• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.537-544
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• 2006

최근 대용량의 디지털 이미지가 제작되면서 멀티미디어 관련 기술에서 이미지 검색이 많은 관심의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 이미지 검색(Image Search)을 위한 가장 기본적인 요소인 이미지 색상에 칼라 분포 정보를 이용하고 다양한 요소에 따라 가중치를 부여한 칼라 기반의 검색 기술자(Descriptor)를 제안하였고 시뮬레이션을 통하여 제안 기술자의 성능을 평가하였다. 칼라 히스토그램을 통한 이미지 검색 기술자를 설계하는데 있어 칼라모델은 HSV를, 웨이블릿 변환 필터는 Daubechies 9/7을, 웨이블릿 분해 레벨은 2레벨을 적용하였을 때 가장 좋은 검색 효율성을 보였다. 또한 유사도 검색은 히스토그램 이차행렬(Quadratic Matrix)을 적용하여 보다 나은 성능을 얻었으나 유사도 검색 계산 시간에서 절대 차이값의 합(L1 Norm)을 사용하는 경우에 비해 20배 이상의 처리 시간이 소요되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.58-66
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• 2003

본 논문에서는 멀티웨이브릿 필터뱅크를 이용한 임베디드 제로 트리구조의 영상압축 기법을 제안한다. 멀티웨이브릿은 두 채널의 필터 뱅크를 갖는 새로운 방법의 DGHM스케일링 함수와 웨이브릿 함수를 사용한다. 임베디드 제로 트리 코딩은 영상압축을 위하여 사용한다. 각 스케일링 및 웨이브릿 함수는 두 개의 필터뱅크를 사용한다. DGHM 멀티웨이브릿의 중요한 특성은 직교성과 근사화 차수이다. 본 논문에서 사용한 DGHM 멀티웨이브릿은 근사화 차수가 2인 높은 에너지 압축성과 완전복원을 가진다. DGHM 멀티웨이브릿을 사용한 영상압축은 단일 Daubechies 웨이브릿(D4), 쌍직교 웨이브릿, 및 GHM 멀티웨이브릿 보다 압축율에 대한 우수한 PSNR을 가진다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제49권9호
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• pp.425-432
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• 2000

Wavelet transform is a new method fro electric power quality analysis. Several types of mother wavelets are compared using voltage sag data. Investigations on the use of some mother wavelets, namely Daubechies, Symlets, Coiflets, Biorthogonal, are carried out. On the basis of extensive investigations, optimal mother wavelets for the detection of voltage sag are chosen. The recommended mother wavelet is 'Daubechies 4(db4)' wavelet. 'db4', the most commonly applied mother wavelet in the power quality analysis, can be used most properly in disturbance phenomena which occurs rapidly for a short time. This paper presents a discrete wavelet transform approach for determining the beginning time and end time of voltage sags. The technique is based on utilising the maximum value of d1(at scale 1) coefficients in multiresolution analysis(MRA) based on the discrete wavelet transform. The procedure is fully described, and the results are compared with other methods for determining voltage sag duration, such as the RMS voltage and STFT(Short-Time Fourier Transform) methods. As a result, the voltage sag detection using wavelet transform appears to be a reliable method for detecting and measuring voltage sags in power quality disturbance analysis.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권4호통권316호
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• pp.93-100
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• 2007

웨이브렛 변환에 근거하여 디지털영상으로부터 문자를 처리하는 새로운 접근법을 제시한다. 대상은 각필(刻筆)문자 영상이다. 각필문자에는 형성된 결상에 유사성이 존속하며 배경부분과 함께 서로 다른 준위의 다해상도 특성들로 분해된다는 점을 착안하였다. 우선 Daubechies 웨이브렛을 적용하여 영상을 부대역들로 분해한다. 저주파 부대역은 분할처리와 FCM근거 퍼지 군집분리 및 면적기반 영역처리기법을 적용하여 문자특성을 추출한다. 고주파 부대역들에는 이동창을 설정하고, 이동창의 국부 에너지를 추정하여 고주파 특성들을 활성화한다. 이들 특성들은 조합되어 역웨이브렛 과정을 통해 본래 영상 상태로 복원되고 배경부분이 배제된 문자를 추출한다. 실험 결과는 제안된 기법의 효과를 보이고 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.57-62
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• 2011

본 논문은 4-ary SWSK(4-ary scaling wavelet shift keying) 시스템에서 여러 가지 웨이브릿 종류에 대하여 비트 에러 확률에 대한 성능을 연구하고자 한다. 기존의 4-ary SWSK 시스템에서 비트 에러 확률이 유도된 바 있다. 그래서 기존의 비트 에러 확률을 이용하여 Daubechies, Biorthogonal, Coiflet, Symlet 웨이브릿에 대한 비트 에러 확률을 실험적으로 구하였다. 또 웨이브릿의 탭 개수와 주기 변화에 대해서 그 성능을 분석하였다. 실험결과 4-ary SWSK 시스템에서 Coiflet, Symlet 웨이브릿이 비트 에러 확률면에서 좋은 성능을 보였고, 두 웨이브릿의 성능은 비슷하였음을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.263-270
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• 2004

