• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 추계학술대회 논문집 전기물성,응용부문
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• pp.112-116
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• 2004

On-line monitoring of fault discharge is an important approach for indicating the condition of electrical insulation of stator winding in high voltage motor. In this paper, several key aspects of on-line monitoring system are discussed, involving the characteristics of fault discharge of stator winding in high voltage motor, spectrum analysis of four simulation fault signals, feature extraction of internal fault discharge from apply voltage to breakdown. The study of the partial discharge activities allows to highlight the ageing stage in the winding fault under test. During the life of the winding insulation fault, the shape of PD signal change relating to the ageing stage. The ageing of stator winding insulation fault of high voltage motor is investigated based on the characteristics of partial discharge pulse distribution and statistical parameters, such as maximum, skewness and kurtosis using discrete wavelet transform coefficients.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.562-565
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• 2018

A wide range of IoT applications use information collected from networks of sensors for monitoring and controlling purposes. However, the frequent appearance of fault data makes it difficult to extract correct information, thereby sending incorrect commands to actuators that can threaten human privacy and safety. For this reason, it is necessary to have a mechanism to detect fault data collected from sensors. In this paper, we present a trend-adaptive multi-scale principal component analysis (Trend-adaptive MS-PCA) model for data fault detection. The proposed model inherits advantages of Discrete Wavelet Transform (DWT) in capturing time-frequency information and advantages of PCA in extracting correlation among sensors' data. Experimental results on a real dataset show the high effectiveness of the proposed model in data fault detection.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권5C호
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• pp.654-654
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• 2004

본 논문에서는 이산웨이블렛 변환을 이용한 영상 압축 프로세서를 하드웨어로 구현하였다. 웨이블렛 변환을 위하여 필터뱅크 및 피라미드 알고리즘을 이용하였고 각 필터들은 FIR 필터로 구현하였다. 병렬구조로 이루어져 동일 클럭 싸이클에서 하이패스와 로패스를 동시에 수행함으로써 속도를 향상시킬 뿐 아니라 QMF 특성을 이용하여 DWT 연산에 필요한 승산기의 수를 절반으로 줄임으로써 하드웨어 크기를 줄이고 이용효율 또한 높일 수 있다. 다중 해상도 분해 시 필요한 메모리 컨트롤러를 하드웨어로 구현하여 DWT 계산이 수행되므로 이 융자는 단순한 파라메터 입력만으로 효과적인 압축율을 얻을 수 있도록 구조적으로 설계하였다. 실시간 영상압축 프로세서의 성능 예측을 위하여 MATLAB을 통하여 시뮬레이션 하였고, VHDL을 이용하여 각 모듈들을 설계하였다. 설계한 영상압축기는 Leonaro-Spectrum에서 합성하였고, ALTERA FLEX10KE(EPF10K100 EFC256) FPGA에 이식하여 하드웨어적으로 동작을 검증하였다. 설계된 부호화기는 512×512 Woman 영상에 대하여 33㏈의 PSNR값을 갖는다. 그리고 설계된 프로세서를 FPGA 구현 시 35㎒에서 정상적으로 동작한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.87-89
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• 2018

We proposed an improved reliable SVD-based watermarking scheme resistant to geometric attacks while having high fidelity with no false-positive problem. Principal components of a watermark image are embedded into singular values of LL, LH, HL, and HH sub-bands of a transformed cover image by RDWT(redundant discrete wavelet transform) with optimal scale factors. Each scale factor is generated by trading-off fidelity and robustness using Differential Evolution (DE) algorithm. Zernike Moment (ZM) is used to estimate the geometric distortion and to correct the watermarked image before extracting watermark. The proposed scheme improves fidelity and robustness of existing reliable SVD based watermarking schemes while resisting to geometric attacks.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.144-146
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• 2020

Discrete Wavelet Transform (DWT) is an effective technique that is commonly used for detecting noise in collected data of an individual sensor. In addition, the detection accuracy can be significant improved by exploiting the correlation in the data of neighboring sensors of Wireless Sensor Networks (WSNs). Principal component analysis is the powerful technique to analyze the correlation in the multivariate data. In this paper, we propose a DWT-PCA combination scheme for noise detection (DWT-PCA-ND). Experimental results on a real dataset show a remarkably higher performance of DWT-PCA-ND comparing to conventional PCA scheme in detection of noise that is a popular anomaly in collected data of WSN.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.591-592
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• 2020

본 논문에서는 Print-Cam 공격에 강인한 비가시성 워터마크 기법에 대해 제안한다. Print-Cam은 영상을 인쇄하고 다시 스캐닝 혹은 촬영하는 과정으로 워터마크에 큰 손실이 발생한다. 워터마크 삽입 및 추출은 영상을 2차원 이산웨이블릿 변환(2-Dimensional Discrete Wavelet Transform, 2D-DWT)하여 주파수 영역에서 진행하였다. 추출한 워터마크는 디지털 홀로그램이므로 이를 복원함으로써 Print-Cam 공격에 강인함을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권5호
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• pp.160-167
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• 2014

