• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06b
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• pp.381-384
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• 2007

본 논문에서는 최신 정지영상 압축표준인 JPEG2000에 이용되는 알고리즘인 이산 웨이블렛 변환(이하이산 웨이브릿 변환)을 위한 전용 하드웨어의 파이프라인 설계를 제안한다. 본 연구에서는 3-level 이산 웨이브릿 변환기를 효과적으로 설계하기 위해서 파이프라라인 기법으로 데이터의 처리속도를 개선하였다. Xilinx FPGA를 대상으로 한 실험 결과 면적은 약 24%증가된 반면에 throughput은 약 50%정도 향상되었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.727-730
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• 2001

본 논문에서는 동영상 데이터의 효율적인 압축과 전송을 위하여 이산 웨이블렛 변환(Discrete Wavelet Transform)과 H.263 부호화[1] 방법을 이용한 영상 부호화 방법을 제안하였다. 이 방법은 웨이블렛 변환을 이용하여 영상을 여러 개의 주파수 영역별로 나누고 각각의 주파수특성에 따라 다른 부호화 방식을 취하게 된다. 제안된 방법은 정보량이 가장 많고 원본의 영상에 가장 가깝게 보존되는 저주파 영역은 H.263 부호화 방식을 사용하고, 나머지 고주파 영역은 산술부호화 방식을 사용함으로서 각각의 주파수 특성을 적절하게 고려한 압축을 하여 그 효율을 증대시키게 된다. 또한 웨이블렛 변환에 따른 저주파 영역의 크기는 실제 영상 크기의 4분의 1이 되는데, 이러한 사실은 H.263 부호화에서 움직임정보의 검출 단위인 매크로블럭(macro-block)의 개수를 줄여 웨이블렛 알고리즘 사용에 드는 추가적인 부호화 시간을 보상하게 한다. 저주파 영역의 H.263 부호화 방식으로 인한 양자화 오류로 나타나는 역 웨이블렛 변환에서의 화질열화를 최소화하기 위해 2단계 웨이블렛 변환을 사용했는데 실험결과 1단계 웨이블렛 변환을 사용한 영상에 비하여 화질이 개선됨을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korea Committee for Ocean Resources and Engineering Conference
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• 2001.10a
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• pp.169-173
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• 2001

This study presents the results of decoupling of free decay roll test data by discrete wavelet transform. Free roll decay test was performed to decide the coefficients of damping terms in equation of motion. During the experiment, a slight yaw motion was found while the model was in the free roll decay motion. Discrete wavelet transform was applied to the signal to extract the pure roll motion. The results were compared to those of the Fourier transform. DWT was able to decouple the two signals efficiently while the Fourier transform was not.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2000.05a
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• pp.5-12
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• 2000

본 연구에서, Daubechies'Mother Wavelet를 이용한 이산 웨이블렛 변환(Discrete Wavelet Transform)에 기초한 새롭고 효과적인 특정추출방법을 제안하였다. 특정추출을 이용하여 응용방향을 설명하고 또는 통계적 파라메터의 평가를 행하였다. 본 연구에서는 다음과 같은 몇 가지 사실을 알 수 있었다. 1. 시스템에서 발생된 (인가전압이 0[V]) 노이즈라 볼 수 가있는 렌덤노이즈(Random Noise)를 디지털필터인 FIR(Finite Impulse Response)필터를 통하여 상당한 노이즈를 억제할 수가 있었다. 2. 이산 웨이블렛 변환 시 레벨 1~4까지 변환한 결과 최적의 변환상태 Level-3을 기준으로 하였다. 3. 특정추출 파라메터는 음향방출신호의 최대값, 평균값, 분산, 왜도, 첨쇄도를 특정추출파라메터로 이용하였다. 4. 특정추출 결과를 이용하여 전체 열화시간 중 대표적 음향방출신호 중 초기열화신호, 중기열화신호, 말기열화신호를 얻을 수 있었다. 이런 특정추출을 통하여 변압기열화상태를 진단할 수 있는 가능성을 확인 할 수가 있었다.

• Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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• v.18 no.4
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• pp.381-387
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• 2009

The end-milling force behaviour is very complex and it is related to a de-noising phenomenon, so it is very difficult to detect and diagnose this static cutting force phenomenon. This paper presents a new method of filtering of end-milling force in end-milling operation using filter bank technique, based on the wavelet transform. In this paper by comparing the history of end-milling force using wavelet filtering the fundamental end-milling property of the wavelet transform is well reviewed and analyzed. This result of wavelet transform using filter bank shows the possible static prediction of end-milling force with severe dynamic properties such as chatter in end-milling operation.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.24 no.6
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• pp.1181-1196
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• 2011

Image fusion is the process of combining information from two or more source images of a scene into a single composite image with application to many fields, such as remote sensing, computer vision, robotics, medical imaging and defense. The most common wavelet-based fusion is discrete wavelet transform fusion in which the high frequency sub-bands and low frequency sub-bands are combined on activity measures of local windows such standard deviation and mean, respectively. However, discrete wavelet transform is not translation-invariant and it often yields block artifacts in a fused image. In this paper, we propose a robust image fusion based on the stationary wavelet transform to overcome the drawback of discrete wavelet transform. We use the activity measure of interquartile range as the robust estimator of variance in high frequency sub-bands and combine the low frequency sub-band based on the interquartile range information present in the high frequency sub-bands. We evaluate our proposed method quantitatively and qualitatively for image fusion, and compare it to some existing fusion methods. Experimental results indicate that the proposed method is more effective and can provide satisfactory fusion results.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.162-165
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• 2003

본 논문에서는 웨이블렛 계수와 Hidden Markov Model(HMM)이용한 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 입력 영상은 이산웨이블렛을 기반으로 한 다해상도 분석기법을 사용하여 데이터 수를 압축한 후, 각각의 해상도에서 얻어진 웨이블렛 계수를 특징벡터로 사용하여 HMM의 모델을 생성한다. 인식단계 에서는 웨이블렛 변환에 의해 생성된 개별대역의 인식값을 더하여 상호 보완함으로써 인식률을 높일 수 있었다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 기본적 알고리즘인 벡터 양자화(VQ) 기법을 적용한 경우와 기존 얼굴인식에 제안된 DCT-HMM을 이용한 기법과의 인식률 비교를 한 결과, 제안된 방법이 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

• Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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• v.16 no.2
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• pp.18-28
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• 2008

In inverse acoustic problem with nearfield sources, it is important to separate multiple acoustic sources and to measure the position of each target. This paper proposes a new algorithm by applying MUSIC(Multiple Signal Classification) to the outputs of discrete wavelet transformation with sub-band selection based on the entropy threshold, Some numerical experiments show that the proposed method can estimate the more precise positions than a conventional MUSIC algorithm under moderately correlated signal and relatively low signal-to-noise ratio case.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.3
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• pp.249-255
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• 2013

In this paper, we propose an algorithm to detect scale invariant object from IR image obtained in the sea environment. We create horizontal edge (HL), vertical edge (LH), diagonal edge (HH) of images through 2-D discrete Haar wavelet transform (DHWT) technique after noise reduction using morphology operations. Considering the sea environment, Gaussian blurring to the horizontal and vertical edge images at each level of wavelet is performed and then saliency map is generated by multiplying the blurred horizontal and vertical edges and combining into one image. Then we extract object candidate region by performing a binarization to saliency map. A small area in the object candidate region are removed to produce final result. Experiment results show the feasibility of the proposed algorithm.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.175-179
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• 2007

To existing method which uses energy variation and spectrum deviation to detect the underwater transient signal is useful to detect white noise environment, but it is not useful to do colored noise environment. To improve capacity of detecting the underwater transient signal both in white noise environment and colored noise environment, this study takes advantage of Double Density Discrete Wavelet Transform and CFAR Power-Law.