• Broadcasting and Media Magazine
• /
• v.7 no.3
• /
• pp.44-53
• /
• 2002

본 논문은 현재 ITU-T와 ISO에 의해서 공동으로 표준화 작업이 진행되고 있는 H.26이 MPEG-4 Part 10표준의 변환(transform) 및 양자화(quantization) 과정에서 대해서 서술하는 것을 목적으로 하고 있다. H.26이 MPEG-4 Part 10 에서는 H.263, MPEG-4등과는 달리 H.26이 MPEG-4 Part 10 표준은 정수 변환(integer transform)을 채택함으로 인해서 구현시의 분해능(resolution)에 따라서 달라질 수 있는 오차(mismatch)를 근원적으로 제거한 것을 가장 큰 특징으로 들 수 있다. 또한 변환 과정을 16 비트 연산으로 가능하도록 설계한 것 또한 여타 표준과 구별 할 수 있는 특징이라 하겠다.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
• /
• v.13 no.3
• /
• pp.196-205
• /
• 2008

A noble polarity inversion dc/dc power conversion circuit that has the high input-output voltage conversion ration characteristics is presented for high voltage DC power supply applications. The proposed circuit features the reduced voltage stresses of the component compared to those of the conventional ones. The operational principles of the proposed circuit is analyzed and comparative features are presented. The simulation results and experimental results are presented to verify the validity of the proposed circuit.

• Journal of Biomedical Engineering Research
• /
• v.20 no.6
• /
• pp.555-560
• /
• 1999

간질은 신경세포의 일부가 짧은 시간동안 과도한 전기를 발생시킴으로써 일어나는 신경계의 발작적 증상으로 배경 활동파와는 구별되는 극파, 예파, 예파와 서파를 동반한 극서파 복합(sharp and slow complexes)의 뇌파 특징파를 갖는다. 장시간의 뇌파기록에서 시간의 절약과, 정량화를 위해 컴퓨터를 이용한 간질 파형의 자동 검출은 객관성을 높이고 정량적인 해석을 위해 필수적이다. 본 연구에서는 간질 뇌파를 검출하기 위해 웨이브렛 변환과 신경망을 사용하였다. 웨이브렛 변환은 잡음을 제거하고 간질 뇌파의 특징을 강조하며 신경망의 입력노드수를 줄였다. 전문가에 의해서 분류된 간질특성과 정상뇌파를 신경망에 입력시켜 최적의 신경망구조를 선택하였고, 검출 문턱치를 설정하였다. 신경망은 200ms(26개의 데이터포인트)신호의 웨이브렛 결과와 웨이브렛 변환후 데이터 상의 최대, 최소 기울기가 입력되어 전체 28개의 입력 노드로 구성하였다. 은닉층은 18노드, 문턱치값은 민감도와 선택도가 일치하는 0.65가 사용되었다. 결과로 임상 환자 데이터에 입력되어 78.54% 의 검출률을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10d
• /
• pp.550-552
• /
• 2002

본 논문에서는 웨이브렛 변환 영역의 정보를 신경망 학습을 통하여 영상검색에 관한 연구를 제안하였다. 영상검색은 연구가 이루어지고 있지만, 영상의 특징을 정확하게 표현한다는 것은 현실적으로 어렵기 때문에 영상의 저장 및 검색에 많은 어려움이 있다. 따라서 영상데이터의 효율적인 저장 및 검색을 위해서는 공간 영역보다는 변환 영역에서의 특징추출 방법이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 웨이브렛 변환 후 생성되는 저주파 대역의 영상을 일정한 크기로 ( 2$^n$$\times$2$^n$) 분할한 다음 각 블록의 표준편차를 구하고, 주어진 경계 값을 기준으로 작성된 블록 맵을 유사성의 척도로 이용하여 유사한 영상을 함께 모아 카테고리 분류에 의한 저장을 한다. 또한 질의영상에 대한 블록 맵을 신경망 학습을 통해 해당 카테고리를 찾아 1:1매칭을 통한 검색을 함으로써 검색 시간을 줄이고, 제안된 시스템 효율을 증대 시킬 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.13 no.3
• /
• pp.281-286
• /
• 2003

