• 제목/요약/키워드: 이산웨이블릿변환

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퍼지클러스터링 기반 의료 영상 워터마킹 (Fuzzy Clustering Based Medical Image Watermarking)

  • ;김종면
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제2권7호
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    • pp.487-494
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    • 2013
  • 의료 영상 워터마킹은 헬스케어 정보 시스템의 보안 서비스 분야에서 많은 주목을 받고 있다. 본 논문은 워터마킹을 삽입할 최적의 서버 블록 위치 선택을 위한 개선된 퍼지 클러스터링 기법, 이산 웨이블릿 변환 및 이산 코사인 변환을 분할된 회백질 의료 영상에 적용한 블라인드 의료 영상 워터마킹 기법을 제안한다. 모의실험결과, 제안한 워터마킹 기법은 기존의 기법들보다 PSNR과 M-SVD에서 우수한 성능을 보였다. 또한, 제안한 워터마킹 기법은 노이즈 첨가, 필터링, JPEG 압축, 블러링, 히스토그램 균일화, 크로핑과 같은 공격에서도 기존의 기법들보다 정규화된 연관성 값에서 보다 강인함을 보였다.

의료영상의 인증을 위한 정수 웨이블릿기반 디지털 워터마킹 (Medical Image Authentication Technique Using Integer Wavelet Transform Based Digital Watermarking)

  • 박성일;한승수
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2621-2623
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    • 2003
  • 본 논문에서는 의료 영상에 대한 새로운 연성 워터마크 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘을 사용함으로써 의료 영상의 보안 및 위조 문제를 해결 할 수 있다. 제안한 알고리즘은 이산 웨이블릿 변환을 사용하는 대신에 계산량이 적은 정수 웨이블릿 변환을 이용하여 블록 평균을 이용해서 이진 비트맵을 추출하여 이를 워터마크 정보로 사용한다. 워터마크를 추출할 때는 원 영상의 정보를 나타내는 이진 비트맵과 비교함으로써 위조여부를 판단할 수 있다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘은 의료 영상의 위조된 부분을 정확하게 추출하는 것을 확인하였다.

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웨이블릿 기법을 적용한 저속 비트율 비디오 코디에 관한 연구 (A Study of Very Low Bit-Rate Video Coding Using Wavelet-Based Techniques)

  • 김혜경;이옥경;지정규;오해석
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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    • pp.383-385
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    • 1999
  • 본 논문에서는, 이산 웨이블릿 변환(DWT: discrete wavelet transform)에 기초한 저속 비트율 비디오 코딩 방법의 알고리즘으로써, PZTACC 방법을 제안한다. 접근 방법은 양자화된 웨이블릿 계수들이 웨이블릿 서브밴드 구조내에서 중복성을 활용하는 메커니즘에 의해서 전처리 된다면 코딩 절차가 더욱 효과적으로 작용하여 나타난다. 그러므로 본 논문에서는 partitioning, Zero-Tree aggregation, 조건적 코딩의 개념들을 기초로 하는 프리코딩 기법의 새로운 구조를 소개한다. 복원된 비디오의 주관적인 성능은 일반적으로 MPEG4의 VM 구현으로부터 획득된 성능(1.5 dB PSNR 이상)보다 우수하다. 게다가, 인트라프레임모드에 제한되어 있을 때, 제안된 코딩 알고리즘은 정지영상 압축에 대하여 최고로 보고되는 결과를 산출한다.

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이산형 웨이블릿 변환을 통한 조위 자료 내 파고 성분 분리 (Decomposition of Wave Components in Sea Level Data using Discrete Wavelet Transform)

