• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2001.05a
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• pp.125-125
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• 2001

실 지형정보를 이용한 3D 가상환경은 사용자에게 좀 더 현실에 가까운 교육환경을 제공한다. 3D 가상환경에 사용되는 지형정보는 mesh를 생성하기 위한 고도 data와 mapping을 위한 위성영상이나 항공사진 등이 사용된다. 고도 데이터는 DEM,DTED와 같은 데이터 포맷이 있는데 해상도에 따라 초단위 또는 M 단위로 다양하게 분류되어 있으며 위성영상이나 항공사진도 해상도에 따라 50M∼10Cm 까지 다양하여 사용목적에 맞는 데이터 선택이 필요하다. 고도데이터와 mapping 데이터를 이용하여 기본적인 3D 지형을 생성한 후에 안개나 비, 눈, 빛, 구름과 같은 기상환경을 시뮬레이션하거나 건물이나 이정표, 또는 텍스트 같은 사용자 정보를 Vector overlay 하여 좀 더 현실감 있는 3D 가상환경을 만들 수 있다. 최근에는 인터넷이 일반화되면서 네트웍을 통해 지명데이터를 전송하고 렌더링 하고자 하는 요구가 발생하고 있다. 그러나 3차원 가상환경을 위한 지형 데이터는 2D 데이터에 비해 크기가 크고 고사양의 하드웨어사양을 필요로 하여 네트웍을 통해 전송하고 랜더링 하기에는 여러 가지 제약이 따른다. 이러한 재약을 극복하기 위해 데이터를 한꺼번에 전송하지 않고 점진적으로 전송하고자 하는 연구가 많이 있어 왔으며 점진적 메쉬나 딜로니 규칙에 기반한 TIN 압축 점진적 시각화 기법, DEM 웨이블릿 변환을 적용한 저장, 전송 렌더링 하고자 하는 연구가 시도되어 왔다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.8 no.3
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• pp.124-129
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• 2003

Recently, on the internet, we need the protection methods of digital contents. To Protect web contents, we inserted a visible watermark but it could be removed easily and covered some place of original contents. In this paper, we proposed a logo detection algorithm that it insert an invisible logo watermark and extract after attacks. Previous works, it didn't show clearly. Experimental results show that it can be extracted all logo images after an attack. And it is proved that proposed scheme is an appropriate algorithm.

• Journal of Environmental Science International
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• v.24 no.8
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• pp.1023-1036
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• 2015

A reliable streamflow forecasting is essential for flood disaster prevention, reservoir operation, water supply and water resources management. This study proposes a hybrid model for river stage forecasting and investigates its accuracy. The proposed model is the wavelet packet-based artificial neural network(WPANN). Wavelet packet transform(WPT) module in WPANN model is employed to decompose an input time series into approximation and detail components. The decomposed time series are then used as inputs of artificial neural network(ANN) module in WPANN model. Based on model performance indexes, WPANN models are found to produce better efficiency than ANN model. WPANN-sym10 model yields the best performance among all other models. It is found that WPT improves the accuracy of ANN model. The results obtained from this study indicate that the conjunction of WPT and ANN can improve the efficiency of ANN model and can be a potential tool for forecasting river stage more accurately.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.227-230
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• 2006

A content-based image retrieval system using MPEG-7 is designed and implemented in this thesis. The implemented system uses existing MPEG-7 Visual Descriptors. In addition, a new descriptor for efficient retrieval of bio images is proposed and utilized in the developed content-based image retrieval system. Comparing proposed CBSD(Compact Binary Shape Descriptor) with Edge Histogram Descriptor(EHD) and Region Shape Descriptor(RSD), it shows good retrieval performance in NMRR. The proposed descriptor is robust to large modification of brightness and contrast and especially improved retrieval performance to search images with similar shapes. Also proposed system adopts distributed architecture to solve increased server overload and network delay. Updating module of client efficiently reduces downloading time for metadata. The developed system can efficiently retrieve images without causing server's overload.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.767-770
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• 2002