Wavelet Transform can effectively represent the local characteristics of a signal in the space-frequency domain. However, the feature vector extracted using wavelet transform is not translation invariant. This paper describes a new feature extraction method using wavelet transform, which is translation-invariant. Based on this translation-invariant feature extraction, the iris recognition method, based on this feature extraction method, is robust to noises. Experimentally, we show that the proposed method produces super performance in iris recognition.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.33 no.6
• /
• pp.713-722
• /
• 2020

Contrasted with the standard symmetric GARCH models, we consider a broad class of threshold-asymmetric models to analyse financial time series exhibiting asymmetric volatility. By further introducing power transformations, we add more flexibilities to the asymmetric class, thereby leading to power transformed and asymmetric volatility models. In particular, the paper is concerned with the nonstationary volatilities in which conditions for integrated volatility and explosive volatility are separately discussed. Dow Jones Industrial Average is analysed for illustration.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 1997.10a
• /
• pp.397-401
• /
• 1997

본 논문은 신경회로망과 Gabor변환을 홍채인식에 대한 연구이다. 현재 재발되고 있는 신원확인을 위한 여러 가지 인식 시스템 중 홍채인식의 특성과 비교우위적 장점을 소개하고, LVQ 신경회로망을 효과적인 초기화 방법과 Gabor변환을 이용한 홍채테이터의 특징추출에 대하여 논한다.

• Korean Journal of Remote Sensing
• /
• v.29 no.5
• /
• pp.569-579
• /
• 2013

In this study, land-cover classification was implemented using features extracted from multi-temporal SAR data through 3D wavelet transform and the applicability of the 3D wavelet transform as a feature extraction approach was evaluated. The feature extraction stage based on 3D wavelet transform was first carried out before the classification and the extracted features were used as input for land-cover classification. For a comparison purpose, original image data without the feature extraction stage and Principal Component Analysis (PCA) based features were also classified. Multi-temporal Radarsat-1 data acquired at Dangjin, Korea was used for this experiment and five land-cover classes including paddy fields, dry fields, forest, water, and built up areas were considered for classification. According to the discrimination capability analysis, the characteristics of dry field and forest were similar, so it was very difficult to distinguish these two classes. When using wavelet-based features, classification accuracy was generally improved except built-up class. Especially the improvement of accuracy for dry field and forest classes was achieved. This improvement may be attributed to the wavelet transform procedure decomposing multi-temporal data not only temporally but also spatially. This experiment result shows that 3D wavelet transform would be an effective tool for feature extraction from multi-temporal data although this procedure should be tested to other sensors or other areas through extensive experiments.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.04b
• /
• pp.505-507
• /
• 2001

최근 여러 멀티미디어 서비스가 활발히 실시되고 있으며 멀티미디어 검색분야도 상당한 연구가 이루어지고 있다. 멀티미디어 검색 중 내용 기반 검색은 기존의 텍스트기반의 여러 단점들을 극복하여 이미지 자체에 있는 여러 정보의 혼합으로 보다 더 정확한 이미지를 찾을 수 있다. 예를 들면, 색상검색이나 질감검색을 이미지 자체내에서 추출해내고 색상과 질감을 같이 표현함으로써 색상만으로 표현할 수 없는 부분을 질감을 참고로 하여 찾을 수 있다. 본 논문에서는 웨이브릿 변환(daubechies 7-9 tab)을 사용하여 질감을 표현하는 특징 추출하는 방법을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.04b
• /
• pp.595-597
• /
• 2000

3차원 정보의 올바른 정합을 위해서 3차원 정보 자신 뿐만이 아니라 3차원 정보와 연관된 영상 정보를 이용한다. 먼저 영상의 정합을 수행함에 있어 서로 다른 두 영상간에 상관 윈도우를 씌워 상관계수를 계산하여 최적 정합점을 탐색한다. 본 논문에서는 카메라의 서로 다른 관점으로 인한 상관위도우의 뒤틀림을 3차원 초기 변환 행렬을 이용하여 보정하는 방법을 제안하고, 이에 의해 3차원 변환된 상관 윈도우를 정합에 이용함으로서 상관계수의 정확도를 급격히 향상시킨다. 그 결과로 개선된 특징점 정합 결과로부터 영상 전반에 걸친 3차원 특징점 정합을 통해 이와 대응하는 3차원 정보의 정확한 정합 결과를 얻는다.