  • 유영훈;이명진;이태우;김수전;김형수
    • 한국습지학회지
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    • 제21권4호
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    • pp.365-373
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    • 2019
  • 본 연구에서는 울산광역시 태화강 유역의 연안 지역을 대상으로 이산형 웨이블릿 변환을 이용하여 연안 지역의 파고의 영향성을 검토하였다. 이를 위해 Daubechies 7의 기저함수 및 Curve Fitting 함수를 이용하여 조위 자료를 분리한 결과 세분화 성분 내 반일주조성분(d3), 일주조성분(d4)의 단주기 성분 및 최종 분해된 근사 성분(a6)에서는 1년 주기의 장주기 성분을 확인하였다. 6단계로 분해된 조위 자료는 자기상관분석 및 푸리에 변환을 통해 주기성을 가지는 조석 성분과 비주기성을 가지는 파고성분으로 구분하였다. 최종적으로 조위 자료 내 조석 성분은 66% 및 파고 성분은 34%로 구성되어 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과를 활용한다면, 파고의 영향을 고려한 연안 지역 홍수 관리의 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

웨이블릿 계수에 대한 효율적인 무손실 부호화 및 복호화기 설계 (Design of an Efficient Lossless CODEC for Wavelet Coefficients)

  • Lee, Seonyoung;Kyeongsoon Cho
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제40권5호
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    • pp.335-344
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    • 2003
  • 웨이블릿 변환에 기반을 둔 영상 압축은 기존의 JPEG과 비교했을 때, 블록 형태의 잡음이 나타나지 않고 화소 당 비트 수를 적게 압축할 때의 화질이 우수하므로 산업계에서 널리 사용되고 있다. 이산 웨이블릿 변환에 의해서 생성되는 계수들은 양자화 과정을 거쳐서 코드 비트 수를 줄이게 된다. 양자화 다음에는 무손실 부호화 과정을 통해서 코드 비트 수를 더 감소시킨다. 본 논문은 생성된 계수들의 통계적 특성을 바탕으로 양자화된 계수들에 대하여 효율적으로 무손실 부호화를 수행하는 새로운 알고리즘을 제시하고 있다. 이산 웨이블릿 변환과 양자화 과정을 결합하여 본 알고리즘을 0.5㎛ 표준 셀 방식의 영상 압축 칩으로 구현한 결과, 효율성과 성능을 확인할 수 있었다.

배터리 팩의 셀간 전압편차를 이용한 이산 웨이블릿 변환(DWT) 기반 SOH 예측방법 (Discrete Wavelet Transform-based SOH Prediction using the Voltage Deviation among the Cells of Li-Ion Battery Pack)

  • 김종훈;김우진;박종호;박정필
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2012년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.149-150
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    • 2012
  • 본 논문에서는 배터리 팩을 구성하는 셀간의 전압편차를 이용한 이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform) 기반 SOH(State-of-health) 예측방법을 소개한다. 충방전 전압은 DWT의 다해상도 분석(MRA;multi-resolution analysis)을 이용한 시간-주파수 분석을 통해 고주파 전압 성분(detail;$D_n$)과 저주파 전압 성분(approximation;$A_n$)으로 추가 분해되어 SOH 예측을 위한 추가정보를 제공한다. 각 성분의 통계처리(표준편차)를 통해 노화 이전과 이후의 성분값을 비교한다. 즉 프레시 배터리팩과 노화된 팩의 표준편차 기반 셀간 불균형을 서로 비교하여 SOH 예측이 가능하다.

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이산 웨이블릿 변환 기반 에너지 저장시스템(ESS)의 고장 검출 방법 (Discrete Wavelet Transform-based Fault Detection of Energy Storage System)

  • 김종훈;김우진;박정필
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2013년도 전력전자학술대회 논문집
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    • pp.449-450
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    • 2013
  • 본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform)을 이용한 에너지 저장시스템(ESS;energy storage system)의 고장 검출 방법을 제안한다. ESS에 순간적인 고장 발생시 전압의 급격한 변화가 발생할 수 있으며 이는 다해상도 분석(MRA;multi-resolution analysis)을 이용한 시간-주파수 분석을 통해 분해된 저주파 전압 성분(approximation;$A_n$)과 고주파 전압 성분(detail;$D_n$)중 현저한 성분의 변화가 관찰되는 고주파 전압 성분을 선택한다. 이를 검증하기 위하여 모든 고주파 전압 성분의 절대값을 적용한 뒤 최대값 정보를 추출한다. 이 때, 추출된 각 성분의 최대값과 최대값의 평균을 비교하되 여러 사전실험을 통해 정해진 특정 임계값 대비 큰 값을 나타낼 때 고장이 발생하였음을 판단한다.

