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홍대승;심재철;정병호;윤석열;배영철;유창완;임화영
- 대한전기학회:학술대회논문집
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- 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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- pp.2184-2186
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- 2001
The research presented in this paper focuses on a method for the detection of High Impedance Fault(HIF). The method will use the fast wavelet transform and neural network system. HIF on the multi-grounded three-phase four-wires primary distribution power system cannot be detected effectively by existing over current sensing devices. These paper describes the application of fast wavelet transform to the various HIF data. These data were measured in actual 22.9kV distribution system. Wavelet transform analysis gives the frequency and time-scale information. The neural network system as a fault detector was trained to discriminate HIF from the normal status by a gradient descent method. The proposed method performed very well by proving the right state when it was applied staged fault data and normal load mimics HIF, such as arc-welder.
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지남현;전병민
- 한국콘텐츠학회논문지
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- 제3권2호
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- pp.31-38
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- 2003
본 논문은 에지와 텍스처 영역의 큰 변화에도 둔감한 HVS(Human Visual System) 특성을 고려하여 강력한 워터마크를 삽입하는 방법을 제안한다. 기존의 푸리에 형태의 변환은 영상의 전체적 주파수 성분에 대한 정보를 구할 수 있는 반면, 웨이블릿 변환법은 국부적으로 에지와 텍스처 영역을 찾을 수 있다. 그러므로 웨이블릿 변환을 통해 해당 영역을 선택하여 저작권 형태의 워터마크를 삽입한다. 이러한 제안 알고리즘을 단순히 웨이블릿 변환을 이용한 Xia의 워터마킹 기법과 비교하여 실험하였다. 기존 논문에서 사용된 공격법으로 충실도(Fidelity)와 견고성(Robustness)에 대해 실험하였고, 그 결과 HVS특성을 이용한 제안 알고리즘이 na의 기법보다 우수함을 확인하였다.
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