• Journal of Digital Contents Society
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• v.16 no.5
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• pp.805-813
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• 2015

Many researchers expect the compressive sensing and sparse recovery problem can overcome the limitation of conventional digital techniques. However, these new approaches require to solve the l1 norm optimization problems when it comes to signal reconstruction. In the signal reconstruction process, the transform computation by multiplication of a random matrix and a vector consumes considerable computing power. To address this issue, parallel processing is applied to the optimization problems. In particular, due to huge size of original signal, it is hard to store the random matrix directly in memory, which makes one need to design a procedural approach in handling the random matrix. This paper presents a new parallel algorithm to calculate random partial Haar wavelet transform based on Single Instruction Multiple Threads (SIMT) platform.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.259-259
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• 2019

시계열 자료들을 분석하고자 하는 경우 자료가 정상성(stationarity)을 만족하는 경우는 드물다. 특히 계절성을 제거한 자료들에서는 정량화하기 어려운 주기성이 많이 관찰된다. 즉, 어떤 특정지역에서 나타나는 현상이 다른 기상 현상에 영향을 미칠 것은 자명한 일이나 그 관련성이 선형(linearity)일 가능성은 극히 드물다. 따라서 그들 사이의 관련성이 선형성에 근거한 지표들로 정량화되어야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 다양한 방법이 사용되며 그중에서 웨이블릿 분석을 통해 본 연구를 진행하였다. 웨이블릿 변환(wavelet transforms)은 특수한 함수의 집합으로 구성되어 기존 웨이블릿 신호의 분석을 위해 사용되는 방법이다. 이 변환은 푸리에 변환에서 변형된 방법으로 특정한 기저 함수(base function)를 이용하여 기존의 시계열 자료를 주파수로 바꾸는 변환이다. 웨이블릿 변환에서 기저 함수를 모 웨이블릿이라고 하며 이를 천이, 확대 및 축소 과정을 통해 주파수를 구성한다. 웨이블릿 분석은 모 웨이블릿을 분해하고 재결합하여 시계열 분석을 할 수 있다. 모 웨이블릿 함수에는 Haar, Daubechies, Coiflets, Symlets, Morlet, Mexican Hat, Meyer 등의 여러 가지 종류의 모 웨이블릿 함수가 있으며 모 웨이블릿이 달라지면 결과가 다르게 나타난다. 기존에는 Morlet 웨이블릿을 주로 이용하여 주파수분석에 사용하여 결과를 도출하였다. 그리고 시계열 자료는 크게 백색잡음(White Noise), 장기기억(Long Term Memory), 단기기억(Short Term Memory)으로 나뉜다. 각 시계열 자료의 종류에 따라 임의의 시계열 자료를 산정하여 그에 따른 웨이블릿 분석을 통해 모 웨이블릿의 특성을 도출하였다. 본 연구에서는 웨이블릿 분석을 통해 시계열 자료의 최적 모 웨이블릿을 결정하고자 남방진동지수(SOI), 북극진동지수(AOI)의 자료를 이용하여 웨이블릿 분석을 시도하였다. 웨이블릿 분석은 모 웨이블릿에 따라 달라지는 결과를 토대로 분석하였으며 이를 정상성과 지속성에 따라 분류된 시계열에 적용하여 최적 모 웨이블릿을 결정하고자 하였다. 본 연구에서는 임의의 시계열 자료에서 설정한 최적의 모 웨이블릿을 AOI와 SOI와 같은 실제 시계열 자료에 대입하여 분석을 진행하였다. 본 연구에서는 시계열 자료의 종류를 구분하고 자료의 특성에 따라 가장 적합한 모 웨이블릿을 구하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.575-578
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• 2003

본 논문에서는 얼굴영역을 검출하기위해 얼굴 피부색을 보다 효과적으로 모델링하기 위한 방법으로 피부색 특성을 고려하여 자기 성분을 제거한 Red, Blue, Green 채널을 모두 사용하는 Hue, Cb, Cg의 Multi-Channel 피부색 모델을 사용한다. 얼굴영역을 분리한 영상에 Haar 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출과 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 26개의 특징벡터를 사용한 효율적인 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용된다. 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.

