본 논문에서는 반복적 영상복원과정에서 자주 등장하는 경계관련 오류와 물체관련 오류를 효과적으로 제거하기 위한 새로운 반복적 영상복원방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 반복과정내부에 웨이블렛 축소법을 이용한 변형된 CGM(Conjugate Gradient Method)을 이용하였다. 제안한 방법은 CGM과 같은 빠른 복원과 함께 웨이블렛 축소법에 의한 적응적인 잡음제거와 오류제거를 동시에 제공한다. 효과적인 잡음제거와 오류제거를 동시에 얻기 위해 웨이블렛 축소는 위치에 따라 변하는 웨이블렛 축소규칙을 사용하였다. 기존의 반복적 영상복원 알고리즘인 LR(Lucy-Richardson), CGM과의 비교실험을 통해 제한한 방법이 LR에 비교해서는 전체적으로 향상된 복원과 물체관련오류가 거의 없다는 측면, 그리고 CGM과의 비교에서는 물체 및 경계 관련오류가 거의 없다는 측면에서 기존의 방법에 비해 우수하다는 것을 확인하였다.
The purpose of the work is to present successful applications of a modified wavelet shrinkage method for the accurate and fast estimation of a transfer function. Although the experimental process of determining a transfer function introduces not only Gaussian but also non-Gaussian noises, most existing estimation methods are based only on a Gaussian noise model. To overcome this limitation, we propose to employ a modified wavelet shrinkage method in which L1 -based median filtering and L2 -based wavelet shrinkage are applied repeatedly. The underlying theory behind this approach is briefly explained and the superior performance of this modified wavelet shrinkage technique is demonstrated by a numerical example.
이 논문에서는 중복된 웨이블렛 변환영역에서 다중척도 정칙화를 이용한 새로운 영상복원방법을 제시하였다. 제안된 방법은 중복된 웨이블렛 변환을 이용하여 단일척도 영상복원문제를 다중척도의 영상복원문제로 변환한 후에, 각 척도에 의존하는 정칙화 방법을 이용하여 각 척도별로 영상복원을 하고 그 결과를 중복 웨이블렛 역변환을 통해 최종적인 영상복원을 얻는 방법이다. 제안된 방법은 웨이블렛 관련 복원부분에서는 다소 적은 정칙화 계수를 적용하여 뚜렷한 경계를 복원하는 반면, 적은 정칙화 계수에 적용한 것에 의해 발생하는 잡음은 웨이블렛 축소법을 이용하여 제거하였다. 제안된 방법의 향상된 영상복원 성능은 전통적인 Wiener 필터링과의 비교실험을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 다기능 근전의수를 제어하기 위해 전완에서 취득한 4 채널의 근전도로부터 9 가지 동작을 인식하는 새로운 방법을 제안한다. 비정상 신호특성을 가진 근전도를 해석하기 위해서 시간-주파수 영역에서 표현되는 특징벡터를 웨이블렛 패킷변환을 통해 추출한다. 높은 차원을 가지는 시간-주파수 특징벡터에 대하여 차원축소와 비선형변환을 수행하기 위해 PCA와 SOFM으로 구성된 특징투영 방법을 제안한다. PCA를 이용한 차원축소는 패턴분류기의 구조를 단순화하고 패턴인식을 위한 계산시간을 단축할 수 있다. SOFM을 이용한 비선형변환은 PCA에 의해 차원이 축소된 특징벡터를 새로운 공간으로 투영함으로써 클래스 분리도를 향상시킨다. 마지막으로 각 동작은 패턴분류기인 다층 신경회로망에 의해 인식된다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 높은 인식률을 보임과 동시에 연속적인 패턴인식을 위한 실시간 구현이 가능함을 보인다.
이 논문의 목적은 X선의 감쇠를 이용한 측정에서 발생하는 여러 종류의 잡음을 효과적으로 제거하는데 적합한 영상재구성 방법을 제안하는 것이다. 구체적으로, X선의 방출기와 검출기의 필연적인 기계적 오류에 의해 발생하는 원형모양 오류와 전반적인 관측오차와 푸리에 변환기반 재구성 과정에서 나타나는 줄무늬 모양 잡음을 효과적으로 제거하기 위해 웨이블렛 방법을 제안한다. 원형모양 오류를 프로젝션에서 제거하기 위해 해당 잡음이 각도방향으로 강한 상관관계를 가지고 있음을 이용하여, 평균화된 정보에서 해당 잡음의 강도를 추정하고 이를 웨이블렛 축소법을 통해 제거하는 방법을 제안한다. 또한, 전반적인 잡음 제거와 영상재구성을 위해 웨이블렛-배규렛 분해법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 푸리에 변환을 기반으로 하는 방법에 비해 원형모양 오류와 영상재구성에 있어서 우수한 영상을 제공함을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
멀티미디어 사용의 증가에 따라 정보화 사회에 있어 정지영상 정보를 높은 압축율로 방대한 데이터를 얼마나 빠르게 에러 없이 전송 또는 처리하는가 하는 문제가 요구되어지고 있다. 본 논문은 임베디드 시스템 환경의 정지영상 인코팅 분야에서 다양한 기능과 압축 성능을 보이고 있는 JPEG2000의 압축효율 향상을 위하여 양자화 전 단계에서 추출데이터를 축소시켜 EBCOT 단계로 전달되는 데이터의 양을 줄이는 방법으로, 웨이블렛 계수의 저주파 대역에 대한 부호화를 제거하여 부호화 과정에서의 sign bit를 줄이고, 중요도 판별과정에서 각 단계별 임계치를 설정하여 중복비트를 제거하는 분할 정렬 알고리즘을 이용하여 웨이블렛 계수를 줄이는 방법을 제안하였다. 실험결과, 제안한 방법을 통해 임베디드 환경아래에서 기존의 JPEG2000 표준보다 더 우수한 양질의 성능과 저 비트율을 확인할 수 있었다.