영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 웨이블릿 변환의 고주파수 에너지와 형태학적 필터링을 이용하여 분할된 객체의 효과적인 특징 추출을 통한 계층적인 검색 시스템을 제안한다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해 객체의 형태 정보와 질감(texture) 방향성 및 칼라 정보를 이용한다. 본 논문에서는 객체의 형태 정보의 추출을 위하여 사용자의 질의(query)영상에서 객체의 윤곽선의 편각차분 변동율에 의한 형태 특징 벡터를 추출하고 GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix)의 Contrast를 질감 특징으로 추출한다. 이들 두 특징을 이용하여 1차 분류 과정을 거치고 2차 검사에서는 보다 정확한 검색을 수행하기 위하여 1차로 분류된 후보영상들에 대하여 세부 정보인 칼라 정보를 기반으로 유사도를 측정함으로써 유사한 칼라와 형태를 가지는 영상뿐만 아니라 칼라가 다른 유사한 영상에도 효율적인 검색 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.281-284
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• 2003

본 연구는 웨이블릿 변환을 통하여 객체 영상에서 질감 특징 값을 추출하고, 신경망을 계층적으로 구성하여 분류하는 방법을 제안한다. 기존의 신경망을 이용한 영상의 분류는 단일 신경망을 이용하는 것이 대부분이었다. 하지만 단일 신경망은 분류하고자 하는 클래스의 수가 많거나 분류하고자 하는 대상이 유사한 입력패턴을 가질 경우 학습시간이 오래 걸리고, 인식률이 크게 떨어지는 문제를 가지고 있다. 그래서 본 연구에서는 효과적인 객체 영상 분류를 위해서 여러 개의 단일 신경망을 계층적으로 결합하는 방법을 제안한다. 실험결과 분류 대상 클래스가 증가함에도 불구하고 단일 신경망에 비해 학습시간이 단축되고, 높은 인식률을 보여주었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07g
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• pp.3224-3226
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• 1999

This paper introduces a nonlinear wavelet transform based on the lifting scheme, which is applied to signal denoising through the translation invariant wavelet transform. The wavelet representation using orthogonal wavelet bases has received widespread attention. Recently the lifting scheme has been developed for the construction of biorthogonal wavelets in the spatial domain. In this paper, we adaptively reduce the vanishing moments in the discontinuities to suppress the ringing artifacts and this customizes wavelet transforms providing an efficient framework for the translation invariant denoising. Special care has been given to the boundaries, where we design a set of different prediction coefficients to reduce the prediction error.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2804-2806
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• 2003

생체신호는 생리학이나 해부학에서 주로 다루어졌으나, 최근 컴퓨터 시스템의 발전으로 공학적인 접근이 활발히 진행되고 있다. 특히 뇌의 정보를 보여주는 EEG(Electroencephalogram) 신호의 각 주파수 대역 별 에너지 분석은 의학분야에서도 매우 큰 비중을 두고 있다. 특정 뇌신경 관련질환이 갖는 대역별 주파수 특징과 Spike등을 분석하는 것은 치료와 예방에 아주 좋은 방법의 하나가 될 수 있다. 본 논문에서는 신호처리에서 높은 효율을 보이는 Wavelet Transform을 이용하여 알츠하이머병의 EEG 신호를 분석하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07b
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• pp.1241-1243
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• 2003

The wavelet transform can apply various lengths of windows according to the amount of signal frequencies. So characteristics of nonstationary disturbances were found to be more closely monitored by the wavelet transform. In this paper, the wavelet transform is applied to the algorithm for monitoring various power quality disturbances. And personal computer monitoring system was developed.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.25 no.5
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• pp.73-78
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• 2011

We developed a noise reduction algorithm for the measurement accuracy improvement of a fiber-optic distributed temperaure sensor system. The denoising technique is based on the wavelet transform. The proposed algorithm was applied to a FBG sensor output with the Gaussian line-fitting algorithm to minimize the output noise which originated from the intensity noise of the laser light source and the instability of signal porcessing. We confirmed the feasibility of the denoising algorithm by comparing the measurement results with those obtained with the Gaussian line-fitting algorithm only.