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이산 웨이블릿 변환의 디노이징 기법을 적용한 이차전지 SOC 추정알고리즘 구현 (Implementation of State-of-charge(SOC) Estimation using Denoising Technique based on the Discrete Wavelet Transform(DWT))

  • 김종훈
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2014년도 전력전자학술대회 논문집
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    • pp.150-151
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    • 2014
  • 높은 SOC(state-of-charge) 추정알고리즘의 성능을 위해서는 측정된 배터리 단자전압의 정확도가 요구된다. 그렇지만, 예기치 않은 에러로 인해 단자전압에 노이즈 성분이 추가될 경우 SOC 추정성능의 저하를 피할 수 없다. 그러므로, 본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform)의 다해상도 분석(MRA;multi resolution analysis)의 디노이징(denoising)기법을 적용한 이차전지의 SOC 추정방법을 소개한다. MRA의 시간-주파수 분석을 통해 분해(decomposition)된 저주파 성분(approximation;$A_n$)과 고주파 성분(detail;$D_n$)중 노이즈에 관계된 $D_n$의 고주파 상세 계수(detail coefficient) $d_{j,k}$를 새로이 조정하고 이를 합성(synthesis)하여 디노이징을 마무리 한다. 확장 칼만필터(EKF;extended Kalman filter)의 비교 분석을 통해 제안된 방법의 타당성을 검증한다.

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이산 웨이블릿 변환(DWT)의 모함수에 따른 배터리 전압의 노이즈 제거 성능 비교 분석 (A Comparative Analysis of Denoising Performance based on the Mother Wavelet of the Discrete Wavelet Transform(DWT))

  • 윤창오;김종훈
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2015년도 전력전자학술대회 논문집
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    • pp.463-464
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    • 2015
  • 이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform)의 다해상도 분석(MRA;multi resolution analysis)을 효율적으로 수행하기 위해서는 적절한 모함수(mother wavelet)의 선택이 필수적이다. 본 논문에서는, 노이즈가 포함된 충방전 전압의 디노이징(denoising)을 구현할 때, 모함수에 따른 디노이징 성능을 비교 및 분석한다. 고정된 MRA 레벨에서 6개의 모함수를 비교하되, 각 모함수에서 최대 SNR(signal-to-noise ratio)을 가지는 타입을 대푯값으로 정하여 모함수에 따른 디노이징 성능을 비교한다. 이를 위해, 하드 임계화(hard-thresholding) 및 소프트 임계화(soft-thresholding) 기법을 적용한다.

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이산 웨이블릿 변환(DWT)의 디노이징 최적 성능을 위한 다해상도 분석의 레벨 선택 연구 (Level Selection of the Multi-Resolution Analysis(MRA) for Optimum Denoising Performance of the Discrete Wavelet Transform(DWT))

  • 황주영;김종훈
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2015년도 전력전자학술대회 논문집
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    • pp.465-466
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    • 2015
  • 배터리 관리시스템(BMS;battery management system)의 중요 고려요소인 SOC(state-of-charge) 및 SOH(state-of-health)의 전기적 등가회로 모델 기반 고성능 추정의 전제 조건은 배터리 단자전압의 안정된 실험데이터 확보이다. 그러나, 예상치 않은 에러로 인해 배터리 단자전압에 노이즈 성분이 포함될 경우 SOC 및 SOH 추정알고리즘의 성능저하가 우려된다. 이를 위해, 본 논문은 이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform)의 다해상도 분석(MRA;multi resolution analysis) 레벨에 따른 디노이징 최적 성능을 소개하고자 한다. 하드 임계화(hard-thresholding) 및 소프트 임계화(soft-thresholding) 기법에 따른 디노이징 성능 차이를 보이고, 각 임계화 기법 적용 시 디노이징 최적 성능을 보이는 레벨을 선택한다.

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