디의 움직임 방정식의 해를 수치적으로 해석하기위하여, 손실되는 에너지의 크기는 알 수 있다고 가정한다. 네트워크상에서 발생하는 시간 지연을 모델링하며, 전체 웨이브 에너지 발전 시스템은 시간 지연을 가지는 웨이브 에너지 네트워크 제어 시스템이 된다. 제안하는 퍼지 제어기와 웨이브 에너지 발전시스템은 같은 퍼지 멤버쉽 함수를 가지게 모델링한다. 전체 네트워크 폐루프 시스템의 안정도를 분석하고, 웨이브 에너지 발전시스템을 안정화 시키는 퍼지 제어기 설계를 위한 충분조건을 유도한다. 시간 지연을 가지는 네트워크에서 퍼지 제어 기법을 이용하여 웨이브 에너지 시스템의 에너지 손실을 파악한다.
웨이브릿 변환은 신호처리, 디지털 통신 등 여러 분야에 널리 사용된다. 본 논문에서는 웨이브릿 편이 변조(WSK : wavelet shift keying) 시스템에서 하러(Haar)와 도비치(Daubechies) 웨이브릿 계열(series)을 중심으로 웨이브릿 종류에 대한 성능을 분석한다. 사용된 웨이브릿은 하러, 도비치 4탭, 8탭, 12탭을 사용하였다. 분석방법은 눈 모양에 의한 방법과 에러확률에 의한 방법을 사용하였다. 모의실험 결과 필터계수의 개수가 적을수록 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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