주요한 수질지표 중의 하나인 생물화학적 산소요구량(BOD) 농도는 호소와 하천에서 생태학적 측면에서 관측항목으로 취급하고 있다. 본 연구에서는 대한민국의 도산 및 황지지점에서 BOD 농도예측을 위하여 새로운 이단계 하이브리드 패러다임(웨이블릿 기반 게이트 순환 유닛, 웨이블릿 기반 일반화된 회귀신경망, 그리고 웨이블릿 기반 랜덤 포레스트) 을 활용하였다. 이러한 모형들은 각 대응하는 독립모형들(게이트 순환 유닛, 일반화된 회귀신경망, 그리고 랜덤 포레스트) 과 함께 평가되었다. 다양한 수질 및 수량지표들이 여러 개의 입력조합(분류1-5) 을 기본으로 하여 독립 및 이단계 하이브리드 모형을 개발하기 위하여 구현되었다. 언급한 모형들은 root mean squared error (RMSE), Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), 그리고 correlation coefficient (CC) 를 포함한 세 개의 통계지표로서 평가되었으며, 통계결과치를 분석하면 이단계 하이브리드 모형들이 항상 대응하는 독립모형들의 예측 정도를 개선하지 않은 것으로 나타났다. 대한민국의 도산관측소에서는 DWT-RF5 (RMSE = 0.108 mg/L) 모형이 다른 최적모형과 비교하여 BOD 농도의 더 정확한 예측을 나타내었으며, 황지관측소에서는 DWT-GRNN4 (RMSE = 0.132 mg/L) 모형이 BOD 농도를 예측하는 최고의 모형이다.
스테가노그래피는 정보 은닉 기법중의 하나로, 제 3자에 의해 은닉 정보의 존재를 알지 못하게 방지한다는 점에서 정보의 해독을 막기 위한 암호 기법과는 구별된다. 본 논문에서는 영상을 미디어로 사용하는 영상 스테가노그래피 방법으로, 블록 매칭을 이용하여 이산웨이블릿 변환 영역에 정보를 삽입하는 새로운 스테가노그래피 방법을 제안한다. 제안 방법은 블록 매칭 후보군 블록의 불균등한 사용으로 인해서 발생하는 삽입 용량의 손실을 개선하여 고용량의 영상 정보를 삽입할 수 있다. 이를 위해, 블록 내부의 분산값을 고려하여 고주파수 성분을 갖는 후보군 블록은 최대한 보존하고, 저주파수 성분의 후보군 블록의 수는 k-평균 군집화 알고리즘을 이용한 압축을 통해 줄인다. 제안된 방법을 통해 기존 블록 매칭 기반 스테가노그래피 방법과 유사한 PSNR을 갖는 비밀 영상의 추출이 가능하면서 동시에 고용량의 영상 정보 삽입이 가능한 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform: DWT)을 이용한 단일영상 기반의 초고해상도 기법(super-resolution)과, 복수영상 기반의 초고해상도 기법을 제시하고 두 기법을 혼합한 새로운 초고해상도 기법 기법을 제안한다. 기존의 단일 영상 기반의 초고해상도 기법의 경우 처리 시간이 빠르다는 장점이 있으나 영상 보간 시 사용할 수 있는 정보량이 제한적이다. 또한 기존 복수영상 기반의 초고해상도 기법은 단일 영상을 사용했을 경우보다 영상의 보간 시 많은 정보를 사용할 수 있으나 영상의 내용에 따라 기법의 적용이 제한적이고, 컷(cut)의 경계 부근에서 기법의 성능이 매우 떨어지는 단점이 있다. 제안된 기법에서는 컷 검출(cut-detection) 기법을 통해 각 장면의 경계부근에서 적응적으로 단일영상 기반의 초고해상도 기법을 사용한다. 또한 움직임 벡터의 정규화 및 블록 단위의 윤곽선(edge) 패턴 분석을 통해 여러 제한조건에 강한 복수 영상 기반의 초고해상도 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 기법이 객관적, 주관적으로 기존의 기법보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.
In recent times, multilevel inverters are given high priority in many large industrial drive applications. However, the reliability of multilevel inverters are mainly affected by the failure of power electronic switches. In this paper, open-switch and short-switch failure of multilevel inverters and its identification using a high performance diagnostic system is discussed. Experimental and simulation studies were carried out on five level cascaded H-Bridge multilevel inverter and its output voltage waveforms were analyzed at different switch fault cases and at different modulation index values. Salient frequency domain features of the output voltage signal were extracted using the discrete wavelet transform multi resolution signal decomposition technique. Real time application of the proposed fault diagnostic system was implemented through the LabVIEW software. Artificial neural network was trained offline using the Matlab software and the resultant network parameters were transferred to LabVIEW real time system. In the proposed system, it is possible to precisely identify the individual faulty switch (may be due to open-switch (or) short-switch failure) of multilevel inverters.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권7호
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pp.1671-1689
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2013
The key issue of block-based multi-focus image fusion is to determine the size of the sub-block because different sizes of the sub-block will lead to different fusion effects. To solve this problem, this paper presents a novel genetic algorithm (GA) based multi-focus image fusion method, in which the block size can be automatically found. In our method, the Sum-modified-Laplacian (SML) is selected as an evaluation criterion to measure the clarity of the image sub-block, and the edge information retention is employed to calculate the fitness of each individual. Then, through the selection, crossover and mutation procedures of the GA, we can obtain the optimal solution for the sub-block, which is finally used to fuse the images. Experimental results show that the proposed method outperforms the traditional methods, including the average, gradient pyramid, discrete wavelet transform (DWT), shift invariant DWT (SIDWT) and two existing GA-based methods in terms of both the visual subjective evaluation and the objective evaluation.