본 논문에서는 밴포드 법칙과 컬러의 차이를 이용한 영상 접합 조작 검출 방법을 제안하고자 한다. 조작이 의심되는 영상에 대하여 먼저 컬러 변환을 시행한 후, 이산 웨이블릿 변환 및 이산 코사인 변환을 수행한다. 이상적인 밴포드 분포와 의심되는 영상에 대한 밴포드 분포의 차이를 특징으로 추출한다. 아울러 컬러 성분에 대한 밴포드 분포의 차이를 특징으로 사용한다. 본 논문의 방법은 13개의 특징만으로 우수한 접합 영상 검출 성능을 보인다. 추출된 특징 벡터를 SVM(support vector machine) 분류기를 이용하여 학습한 후 영상의 접합 여부를 판별한다. 본 논문의 방법은 기존의 방법보다 적은 수의 특징으로 높은 영상 접합 조작 결과를 보임을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제37권6호
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• pp.32-40
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• 2000

본 논문에서는 인간 시각 시스템과 부대역 적응적 문턱값을 이용한 웨이브릿 기반의 디지털 워터마킹 알고리듬을 제안하였다. 이 알고리듬에서는 웨이브릿 변환을 이용하여 영상을 3-레벨로 분해한 후, 가장 낮은 레벨에 속한 최고주파 부대역들을 제외한 모든 부대역들에 대하여 각 부대역별로 적응적인 문턱값을 이용하여 시각적으로 중요한 웨이브릿 계수를 선택한다. 고주파 부대역에 속한 시각적으로 중요한 웨이브릿 계수들은 각 계수들에 대한 인간 시각 시스템을 고려하여 시각적으로 보이지 않는 크기로 워터마크를 삽입한다. 기저대역에 속한 계수들은 화질 열화가 일어나지 않는 범위로 워터마크를 삽입한다. 본 워터마킹 알고리듬의 성능 평가를 위한 모의실험에서 이 알고리듬이 기존의 알고리듬보다 비가시성과 견고성에서 모두 우수함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권10호
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• pp.1155-1166
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• 2016

본 논문에서는 3차원 비트율-왜곡 최적화 기반 블록 부호화를 이용하는 새로운 임베디드 비디오 압축 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 입력되는 비디오 프레임에 움직임 보상 시간적 필터링(Motion Compensated Temporal Filtering, MCTF)를 적용하여 비디오의 시간적 중복성을 제거한 후, 비디오 프레임에 2차원 이산 웨이브렛 변환을 수행하여 공간적 중복성을 제거한다. 이러한 방법으로 생성된 3차원 웨이브렛 계수들은 비트율-왜곡비 기댓값에 따라 정렬되며 3차원 블록분할 부호화 방법을 이용하여 부호화된다. 또한 제안한 방법은 임베디드 특징을 유지하면서도 효과적으로 컬러 비디오를 부호화하는 방법과 효율적인 비트율 제어 방법을 사용한다. 실험 결과는 제안한 방법이 임베디드 비트스트림을 생성하면서도 기존의 비디오 압축 방법과 비교하여 우수한 성능을 제공함을 보여준다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권8호
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• pp.117-125
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• 2015

본 논문은 '좌', '우' 방향 제어를 위해 취득된 EEG(Electroencephalogram) 신호 기반 분류 알고리즘과 EEG 센서, Labview, DAQ, Matlab, 주행로봇으로 구성된 방향 제어 시스템을 제안한다. 제안된 알고리즘은 DWT(Discrete Wavelet Transform)로 추출된 주파수대역 정보를 특징으로 이용하며, Fishers score를 이용하여 변별력이 높은 주파수 대역의 특징을 선별한다. 또한, SVM (Support Vector Machine)을 이용하여 분류 성능이 최고가 되는 특징벡터의 조합을 제안하고, 잘못된 판정에 의한 오동작을 방지하기 위한 MLD(Maximum Likelihood Decision) 기반의 판정보류 알고리즘도 제안한다. 제안된 알고리즘에 의해 선택된 4개의 특징벡터는 국제 표준 전극 배치법에 따른 P8 채널의 d2(16-32Hz), d5(2-4Hz) 주파수 대역의 전압의 절대 값 평균과 표준편차이다. SVM 분류기로 실험한 결과 98.75%의 정확도와 1.25%의 오류율 성능을 보였다. 또한, 오류 확률 70%를 판정 보류로 규정할 경우, 제안된 알고리즘은 인식률 95.63%의 정확도와 오류율 0%을 보였다.