• 한국수자원학회논문집
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• 제38권12호
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• pp.995-1008
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• 2005

본 연구에서는 우리나라 강우량과 광범위한 해수면 온도(SST)와의 공간적인 상관성 분석을 위해서 Wavelet 분석과 독립성분분석을 결합하여 계절강우량의 주요성분을 추출하였다. 계절강우량의 Wavelet분석결과 2년과 8년 사이의 주기에서 강한 스펙트럼을 나타내었으며 모든 계절강우량에 대하여 저빈도 특성을 확인할 수 있었다. Wavelet에서 추출된 Scale Average Wavelet Power(SAWP)를 대상으로 독립성분분석을 실시하였으며 계절에 따라 경년변화와 10년 이상의 주기를 갖는 성분을 확인할 수 있었고 봄과 여름의 주성분에서 증가경향의 성분을 관측할 수 있었다. 추출된 강우량의 주성분과 SST와의 상관관계를 평가한 결과 봄과 여름 강우량에서 인도양과 일부 태평양에서 강한 상관관계를 나타내었다 특히, 인도양의 필리핀 연안과 태평양의 호주 연안에서 통계적으로 유의한 상계관계를 갖는 SST구역을 확인할 수 있었다. 또한 3개월 이전 SST와 강우량에 대해서도 이들 구역에서 큰 상관성을 나타내었으며 이들 3개월 SST를 이용하여 강우량의 예측 가능성을 제시하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1993년도 학술논문발표회 논문집 제12권 1호
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• pp.113-116
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• 1993

본 논문에서는 변형된 wavelet 변환을 통해 추출한 특징벡터를 이용하여 한국어 숫자음을 대상으로 한 음성인식기를 구현하였다. wavelet 변환은 시간 및 주파수 영역에 대해 다중해상도(multiresolution)를 가지는 신호분석법이다. 본 연구에서는 계산량의 감소와 넓은 주파수 대역을 분석하기 위해, mother wavelet의 형태를 분석 주파수 대역에 따라 변화시키는 방법을 제안하였다. 기존의 wavelet 변환으로 실험한 결과 86.5%의 인식율을 얻었고, 변형된 wavelet 변환의 경우 96%의 인식율을 얻었으며 계산량이 감소하였다. 이와 함께 음성인식에서 널리 사용되는 특징 파라미터인 멜켑스트럼과 FFT 멜스케일 필터 대역(mel scale filter bank)과 비교 실험한 결과 인식율의 향상을 보였다. 이는 제안한 방법이 고주파 대역의 세밀한 시간 해상도와 저주파 대역의 세밀한 주파수 해상도를 지니는데 기인하는 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1580-1586
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• 2009

웨이브릿 변환은 신호처리, 디지털 통신 등 여러 분야에 널리 사용된다. 본 논문에서는 웨이브릿 편이 변조(WSK : wavelet shift keying) 시스템에서 하러(Haar)와 도비치(Daubechies) 웨이브릿 계열(series)을 중심으로 웨이브릿 종류에 대한 성능을 분석한다. 사용된 웨이브릿은 하러, 도비치 4탭, 8탭, 12탭을 사용하였다. 분석방법은 눈 모양에 의한 방법과 에러확률에 의한 방법을 사용하였다. 모의실험 결과 필터계수의 개수가 적을수록 좋은 성능을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.49-50
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• 2011

본 논문에서는 WT(Wavelet Transform)와 SVD(Singular Value Decomposition)를 함께 사용한 WSVD(Wavelet Singular Value Decomposition)를 이용하여 발전기 탈락 시의 전압 변동 특성을 분석하였다. WSVD 특성 분석을 위해 부산 지역의 345kV급 송전계통을 EMTP-RV로 모델링하였으며, 이 계통모델에서 발전기 탈락을 모의하였다. MATLAB을 통해 이 때 측정된 전압의 WSVD를 계산하여 발전기 탈락에 따른 특성을 분석하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.587-596
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• 2022

