• 비파괴검사학회지
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• 제20권6호
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• pp.481-489
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• 2000

구조용 부재에서 충격하중에 의해 발생하는 탄성파의 분산특성을 해석하기 위하여 시간-주파수 신호처리를 이용하였다. 강재 보와 알루미늄 판에서 충격하중을 모사하기 위하여 강구 낙하와 연필심 파단을 사용하였으며, 이로 인해 발생한 탄성파를 초음파 탐측자와 음향방출(AE) 센서를 사용하여 수신하였다. 실험에서 수신한 시간 영역의 신호해석을 위하여 분산성 파의 시간-주파수 해석이 가능한 웨이브렛 변환(WT)을 적용하였다. WT 변환의 크기의 최대값은 군속도의 도달시간을 나타냄을 보였다. 실험에서 측정한 보의 굽힘파의 군속도를 전단변형과 회전관성을 고려한 Timoshenko 보 이론과 비교하였으며, 판의 신장파와 굽힘파의 군속도를 Rayleigh-Lamb 분산관계식의 최저차 대칭($S_0$) 및 비대칭 모드($A_0$)의 속도값과 비교하였는데 모두 잘 일치하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.599-602
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• 2009

본 논문에서는 IKONOS 영상에서 고공간 해상도인 PAN 영상과 저공간 해상도인 MS 영상을 사용하여 IHS 융합법, FIHS 융합법, PCA 융합법, BT 융합법, WT 융합법으로 각각 처리한 후, 그 결과를 공간해상도 및 분광특성의 측면에서 비교 분석하였다. 이 5가지 방법에 의한 융합결과를 분광특성의 측면에서 평가한 결과 FIHS, BT, PCA, IHS, WT 융합법 순으로 칼라왜곡이 나타났다. 공간특성의 측면에서 평가한 결과는 거의 동일한 공간해상도를 나타내었으며, Original IKONOS 위성영상에서는 식별하기 어려운 건물지붕의 형태, 건물사이의 도로 등이 명확히 잘 구별되고 있다. 정량적 결과분석에서는 평균, 표준 편차, 상관계수 등을 사용하여 비교하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제11권1호
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• pp.35-51
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• 2013

Over the last two decades Wavelet Transformation (WT) method has been widely utilized for the damage identification of structures. The main objective of this paper is to discuss and present some of common shortcomings and limitations of mathematical software, as well as other precautionary measures that need to be considered when using them for wavelet analysis applications. Due to popular usage of MATLABMATLAB(R) comparing to other mathematical tools among researchers for data processing of structural responses through WT analysis, this software was chosen for specific study. To the best of the authors' knowledge, these limitations and observations have not been previously identified or discussed in the literature. In this work, a square plate with a severe damage, in form of a crack, parallel to the left edge of the plate is selected for a pilot study. The steady state harmonic response is used for measuring the deflection shape across the line parallel to one edge and perpendicular to the damage. Several criteria and cases such as the smallest size damage that can be detected, correlation between the crack width and the number of sampling points, and the influence of the damage thickness on the accuracy of the result are investigated.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제35권5호
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• pp.454-470
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• 2003

In this paper, a preliminary study for development of a fault diagnosis is presented for monitoring and diagnosing faults in the agitator driving system of a high temperature reduction reactor. In order to identify a fault occurrence and classify the fault cause, vibration signals measured by accelerometers on the outer shroud of the agitator driving system are firstly decomposed by wavelet transform (WT) and the features corresponding to each fault type are extracted. For the diagnosis, the fuzzy ARTMAP is employed and thereby, based on the features extracted from the WT, the robust fault classifier can be implemented with a very short training time - a single training epoch and a single learning iteration is sufficient for training the fault classifier. The test results demonstrate satisfactory classification for the faults pre-categorized from considerations of possible occurrence during experiments on a small-scale reduction reactor.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권8호
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• pp.3862-3879
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• 2019

More and more problems for public security have occurred due to the limited solutions for drone detection especially for micro-drone in long range conditions. This paper aims at dealing with drones detection using a radar system. The radio frequency (RF) signals emitted by a controller can be acquired using the radar, which are usually too weak to extract. To detect the drone successfully, the static clutters and linear trend terms are suppressed based on the background estimation algorithm and linear trend suppression. The principal component analysis technique is used to classify the noises and effective RF signals. The automatic gain control technique is used to enhance the signal to noise ratios (SNR) of RF signals. Meanwhile, the empirical mode decomposition (EMD) based wavelet transform (WT) is developed to decrease the influences of the Gaussian white noises. Then, both the azimuth information between the drone and radar and the bandwidth of the RF signals are acquired based on the statistical analysis algorithm developed in this paper. Meanwhile, the proposed accumulation algorithm can also provide the bandwidth estimation, which can be used to make a decision accurately whether there are drones or not in the detection environments based on the probability theory. The detection performance is validated with several experiments conducted outdoors with strong interferences.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2002년도 추계공동학술대회논문집
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• pp.155-159
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• 2002

