This paper describes a development of a portable physical activity monitoring system using two accelerometers to quantify physical activity. The system hardware consists of two piezoresistive accelerometers, amplifiers with gain of 30, lowpass filters with cut-off frequency of 15Hz, offset control circuits, one-chip microcontroller and flash memory card. In order to evaluate the performance of the system we acquired 3 channel data at 32 sample/sec from body-fixed accelerometers in chest and right upper leg. And then the acquired data were processed by MatLab on personal computer. We tried to distinguish not only fundamental actions which are steady-state activities such as standing, sitting, and lying but also dynamic activities with walking, up a stairway, down a stairway, and running. Five subjects participated the evaluation process which compare the video data with the measured data. As a result, the activity classification rate of 90.6% on average was obtained. Overall results showed that the steady-state activities could be classified from the low component of 3-axis acceleration signal and dynamic activities could be distinguished from frequency analysis using wavelet transform and FFT. Finally, we could find that this system can be applied to acquire and analyze the static and dynamic physical activity data.
본 논문에서는 영상의 에너지 분포에 따른 통계적 특성과 대역확산방법 (direct sequence spread spectrum)을 이용한 웨이블릿 기반의 비디오 워터마킹(watermarking) 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 원 비디오를 공간 영역에서 움직임의 다소에 따라 분류된 움직임이 큰 영역과 움직임이 적은 영역을 공간계차측정 (spatial difference metric)방법에 의해 나누어진 장면 (scene) 단위로 각각 3차원 DWT와 2차원 DWT를 수행하여 3 레벨 및 2 레벨로 각각 분해한다. 비가시성과 견고성을 만족시키기 위해 기저대역을 제외한 레벨 3 및 레벨 2에서 부대역 계수값의 표준편차를 이용하여 문턱값을 정하고 워터마크가 삽입될 계수를 각각 선택한다. 그리고 워터마크(watermark)는 시각적인 정보를 가진 이진 영상으로 임의 교환 (random permutation) 후 대역확산방법을 이용하여 비디오 워터마크로 대체되어 선택된 계수에 삽입된다. 제안한 방법의 성능 평가를 위한 모의실험 결과에서 기존의 방법보다 비가시성 및 견고성이 우수함을 확인하였다.
자력탐사자료의 3차원 역산법을 개발하였다. 자력탐사자료의 역산에서 가장 문제가 되는 점은 비유일해 문제와 방대한 계산시간이다. 일반적으로 자력탐사자료의 역산은 모델변수의 수가 자료의 수보다 훨씬 많아 비유일해 문제를 더욱 심화시키게 된다. 또한 자력탐사자료는 심도 분해능이 매우 낮다. 비유일해 문제를 극복하기 위하여 분해능이 높은 모델변수에는 큰 제한을 가하고, 작은 모델변수에는 약한 제한을 가하는 분해능 모델제한자를 제안하고, 이를 적용하여 분해능이 낮은 모델변수도 효과적으로 추정할 수 있었다. 또한 대형 행렬식을 웨이블릿 변환을 통하여 희소행렬로 변환하고, 역행렬의 계산에 병렬계산 방식을 적용하여 계산시간을 획기적으로 절감하였다. 수치실험을 통하여 개발된 3차원 역산알고리듬의 타당성을 검토하였다. 또한 금산 지역에서 얻어진 항공자력탐사자료의 역산에 적용하였다.
본 논문에서는 신호 처리 기술과 가중 퍼지소속함수 기반 신경망 (Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions; NEWFM)을 이용하여 간질을 검출하는 방안을 제안하였다. 신호 처리 기술로는 웨이블릿 변환(Wavelet Transform), 점증적 증가 방법, 위상공간 재구성(Phase Space Reconstruction)을 이용하였다. 신호 처리 기술의 첫 번째 단계에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 뇌파로부터 웨이블릿 계수를 추출하였다. 두 번째 단계에서는 점증적 증가 방법을 이용하여 웨이블릿 계수로부터 첨점(Peak)을 추출하였다. 세 번째 단계에서는 위상공간 재구성을 이용하여 추출된 첨점으로부터 3차원 다이어그램을 생성하였다. NEWFM의 입력으로 사용할 16개의 특징을 추출하기 위하여 유클리드 거리와 통계적 방법을 이용하였다. 이들 16개의 특징을 NEWFM의 입력으로 사용하여 97.5%, 100%, 95%의 정확도, 특이도, 민감도를 각각 구하였다.
본 논문에서는 CCD 카메라를 이용하여 획득된 영상들 간의 상대적인 열화(Blur)를 이용하여 물체의 3차원 형상 및 거리 정보를 얻을 수 있는 Depth From Defocus(DFD) 방법을 제안한다. 기존 논문의 주파수 영역에서 디포커스(Defocus) 연산자를 구하는 역필터링(Inverse filtering) 방법은 정확도가 떨어지고, 윈도우 효과(Windowing effects) 및 영상의 경계 효과(Border effect)와 같은 단점이 있었다. 또한 일반적인 영상은 비정체성 (Nonstationary)이기 때문에, 임의의 텍스처에 대한 가우시안(Gaussian) 및 라플라시안(Laplacian) 연산자 등의 필터를 이용하는 디포커스 방법의 추정값은 결과가 좋지 않다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 지역적 분석과 함께 다양한 크기의 윈도우를 제공하는 웨이블릿 변환을 이용한 DFD 방법을 제안한다. 복잡한 텍스처 특성을 갖는 영상의 깊이 추정을 위해서는 웨이블릿 분석을 사용하는 것이 효과적이다. Parseval의 정리에 의해 영상 간의 웨이블릿 에너지의 비율이 열화 계수(Blur parameter) 및 거리와 관련 있음을 증명하였다. 제안된 DFD 알고리즘의 성능을 계산하기 위해 실험은 종합적이며 실제적인 영상을 이용하여 행하였다. 본 논문의 DFD 방식은 기존의 DFD 방법보다 RMS 에러 측면에서 정확한 결과를 보였다.
