In this study we decompose the 3-dimensional velocity field of isotropic turbulent flow into the coherent and the incoherent structure using the discrete wavelet. It is shown that the coherent structure, 3% wavelet modes, has 98% energy and 88% enstrophy and its statistical characteristics are almost same as the original turbulence structure. And it is confirmed that the role of the coherent structure is that it produces the turbulent kinetic energy at the inertia range then transfers energy to the dissipation range. The incoherent structure, with residual wavelet modes, is uncorrelated and has the Gaussian probability density function but it dissipates the kinetic energy in dissipation range. On the procedure, we propose a new but easy way to get the threshold by applying the energy partition percentage concept about coherent structure. The vorticity field extracted from the wavelet-decomposed velocity field has the same structure as the result of the precedent studies which decomposed vorticity field directly using wavelet. Therefore it has been shown that velocity and vorticity field are on the interactive condition.
본 논문에서는 2차원 분할을 이용한 병렬 처리가 가능한 리프팅 스킴(lifting scheme) DWT(Discrete Wavelet Transform)를 구현하는 하드웨어 구조를 제안한다. 기존의 DWT 하드웨어 구조는 웨이블릿(Wavelet) 변환이 갖는 특성 때문에 병렬 처리 구조를 구현하는 데 있어서 메모리와 하드웨어 자원이 많이 필요하였다. 제안된 구조는 기존의 구조와 달리 데이터 흐름을 분석하여, 분할 과정을 2차원으로 수행하는 방법을 제안하였다. 이러한 2차원 분할 방법을 파이프라인 구조를 사용하여 병렬 처리의 효율을 증가 시켜 50% 정도의 출력 지연의 감소된 결과를 얻을 수 있었다. 또한 데이터 흐름의 분석과 출력 지연의 감소는 내부 메모리의 사용을 감소 시했으며, 리프팅 스킴의 특성을 이용하여 외부 메모리의 사용을 감소시키는 결과를 얻을 수 있다.
The purpose of this study was to investigate how the weave type, yarn twist fabric count and fiber content of the worsted fabrics affect the subjective sensation of the hand. Thirty worsted fabrics that were mainly used for the spring and fall ladies'suits at national brands were selected. Variables were such as four different kinds of weave types, plain, twill, satin and decorative; two levels of yarn twist, normal and high; various fabric counts; two different fiber contents, pure wool and Lycra contained. Image analysis and wavelet transform techniques were used to quantify the surface fiber, For surface characteristics, MIU, MMD and SMD were measured by KES-FB system. The Questionnaires with 23 adjectives were used for the subjective hand evaluation. Panels were So specialists of fashion or fabric designers and merchandizers. By Factor Analysis, six factors that represent the subjective hand were extracted. The relationship between these factors and structural variables were analyzed. Yarn twist was significantly related to the surface characteristics and resilience. Weave structure affected surface characteristics, volume/warm-cool feeling and resilience. Fabric counts showed relations with volume/warm-cool feeling and the fiber contents with volume/warm-cool feeling, resilience and elastic properties. MIU, MMD and SMD showed no relations with the surface fibers. Subjective sensation of surface characteristics was affected by SMD and surface fibers.
본 논문에서는 이미지 인증 및 변형 검출을 목적으로 한 DWT(Discrete Wavelet Transform)기반 워터마킹 방법이 제안되었다. 제안된 알고리즘은 원 영상을 1-단계 웨이블릿 변환한 후 고주파 부분의 계수교환을 동해 워터마크를 삽입하고, 워터마크가 삽입되기 이전의 고주파 영역의 특성값들을 워터마크가 삽입된 영상의 LSB(Least Significant Bit)부분에 추가한다. 이에 따라 워터마크가 삽입된 영상의 LSB (Least Significant Bit)값들과 고주파 계수부분에 삽입된 워터마크 정보를 추출하여 이들의 변형유무에 따라 영상의 인증 및 변형위치를 검출 할 수 있다.
본 논문에서는 디지털 영상의 인증과 변형 검출 및 저작권 보호를 가능하도록 다중워터마킹 기법이 제안되었다. 원영상을 DWT(Discrete Wavelet Transform) 변환한 후 이미지의 인증과 변형된 위치를 검출하기 위하여 저주파 부분인 LL밴드의 LSB(Least Significant Bit)에 암호화된 워터마크 정보를 삽입한다. 또 저작권 보호를 위하여 고주파부분의 웨이블릿 계수들의 교환을 통해 워터마크 정보를 삽입한다. 이렇게 함으로써 저주파부분의 LSB 값 추출을 통해 인증 및 그 변형 위치를 찾을 수 있었으며, 고주파부분에 삽입된 워터마크를 추출하여 원영상의 저작권 정보를 감지할 수 있었다.