본 논문은 디지털 콘텐츠 제작자에 대한 저작권관리(DRM:Digital Right Management)의 한 요소기술인 워터마크 기법으로서 주파수 공간에서의 이산웨이브릿변환을 사용하여 새로이 제안한 것이다. 본 논문에서 새로이 제안한 워터마크 삽입 및 검출 알고리즘은 에지와 스팩트럼확산 기술을 사용하여 워터마크 시퀀스를 생성하고, 이산웨이브릿 변환을 이용해서 구성하였다. 본 논문에서 제안한 방법에 대하여 여러 가지 공격을 시도한 결과 Lenna 영상을 이용한 cox의 유사도 측정값은 6이상이고, PSNR은 40dB 이상이었으며, JPEG과 COLLUSION, CLIPPING, SCALING 등에서 워터마크 기술의 다양한 평가기준에 만족하는 것을 보여주었으며, 무감지성, 강인성, 기밀성 그리고 디지틀 콘텐츠 유통의 안정성을 보장하는 방법으로서 타당함을 입증하였다.
본 논문에서는 ARM9 프로세서를 위한 실시간 JPEG 2000 코덱을 구현하였다. 구현된 코덱은 프로세서, 메모리와 같은 시스템의 리소스를 효율적으로 사용할 수 있도록 제어 코드와 데이터 관리 코드를 분리하여 설계하였다. 특히 이동전화와 같은 임베디드 환경에서는 제한된 프로세서와 내부메모리를 이용하여 양질의 서비스를 제공하는 것이 매우 중요하다. ARM9계열의 프로세서는 부동소수점을 제공하지 않기 때문에 DWT와 같이 아주 반복적으로 부동소수점 연산을 필요로 하는 동작을 실행하기 위해서는 많은 연산시간이 필요하다. 제안된 코덱은 이러한 단점을 극복하기 위해 고정소수점을 이용하여 프로그램을 하였다. 또한 캐시 메모리를 고려한 코드 최적화 방법을 적용하여 연산속도를 더욱 향상시켰다.
JPEG2000은 기존의 정지영상압축부호화 방식에 비해 우수한 비트율-왜곡(Rate-Distortion)특성과 향상된 주관적 화질을 제공하며 인터넷, 디지털 영상카메라, 이동단말기, 의학영상 등 다양한 분야에서 적용될 수 있는 새로운 정지영상압축 표준이다. 본 논문에서는 SoC(System on a Chip)설계를 고려한 JPEG2000 인코더의 구조를 제안하고 IP(Intellectual Property)를 설계 및 검증하였다. 구현된 JPEG2000 IP는 DWT(Discrete Wavelet Transform)블록, 스칼라양자화블록, EBCOT(Embedded Block Coding with Optimized Truncation)블록으로 구성되어 있다. IP는 모의실험을 통해 구현 구조에 대한 타당성을 검증하였고, 반도체설계자산연구센터에서 제시한 'RTL Coding Guideline'에 따라 HDL을 설계하였다. 특히, DWT블록은 구현시 많은 연산과 메모리 용량이 필요하므로 영상을 저장할 외부 메모리를 사용하였고, 빠른 곱셈과 덧셈연산을 위한 3단 파이프라인 부스곱셈기(3-state pipeline booth multiplier)와 캐리예측 덧셈기(carry lookahead adder)를 사용하였다. 설계된 JPEG2000 IP들은 삼성 0.35$\mu\textrm{m}$ 라이브러리를 이용하여 Synopsys사 Design Analyzer 틀을 통해 논리 합성하였으며, Xillinx 100만 게이트 FPGA칩에 구현하여 그 동작을 검증하였다. 또한, Hard IP 설계를 위해 Avanti사의 Apollo툴을 이용하여 Layout을 수행하였다.
본 논문에서는 EPIC(Electric Potential Integrated Circuit) 센서를 통해 추출된 동작신호에 대해 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform : DWT)과 선형 판별분석(Linear Discriminant Analysis : LDA), Support Vector Machine(SVM)을 사용하는 동작 분류 시스템을 제안한다. EPIC 센서 신호에 대해 이산 웨이블릿 변환을 사용하여 웨이블릿 계수인 근사계수(approximation coefficients)와 상세계수(detail coefficients)를 구한 후, 각각의 웨이블릿 계수에 대해 특징 파라미터를 추출한다. 이 때, 특징 파라미터는 14개의 통계적 특징 추출 파라미터 중에 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm : GA)을 통하여 선택한 우수한 특징 파라미터이다. 웨이블릿 계수들에서 추출한 특징 파라미터는 선형 판별분석을 적용하여 차원을 축소하고 SVM의 훈련 및 분류에 사용한다. 실험결과, 4가지 동작에 대한 EPIC 센서 신호분류에서 제안된 방법의 분류율이 99.75%로 원신호에 대한 HMM 분류율 97% 보다 높은 정확률을 보여주었다.
Applications of LCD panel are getting more increased for motion-image applications. However, when the motion-images are displayed on LCD panels, they may be blurred due to slow response time of liquid crystal (LC). One of the solutions of the problem is overdrive technique. The technique has a lot of memory usage. In this paper, we propose a reduction method of the frame memory that is required for LCD overdrive. Proposed overdrive architecture consists of line-based lifting integer (5, 3) DWT filter for image data reduction and BLI (Bi-Linearly Interpolation) LUT for pixel value accelerating.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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