• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.564-567
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• 1997

This paper deals with the problem of extraction of voice signal embedded in 1/f noise. We propose the extraction method using wavelet. This method is based on Wornell's modelling which can construct 1/f process in terms of uncorrelated variables and is well suited on treating 1/f process. Finally, we show further describe our method through simulation.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1998년도 추계종합학술대회
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• pp.549-552
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• 1998

본 논문에서는 wavelet 패킷의 직교성을 이용한 새로운 다중 통신 시스템을 구성하고 그 특성을 분석하였다. 유한에너지 신호공간 L$^2$(R)로부터 부분공간으로 신호를 분해할 수 있는 MRA(Multiresolution Analysis)의 기본개념과 이를 이용한 wavelet와 QMF(Quadrature Mirror Filter)와의 관계를 검토하였다. MRA의 개념을 보다 일반화한 신호의 wavelet 패킷 변환과 역변환을 실현하기 위한 알고리즘을 고찰하고 MRF(Multirate Filter Bank)를 이용하여 다중화 시스템을 설계하였다. 제안된 시스템은 구성이 간단하며 최대 이용자의 수와 정보 데이터의 전송율에 대한 유연성을 기대할 수 있음을 보였다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제11권3호
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• pp.21-28
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• 2007

The symmetric dual filters are essential for the construction of biorthogonal multiresolution an analyses and wavelets. We propose an algorithm to seek for dual symmetric trigonometric filters $\tilde{m}_0$ for for the given symmetric trigonometric filter $m_0$ and illustrate our algorithm by examples.

• 한국음향학회지
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• 제19권4호
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• pp.58-68
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• 2000

본 논문에서는 폴리포닉 오디오 신호에 대한 정현파 모델링 방법을 제안한다. 정현화 모델링을 폴리포닉 오디오 신호에 적용하는데 있어서 가장 큰 문제점은 스펙트럼 분석을 위한 분석 윈도우의 크기를 결정할 수 없다는 것이다. 또한 고음질의 합성음을 위해서는 악기음의 특성을 결정짓는 어택이 잘 보존되어야 한다. 본 논문에서는 입력 신호를 6개의 옥타브 벤드 구조의 다중 해상도 필터 뱅크를 통과시키고, 각 서브벤드 신호에 대해 서로 다른 크기의 분석 윈도우를 적용시킴으로써 폴리포닉 오디오 신호에 대한 분석 윈도우 크기 결정 문제를 해결한다. 정현파 모델링에서 발생하는 어택과 같은 천이 구간에서의 퍼짐 현상을 개선하기 위해 각 서브밴드 신호에 동적 세그맨테이션 방법을 적용하여 천이 구간 근처에서는 분석과 합성 프레임 크기를 작게 하는 방법을 사용한다. 이 방법을 통해 서브밴드 신호의 구간별 시간-주파수 특성에 따라 적절한 크기의 윈도우를 선택할 수 있다. 동적 세그멘테이션 방법으로는 기존의 방법보다 계산량과 성능 면에서 더 나은 특성을 보이는 방법을 제안한다. 여러가지 폴리포닉 오디오 신호에 대한 시뮬레이션 결과 제안한 정현파 모델링 방법이 음질의 손상 없이 원래 신호를 잘 복원할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.451-454
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• 2005

현재, 신호를 해석하기 위한 많은 방법들이 제시되고 있으며, 대표적인 방법으로는 퓨리에 변환과 웨이브렛 변환이 있다. 이러한 방법들에서, 퓨리에 변환은 모든 주파수 범위에 대해 cosine과 sine 파형의 조합으로써 신호를 표현하지만, 신호 내에서 특정 주파수 성분이 발생한 시간정보를 제공하지 않으며, 분석 신호의 전체적인 특징만을 나타낸다. 따라서 이러한 한계를 극복하기 위해, 다중해상도 해석이 가능한 웨이브렛 변환이 음성과 영상처리, 컴퓨터 비전 등의 광범위한 분야에서 응용되고 있다. 그리고 웨이브렛 변환은 스케일 변수에 따라 변화하는 윈도우를 사용하여 시간-주파수 국부성을 나타낸다. 본 논문에서는 cosine과 sine 형태의 웨이브렛을 사용하여, 퓨리에 변환의 새로운 접근법을 제시하였으며, 주파수-시간 평면의 유한한 지점에서 신호의 특징을 분석하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.302-305
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• 2005