함정에 탑재되는 주요장비는 내충격성능을 확인하기 위해 충격시험을 실시하고 계측된 신호는 최대충격가속도, 지속시간, 응답스펙트럼 등 충격응답신호의 신간이력을 분석한다. 그러나 계측된 신호는 배경잡음, 계측기오차, 케이블의 과도운동 등으로 충격성잡음과 백색잡음으로 인한 신호왜곡이 발생할 수 있으므로 충격시험으로부터 정확한 시간이력을 추출하기 위해서는 이러한 잡음을 제거해야 한다. 충격성잡음은 중간값필터를 이용하여 제거하고 백색잡음은 웨이블렛의 계수값을 축소함으로써 잡음이 제거된 충격응답신호의 시간이력으로부터 정도높은 최대충격, 지속시간 및 충격응답스펙트럼이 획득가능하다. 제안된 기법의 타당성을 판단하기 위해 수치 시뮬레이션을 수행한 결과 신호대잡음비가 30dB 이상 향상되었음을 확인하였고, 실제계측된 수중폭발충격신호에 적용시켜 향상된 충격응답스펙트럼을 추출하였다.
국내 시판제품으로 서울시내에서 구입한 산업용 윤활유, 이륜구동 윤활유, 선박용 윤활유, 자동차용 윤활유(엔진오일, 수동 변속기 기어유, 자동변속기 오일) 등 80종(기유 4종 포함)의 새 윤활유들(80 classes)과 8종의 경유 차량과 16종의 휘발유 차량에 각각 3종씩의 경유와 휘발유 전용 엔진 오일로 교환하여 차량별 및 주행거리별로 각각 채취한 사용 엔진 오일 86종을 GC/MS로 분석한 TIC로 데이터베이스를 만들고, 새 윤활유와 사용 엔진오일들의 동일성 추적과 차량별 분류를 위하여 차원 축소와 베이지안 방식의 분류 모형을 개발하였다. 새 윤활유의 분류는 웨이블렛 적합방법과 주성분 분석방법으로 차원 축소하여 베이지안 방식의 분류 모형을 적용한 결과 각각 97.5%와 96.7%의 정분류율을 보여 차원 축소는 웨이블렛 적합방법이 더 좋은 결과를 나타냈다. 그리고 새 윤활유의 분류에서 선택된 웨이블렛 적합방법의 차원 축소와 베이지안 방식의 분류 모형에 의한 사용 엔진 오일의 차량별 분류(총 24 classes)는 86.4%의 정분류율을 보였고, 경유 차량인지 휘발유 차량인지를 구분하는 차량 연료 타입별 분류(총 2 classes)는 99.6%의 정분류율을 나타내었고, 사용 엔진 오일 브랜드별 분류(총 6 classes)는 97.3%의 정분류율을 나타내었다.
본 논문에서는 리프팅 기반의 하드웨어 효율이 100%가 되는 2차원 이산 웨이블릿 변환 필터 구조를 제안한다. 전체구조는 (9,7) 필터를 적용하였으며, 필터의 길이에 따라 확장 및 축소가 가능하다. 본 연구에서 제안하는 새로운 스케줄링은 블록기반으로 수행하며 하위 레벨을 수행할 조건이 충족되면 바로 해당레벨을 수행하므로 중간 값을 저장해야 하는 시간이 짧아지며, 따라서 이를 위한 레지스터 양을 최소화할 수 있다. 제안된 스케줄링에 맞는 입력을 조절하기 위해 그에 적절한 DFC(Data Format Converter)와 DCU(Delay Control Unit)구조를 설계하였다. 입력 영상이 $N{\times}N$이고 m을 필터 길이라고 할 때, 필요한 저장공간은 2mN이다. 인접한 4개의 데이터를 동시에 입력 받아 동시에 행 방향과 열 방향 DWT를 수행하므로 J가 분해 레벨이라고 할 때 총 $N^2(1-2^{-2J})/3$ 사이클이 소요된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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