본 논문에서는 내용기반 영상 분류를 위한 방법론으로써 신경망을 이용한 방법을 제안한다. 분류 대상 영상은 인터넷상의 다양한 영상들 중에서 전경과 배경의 구분이 있는 객체 영상이다. 전처리 과정에서 영역 분할을 이용하여 영상 내에서 배경을 제거하고 객체 영역을 추출한다. 분류를 위한 특징은 웨이블릿 변환 후 푸출된 형태 특징과 질감특징을 이용한다 추출된 특징 값들을 이용하여 영상들에 대한 학습패턴을 생성하고 신경망 분류기를 구성 한다. 신경망의 학습 알고리즘은 역전파 알고리즘을 사용한다. 가장 효과적인 질감특징을 선 택 하기 위한 실험에서는 대각 모멘트가 가장 높은 분류률을 보여 주었다. 배경을 제거 하고 대각 모멘트를 특징으로 사용하여 실험하였을 때, 30종류에서 각 10개씩 총 300개의 학습 데이터와300개의 테스트 데이터에 대하여 각각 72.3%와 67%의 정분류률을 보였다.
본 논문에서는 스테레오 카메라 환경에서 고속으로 깊이 정보를 얻기 위한 응용분야에 적합한 스테레오 정합 기법을 제안하고자 한다. 이러한 조건을 만족하기 위해서 DWT 영역에서의 주파수 정보와 가변 정합창을 이용하는 적응적인 스테레오 정합 기법을 제안한다. 공간 영역에서 영상의 국부적인 특성을 분석하여 정합창의 크기를 결정하고, 주파수 영역에서 영상의 주파수 특성을 분석하여 정합창의 형태 및 스케일링 요소를 결정한다. 주파수 영역에 대한 정보를 이용하기 위해서 로컬 DWT와 전역 DWT를 활용하는 기법을 모두 적용하였다. 본 논문은 스테레오 정합을 위한 제안한 기법은 유사한 수준의 복잡도에서 고정 정합창 기반의 기법과 비교할 때 PSNR이 향상되는 것을 확인하였다.
This paper presents a new method for an efficient coding of very low bit-rate color video based on adaptive wavelet transform. Our approach reveals that the coding process works more efficiently if the quantized wavelet coefficients are preprocessed by a mechanism exploiting the redundancies in the wavelet subband structure. Thus, we focuses optimized activity of coding part, and exhaustive overlapped block motion compensation is utilized to ensure coherency in motion compensated error frames, and raised cosine window is applied. The horizontal and vertical components of motion vectors are encoded separately using adaptive arithmetic coding while significant wavelet coefficients are encoded in bit-plane order using adaptive arithmetic coding. On average the proposed codec exceeds H.263 and ZTE in peak signal-to-noise ratio by as much as 2.07 and 1.38dB at 28 kbits, respectively. Fore entire sequence coding, 3DWCVC method is superior to H.263 and ZTE by 0.35 and 0.71dB on average, respectively.
본 논문에서는 디지털 영상의 인증과 변형 검출 및 저작권 보호를 가능하도록 혼합 워터마킹 기법이 제안되었다. 원영상을 DWT(Discrete Wavelet Transform) 변환한 후 이미지의 인증과 변형된 위치를 검출하기 위하여 저주파 부분인 LL 밴드의 LSB(Least Significant Bit)에 암호화된 워터마크 정보를 삽입한다. 또 저작권 보호를 위하여 고주파부분의 웨이블릿 계수들의 교환을 통해 워터마크 정보를 삽입한다. 이렇게 함으로써 저주파부분의 LSB값 추출을 통해 인증 및 그 변형 위치를 찾을 수 있었으며, 고주파 부분에 삽입된 워터마크를 추출하여 원영상의 저작권 정보를 감지할 수 있었다.
Fault diagnosis and condition monitoring for rotating machines are important for efficiency and accident prevention. The process of fault diagnosis is to extract the feature of signals and to classify each state. Conventionally, fault diagnosis has been developed by combining signal processing techniques for spectral analysis and pattern recognition, however these methods are not able to diagnose correctly for certain rotating machines and some faulty phenomena. In this paper, we add a minimum detection error algorithm to the previous method to reduce detection error rate. Vibration signals of the induction motor are measured and divided into subband signals. Each subband signal is processed to obtain the RMS, standard deviation and the statistic data for constructing the feature extraction vectors. We make a study of the fault diagnosis system that the feature extraction vectors are applied to K-means clustering algorithm and minimum detection error algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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