To obtain a shear-wave velocity profile in geotechnical practice, various seismic investigation methods which have their own strength and weakness are being frequently used. Generally, geotechnical site have lateral variation of the properties, so it is needed to determine 2-dimensional shear wave velocity imaging of the site. In this study, harmonic wavelet analysis of wave (HWAW) method is applied to determination of 2-D $V_s$ imaging. HWAW method which is based on time-frequency analysis using harmonic wavelet transform have been developed to determine phase and group velocities of waves. HWAW method uses the signal portion of the maximum local signal/noise ratio to evaluate the phase velocity to minimize the effects of noise. HWAW method determine detailed local $V_s$ profile because one experimental setup which consists of one pair of receivers with spacing of 1~3m is used to determine the dispersion curve of the whole depth. So, 2-D Vs imaging with relatively high resolution can be determined through a series of HWAW test. In order to estimate the applicability of HWAW method, field tests were performed in 4 sites. Through field applications and comparison with other test results, the good accuracy and applicability of the proposed method were verified.
PD(Partial Discharge) signal emitted from PD sources has their intrinsic features in the region of time and frequency. STFT(Short Time Fourier Transform) shows time-frequency distribution at the same time. 2-Dimensional matrices(33${\times}$77) from STFT for PD pulse signals are a good feature vectors and can be decreased in dimension by wavelet 2D data compression technique. Decreased feature vectors(13${\times}$24) were used as inputs of Back-propagation ANN(Artificial Neural Network) for discrimination of Multi-PD sources(air discharge sources(3), surface discharge(1)). They are a good feature vectors for discriminating Multi-PD sources.
This paper proposes a new approach for digital watermarking and secure copyright protection of video. the principal aim being to discourage illicit copying and distribution of copyrighted material. The method presented here is based on the three dimensional discrete wavelet transform of video scene. The watermark is a copyright information encoded in the form of a spread spectrum signal to ensure the system security and is embedded in the 3D DWT magnitude of video chunks. The performance of the presented technique is evaluated experimentally.
본 논문에서는 저비트율 부호화에 적합한 웨이블릿 기반의 고속 움직임 예측 기법을 제안한다. 제안한 논문에서는 웨이블릿 계수의 차이를 기반으로 한 중요 블록(significant block : SB) 정보를 사용하여 움직임이 존재하는 블록에 대해 선택적으로 움직임 예측함으로써 움직임 벡터의 수가 증가하는 MRME(multiresolution motion estimation)의 단점을 보완할 수 있었다. 또한 웨이블릿 변환의 특성 중 하나인 해상도 분할 특성을 이용하여 quarter-band까지 움직임을 예측하게 되고, 이에 대한 보간작업으로 영상을 재구성한다. 선택적 움직임 추정과 움직임 보상된 quarter-band의 보간작업을 통해 고주파 부대역에서 존재할 수 있는 예측 오차를 줄일 수 있었으며, 동시에 계산량도 감소시킬 수 있었다. 제안된 기법은 기존의 기법과 비교하여 약 70% 이상의 계산량을 감소시킬 수 있었으며, 영상의 화질 면에서도 0.1 ∼ 1.2dB 정도 향상되어 거의 대등한 PSNR을 유지하는 것을 모의 실험을 통하여 확인하였다.
본 논문은 웨이블릿 도메인 상에서 부모와 자식 부밴드간의 비독립성에 기반한 영상 스테그분석 방법을 제안한다. 제안한 방법은 커버 영상과 비밀 메시지가 삽입된 스테고 영상에 대해 3-레벨 Haar UWT 웨이블릿 변환을 수행하여 12개의 부밴드로 분해한 후 부모와 자식 부밴드간의 통계적 의존성을 분석한다. 이러한 통계적 의존성은 비밀 메시지가 삽입된 스테고 영상의 경우 커버 영상과 상당한 차이를 보이므로 커버 및 스테고 영상을 구분하기 위한 특징으로 사용될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 분해된 12개의 각 부모와 자식 부밴드간의 조인트 특성 함수에 대해 첫 9차의 통계적 모멘트를 추출함으로써 총 72차의 통계적 조인트 모멘트를 특징 벡터로 사용한다. 추출된 특징 벡터는 MLP(다층 퍼셉트론 신경망) 분류기에 입력되어 커버 영상과 스테고 영상을 학습하고 판별한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 LSB 및 SS, BSS 삽입 방법에 의한 다양한 삽입률의 스테고 영상을 사용하였으며, 실험 결과 제안한 기법은 기존의 기법에 비해 삽입 정보 유무의 검출율을 향상시킬 뿐만 아니라 판별의 정확도가 높음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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