• Journal of the Korea Concrete Institute
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• v.17 no.6 s.90
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• pp.939-946
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• 2005

The stiffness properties of heterogeneous concrete materials and their degradation were investigated at different-levels of observations with aids of the opportunities and limitations of multi-resolution wavelet analysis. The successive Haw transformations lead to a recursive separation of the stiffness properties and the response into coarse-and fine-scale features. In the limit, this recursive process results in a homogenization parameter which is an average measure of stiffness and strain energy capacity at the coarse scale. The basic concept of multi-resolution analysis is illustrated with one and two-dimensional model problems of a two-phase particulate composite representative of the morphology of concrete materials. The computational studies include the meso-structural features of concrete in the form of a hi-material system of aggregate particles which are immersed in a hardened cement paste taking due to account of the mismatch of the two elastic constituents.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.12 no.7
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• pp.1131-1138
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• 2001

This paper presents the new Compact 2D Haar-wavelet-based MultiResolution Time-Domain method (MRTD) as an accelerating algorithm for the conventional Compact BD Finite-Difference Time-Domain method (FDTD). To validate this algorithm, we analyzed the dispersion characteristics of the hollow rectangular waveguide and dielectric slab-loaded rectangular waveguide. The results of the proposed method are very weal agreed with those of both the conventional analytic method and the Compact 2D FDTD method. The CPU time for analysis of this method is reduced to about a half of the conventional Compact 2D FDTD method. The proposed method is valuable as a fast algorithm in the research of dispersion characteristics of waveguide structures.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.40 no.2
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• pp.1-10
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• 2003

This paper presents an efficient method for image segmentation based on a multiresolution application of a wavelet transform and watershed segmentation algorithm. The procedure toward complete segmentation consists of four steps: pyramid representation, image segmentation, region merging and region projection. First, pyramid representation creates multiresolution images using a wavelet transform. Second, image segmentation segments the lowest-resolution image of the pyramid using a watershed segmentation algorithm. Third, region merging merges the segmented regions using the third-order moment values of the wavelet coefficients. Finally, the segmented low-resolution image with label is projected into a full-resolution image (original image) by inverse wavelet transform. Experimental results of the presented method can be applied to the segmentation of noise or degraded images as well as reduce over-segmentation.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.290-293
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• 2005

무손실 정보은닉은 추출과정에서 원본 영상으로의 완벽한 복원이 가능하도록 정보를 삽입하는 기술이다. 본 논문에서는 영상에서의 회복적인 무손실 정보은닉 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 히스토그램 수정을 Haar 웨이블릿 계수차분에 적용한 방법으로, 두 단계 삽입과정으로 나누어진다. 1차 삽입과정에서 웨이블릿 계수차분 히스토그램의 수정으로 인해 발생하는 왜곡은 2차 삽입과정을 통해 보상된다. 이러한 회복적인 특성은 실험을 통해 영상의 왜곡을 줄여주는 동시에 높은 삽입용량으로 나타난다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.91-93
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• 2005

대용량 데이타에 대한 복잡한 질의 처리가 요구되는 응용에서 빠른 시간 안에 응답을 돌려주기 위해, 데이타를 작은 크기로 근사하여 질의를 처리하는 방법이 연구되고 있다. 빠른 응답을 위해 주어진 저장 공간의 제약 하에서 얼마나 원본 데이타와 유사하게 근사할 수 있는지가 데이타 근사의 성능을 결정한다. 본 논문에서는 데이타 근사에서 유사도의 척도 중 하나인 최대 상대 오차를 줄이기 위하여 Haar 웨이블릿을 변형한 조화 웨이블릿 기법을 제안한다. 조화 웨이블릿은 데이타 변환 과정 중 조화평균을 이용하여 상대 오차 정보를 손쉽게 얻어낼 수 있어 근사 데이타의 상대 오차를 최소화하는 데 적합한 기법이다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.10 no.6
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• pp.935-950
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• 1999

A multiresolution time-domain analysis scheme is derived for the analysis of microwave structures by using Haar wavelets to discretize the Maxwell's curl equation. This technique requires less computational effort than the conventional FDTD method because larger space grid can be used in the simulations. To validate this scheme, several 2-D·3-D microwave structures are simulated and the results are compared with those of the conventional FDTD scheme.

• The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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• v.57 no.8
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• pp.1434-1439
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• 2008

Numerical methods for solving the state feedback control problem of linear time invariant system are presented in this paper. The methods are based on Haar wavelet approximation. The properties of Haar wavelet are first presented. The operational matrix of integration and its inverse matrix are then utilized to reduce the state feedback control problem to the solution of algebraic matrix equations. The proposed methods reduce the computation time remarkably. Finally a numerical example is illustrated to demonstrate the validity and applicability of the proposed methods.