Recently, many methods to analyze signal have been proposed and representative methods are the Fourier transform and wavelet transform. In these methods, the Fourier transform represents signal with combination cosine and sine at all locations in the frequency domain. However, it doesn't provide time information that particular frequency occurs in signal and denpends on only the global feature of the signal. So, to improve these points the wavelet transform which is capable of multiresolution analysis has been applied to many fields such as speech processing, image processing and computer vision. And the wavelet transform, which uses changing window according to scale parameter, presents time-frequency localization. In this paper, we proposed a new approach using a wavelet of cosine and sine type and analyzed features of signal in a limited point of frequency-time plane.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제10권2호
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• pp.457-469
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• 2003

In this paper, we have proposed the efficient algorithm that can segment the video scene change using a various statistical characteristics obtained from by applying the wavelet transformation for each frames. Our method firstly extracts the histogram features from low frequency subband of wavelet-transformed image and then uses these features to detect the abrupt scene change. Second, it extracts the edge information from applying the mesh method to the high frequency subband of transformed image. We quantify the extracted edge information as the values of variance characteristic of each pixel and use these values to detect the gradual scene change. And we have also proposed an algorithm how extract the proper key frame from segmented video scene. Experiment results show that the proposed method is both very efficient algorithm in segmenting video frames and also is to become the appropriate key frame extraction method.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
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• pp.110-115
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• 1998

웨이브릿 해석에서 CWT(continuous wavelet transform)에서는 Plancherel 형태의 복원 정리가 성립하고, 웨이브릿 급수는 frame 이론과 다해상도 이론(multiresolution analysis)을 활용한 이산복원정리가 성립한다. 복원정리가 만들어짐에 따라 이에 상응하는 웨이브릿이 생성되는데, CWT에서는 허용조건(admissibility condition)을 만족하는 basic wavelet이고, 웨이브릿 급수에서는 MRA를 이용한 Daubechies 웨이브릿, frame 이론을 이용한 Meyer 웨이브릿 등을 생각할 수 있다. 본 연구에서는 CWT에서 사용한 허용조건을 자연스럽게 확장함으로써 기존의 것보다 간편하고 활용도가 우수한 이산복원정리를 발견하고, 이에 상응하는 보다 만들기 쉬운 새로운 형태의 L1 웨이브릿군을 개발함을 목적으로 한다. 본 연구에 개발한 새로운 웨이브릿을 사용하여 시간-주파수에서의 신호 복원 및 분석에 응용한다.

• Journal of Welding and Joining
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• 제17권6호
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• pp.100-107
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• 1999

In this paper, we deal with the speckle noise reduction and parameter estimation of ultrasonic NDT(non-destructive test) signals obtained during weld inspection of piping. The overall approach consists of three major steps, namely, speckle noise analysis, proposition of wavelet domain AR(autoregressive) model and flaw detection by proposed model parameter. The data are first processed whereby signals obtained using vertical and angle beam transducer. Correlation properties of speckle noise are then analyzed using multiresolution analysis in wavelet domain. The parameter estimation curve obtained using the proposed model is classified a flaw in weld region where is contaminated by severe speckle noise and also clear flaw signal is obtained through CA-CFAR threshold estimator that is a nonlinear post-processing method for removing the noise from reconstructed ultrasonic signal.

• 대한전기학회논문지:전기물성ㆍ응용부문C
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• 제49권11호
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• pp.616-621
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• 2000

This paper deals with the multiresolution analysis of wavelet transform for partial discharge(PD). Test arrangement is based on the needle-plane electrode system and applied AC high voltage. The measured PD signal was decomposed into "approximations" and "details". The approximation are the high scale, low-frequency components of the PD signal. The details are the low-scale, high frequency components. The decomposition process are iterated to 3 level, with successive approximation being decomposed in turn, so that PD signal is broken down into many lower-resolution components. Through the procedure of signal wavelet transform, signal noise extraction and signal reconstruction, the signal is analyzed to determine the magnitude of PD.