최근 웨이블릿 변환은 많은 분야에서 다양하게 적용된다. 본 논문에서 tasks뇌파의 중요한 몇가지 특성파 검출을 위한 다비치 웨이블릿은 뇌파분석에 필요하다. 우리가 제안한 시스템은 다른 방법보다는 특성파 검출에 높은 성능을 가졌다. 본 연구의 뉴럴시스템의 구조는 하나의 은닉층과 3계층 피드포워드층은 오류 BP 학습알고리즘을 적용하였다. 4명의 피험자에게 알고리즘을 적용하여 92% 분류율을 보였다. 제안된 시스템은 웨이블릿과 신경망으로 tasks 뇌파의 보다 정확하게 분석함을 보였다. 모의실험결과 tasks 뇌파는 의사의 노동력을 줄일수 있고 정량적 해석이 가능함을 보였다.

• 전자공학회논문지T
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• 제35T권3호
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• pp.37-45
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• 1998

본 논문에서는 웨이브렛 변환을 이용하여 EMI(Electromagnetic Interference: 전자파 장해) 신호로부터 각각 다른 주파수 성분과 시간정보를 동시에 추출하고, 시간과 주파수 영역에서 웨이브렛 변환의 수행결과를 해석할 수 있도록 하였다. Daubechies-4 필터 계수를 사용한 다중해상도 해석(multiresolution analysis)을 수행하여 EMI 신호로부터 대상 신호의 주파수 성분이 속하는 주파수 대역을 추출하고, 웨이브렛 변환 결과를 통하여 시간정보를 얻었다. 또한 웨이브렛 변환 결과를 평가하기 위해 상관해석법을 시도하고, 웨이브렛 함수에 따른 변환 결과를 비교함으로써 해석하고자 하는 신호에 가장 적합한 웨이브렛 함수를 선택하여 신호의 파형분석과 고조파 해석을 시뮬레이션으로 검증하였다. 그리고 soft thresholding 기법을 이용하여 EMI 신호에 대한 잡음제거의 효과를 입증하였다.

• 전기학회논문지P
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• 제64권1호
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• pp.35-40
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• 2015

Generators are the most complex and expensive single element in a power system. The generator protection relays should to minimize damage during fault states and must be designed for maximum reliability. A conventional CDR(Current Differential Relaying) technique based on DFT(Discrete Fourier Transform) filter have the disadvantages that the time information can lead to loss in the process of converting the signal from the time domain to the frequency domain. A WT(Wavelet transform) and WT analysis is known that it is possible with the local analysis of the fault and transient signal. In this paper, to overcome the defects in the DFT process, an application of WT for fault detection of generator is presented. This paper describes an selection of mother Wavelet to detect faults of generator. Using collected data from the fault simulation with ATPdraw, we analyzed the several mother Wavelet through the course of MLD(multi-level decomposition) using MATLAB software. Finally, it can be seen that the proposed technique using detail coefficient of Daubechies level 2 which can be fault discriminant of generator.

• 전기학회논문지P
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• 제57권2호
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• pp.91-95
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• 2008

The large AC generator fault may lead to large impacts or perturbations in power system. The generator protection control systems in Korea have been imported and operated through a turn-key from overseas entirely. Therefore a study of the generator protection field has in urgent need for a stable operation of the imported goods. In present, the algorithm using the current ratio differential relaying based DFT for stator winding protection or a fault detection had been applied that of internal fault protection of a generator. the DFT used for the analysis of transient state signal conventionally had defects losing a time information in the course of transforming a target signal to frequency domain. In this paper, the discrete wavelet transform (DWT) was applied a fault detection of the generator being superior to a transient state signal analysis and being easy to real time realization. The fault signals after executing a terminal fault modeling collect using a MATLAB package, and calculate the wavelet coefficients through the process of a muiti-level decomposition (MLD). The proposed algorithm for a fault detection using the Daubechies WT (wavelet transform) was executed with a C language and the commend line function for the real time realization after analyzing MATLAB's graphical interface. The advanced technique had improved faster a speed of fault discrimination than a conventional DFR based on DFT.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.84-89
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• 2001

본 논문은 다중 해상도 웨이브렛 변환을 이용하여 코로나 방전과 코로나방전 후 연면방전을 거치는 다중결함에 대한 방전전류펄스의 변화량을 시간 대역과 주파수 대역에서의 변화량을 분석하였다. 마더웨이브렛의 선정은 방전전류펄스의 형태를 고려하여 Daubechies 마더웨이브렛을 선정하였으며, 방전전류펄스는 이산 웨이브렛 변환을 이용하여 근사신호와 상세신호로 4단계까지 다중분해되었다. 이중 상세신호만을 이용하여 12개의 세그먼트로 나눈후 설정한 변수에 따라 그 패턴을 파악하였다. 그 결과 코로나 방전에서는 설정된 변수의 세그먼트 7, 8, 9, 10의 값이 방전의 진전에 따라 증가하였으므로 위상분포를 $210~330[^{\circ}]$분포를 특징지울 수 있고, 에폭시 절연체를 삽입한 다중결함에서는 연면방전의 특징에 기인하여 설정된 변수의 값이 대칭적인 패턴을 나타내었다.