Wire ropes are used in a myriad of various industrial applications such as elevator, mine hoist, construction machinery, lift, and suspension bridge. Especially, wire rope of crane is important component to container transfer. If it happens wire rope failures in operating, it may lead to safety accident, economic power loss by productivity decline, competitive power decline of container terminal and so on. To solve this problem, we developed wire rope fault detecting system as a portable instrument, and this system is consisted of 3 parts that fault detecting part using hall sensor, permanent magnets and analog unit, and digital signal processing part using data acquisition card, monitoring part using wavelet transform, denoising method. In this paper, a wire rope is scanned by this system after makes several broken parts on the surface of wire rope artificially. All detected signal has external noise or disturbance according to circumstances. So, we applied to discrete wavelet transform to extract a signal from noisy data that was used filter. In practical applications of denoising, it is shown that wavelet pursue it with little information loss and smooth signal display. It is verified that the detecting system by denoising has good efficiency for inspecting faults of wire ropes in service. As a result, by developing this system, container terminal could reduce expense because of extension of wire ropes exchange period and could competitive power. Also, this system is possible to apply in several fields like that elevator, lift and so on.

• 한국복합재료학회:학술대회논문집
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• 한국복합재료학회 2003년도 춘계학술발표대회 논문집
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• pp.125-128
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• 2003

Low-velocity impact damage is a major concern in the design of structures made of composite materials, because impact damage is hidden inside and cannot be detected by visual inspection. The piezoelectric thin film sensor can be used to detect variations in structural and material properties for structural health monitoring. In this paper, the PVDF and PZT sensors were used for monitoring impact damage initiation in Gr/Ep composite panel to illustrate this potential benefit. A series of impact test at various impact energy by changing impact mass and height is performed on the instrumented drop weight impact tester. The wavelet transform(WT) is used to decompose the piezoelectric sensor signals in this study. Test results show that the particular waveform of sensor signals implying the damage initiation and development are detected above the damage initiation impact energy. And it is found that both PZT and PVDF sensors can be used to detect the impact damage.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.244-245
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• 2011

In this paper, the algorithm for detecting load shedding based on Wavelet Singular Value Decomposition(WSVD) is proposed. WSVD is method of signal processing which combine Wavelet Transform(WT) and Singular Value Decomposition(SVD) to analyze transients in power system. 345kV Busan transmission system is modeled by EMTP-RV and simulations according to successive change of load capability are conducted. This paper analyzes characteristics of WSVD by using simulation results and proposes algorithm for detecting load shedding.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.2317-2328
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• 1997

본 논문은 융선의 방향정보를 사용하여 지문을 실시간 자동 인식하는 알고리즘을 제안한다. 융선의 방향정보는 웨이블렛 변환(WT) 그리고 경사 가우시안(gradient of Gaussian)과 코히리언스(coherence)로부터 얻어진 주된 국부 방향(dominant local orientation)을 사용하여 추출한다. 웨이블렛 변환의 적용은 기존에 제안된 알고리즘들에 포함되어 있는 평활화(smoothing), 이진화(binarization), 세션화(thinning) 및 보정(restoration)등 여러 전처리 과정의 생략을 의미하며, 따라서 제안하는 알고리즘의 실시간 처리를 가능하게 한다. 지문 인식은 웨이블렛 변환상에서 3개의 영역-크기가 1/4로 작아진 영역(LL), 수직 성분이 강조된 영역(LH), 그리고 수평 영역이 강조된 영역(HL)-에 나타나는 주된 국부 방향을 사용하여 빠르고 효율적으로 수행된다. 제안한 알고리즘은 SunSparc-2 워크 스테이션 환경의 X-window에서 구현되었으며, $256{\times}256$ 화소 크기의 지문 영상에 적용하여 성능을 평가하였다. 그 결과, 상이한 지문을 동일 지문으로 오인식하는 Type II 에러율을 0%로 했을때, 동일 지문을 상이한 지문으로 오인식 하는 Type I 에러율은 2.5%로서 매우 좋은 성능을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.45-55
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• 1997

본 논문에서는 웨이브렛 기반 블록화 현상 제거에 대한 고속 알고리듬과 적응 역치화 기법을 제안하였다. 제안된 고속 알고리듬에서는 웨이브렛 변환 영역의 첫번째 스케일과 2번째 스케일에서의 처리와 동일한 효과를 갖는 모든 처리를 공간 영역에서 수행한다. 제안된 적응 역치화 기법은 블록 경계 영역을 분류할 때 사용하는 역치를 공간 영역에서 구할 수 있는 블록 경계와 블록 중앙의 웨이브렛 변환 신호의 통계적 특성을 이용하여 처리하고자 하는 영상에 적응적으로 선택할 수 있도록 하였다. 실험 결과, 제안된 고속 알고리듬은 웨이브렛 변환에 의한 방법에 비하여 약 10배의 속도 개선이 있고, 적응 역치화에 의한 후처리는 어떤 영상의 높은 압축률에서 가장 좋은 성능을 가지는 고정된 역치에 의한 후처리에 비하여 낮은 압축률에서도 PSNR 성능과 주관적 화질이 개선됨을 알 수 있었다.