기후 변화로 인하여 해수면은 상승 추세에 있으며, 이로 인해 해안가 주변 저지대는 물에 잠길 위험에 처해있다. 따라서 본 연구에서는 위성 고도계 자료(Topex/Poseidon, Jason-1/2/3) 및 Southern Oscillation Index(SOI) /Pacific Decadal Oscillation (PDO) 자료를 이용하여 해수면 높이 변화와 기후 지수간의 관계를 알아보고자 하였다. 시간 기반의 함수를 주파수 기반 함수 형태로 변환시킨다면 각 자료가 가지고 있는 고유 주기를 분석할 수 있다. 푸리에 변환과 웨이블릿 변환은 대표적인 주기 분석 방법이다. 푸리에 변환은 주기에 대한 정보만 획득 가능하지만, 웨이블릿 변환은 주기 및 시간 정보 둘 다 획득할 수 있다. 웨이블릿 변환은 각 자료에 대한 주기를 찾을 수 있으며, 교차 웨이블릿 변환과 웨이블릿 긴밀도는 두 자료에 대한 공통 주기나 상관 관계 및 위상을 찾을 수 있다. 교차 웨이블릿 변환 결과 해수면 높이 및 두 기후 지수(SOI, PDO)의 1년 주기에서 강한 출력이 확인되었으며, 해수면 높이와 PDO는 역위상 관계를 보였다. 웨이블릿 긴밀도 분석에서는 교차 웨이블릿 변환에서 나타나지 않았던 1년 미만의 단주기 및 장주기에서의 상관관계가 높은 구간을 찾을 수 있었다. 웨이블릿 분석은 각 자료의 주기를 찾을 수 있을 뿐만 아니라 두 시계열 자료가 가지고 있는 주기 및 위상관계를 찾을 수 있었다. 따라서 본 연구 결과는 웨이블릿 분석을 통해 기후 자료가 가지는 고유의 주기를 분석하는 데 사용될 수 있을 것이며 시계열 자료 분석에서 찾기 어려운 해양의 다양한 현상을 모니터링하는데 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 수면정신생리
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• 제19권1호
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• pp.11-17
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• 2012

목 적 : 본 연구는 뇌파를 정량분석하는 새로운 방법의 하나인 wavelet 방법을 소개하고 아울러 그것이 임상 수면뇌파 분석에 유용하다는 것을 검증하기 위해 시도되었다. 방 법 : Wavelet 방법을 검증하기 위해 수학적으로 만들어진 인공뇌파들과, 입면주기 임상 뇌파 샘플 하나와 GoNoGo 프레임으로 측정된 ERP 샘플 하나가 사용되었다. Wavelet방법론으로 계산된 time-frequency 파워 스펙트럼과 위상 동조화 정도가 Fourier 및 moving windows 방법으로 계산된 스펙트럼과 coherence 결과들과 비교 분석되었다. 결 과 : Wavelet 방법은 인공뇌파에 인위적으로 포함된 파형의 특징들을 성공적으로 분해해내었다. 임상뇌파 샘플로 한 검증에서도 그 유효성이 확인되었는데, 입면주기 전후로 보이는 스펙트럼의 변화를 유의미하게 확인할 수 있었으며, 표적(target) 및 배경(background) ERP 파형의 특징을 시간-주파수 도표(time-frequency plot)으로 잘 표현하였다. 결 론 : 이러한 결과를 미루어볼 때, wavelet 방법은 임상 뇌파를 정량 분석함에 있어서, Fourier 방법을 효과적으로 대체 혹은 보완함을 알 수 있었다. 특히, 뇌파가 수초에서 수백초의 짧은 시간단위에서 급격한 변화를 보이는 입면주기뇌파와 ERP 분석에 wavelet 방법의 적합성이 크다고 볼 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권6호
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• pp.112-122
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• 2009

본 논문에서는 베이글릿-웨이블릿 분석(vaguelette-wavelet decomposition; VWD)을 이용한 공간-주파수 적응적 영상복원 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 웨이블릿 계수의 공간적 정보를 이용하여 평탄 영역과 에지 영역을 분리하고, 적응적 웨이블릿 계수축소(wavelet shrinkage)를 통해 잡음 성분을 억제한다. 뿐만 아니라, 에지 영역에서는 엔트로피(entropy)를 적용 하여 웨이블릿 부대역의 잡음 성분을 추정하고, 부대역 간의 상관관계를 이용하여 잡음 성분을 억제한다. 이렇게 억제된 웨이블릿 계수의 베이글릿 역변환을 통해 영상을 복원 할 수 있다. 제안한 알고리듬에 사용되는 베이글릿 함수는 잡음을 추정 및 억제 할 수 있을 뿐만 아니라 세밀한 에지 성분의 보존이 가능하도록 변형을 한다. 실험결과에서는 제안한 알고리듬이 잡음에 강건하고, 세밀한 에지 성분을 보전하면서 효과적으로 열화된 영상을 복원할 수 있음을 보여준다.

• Spatial Information Research
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• 제17권4호
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• pp.455-462
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• 2009

원격탐사 영상에서 압축을 위한 근최적의 PSNR 값을 찾는 방법을 연구하였다. 예상 웨이블릿쌍은 다양한 영상에서 최적의 결과로 나타났다. 영상처리를 위한 최고의 웨이블릿쌍을 찾는 규칙은 없다. 제시된 알고리즘에 따라 예상 웨이블릿쌍이 다양한 종류의 영상에서 최적의 결과를 나타냈다. 먼저 세 개의 웨이블릿 패밀리에서 PSNR 값의 변화를 분석하였다. 직교 웨이블릿 패밀리에서는 많은 경우에 웨이블릿 필터의 길이가 길수록 높은 PSNR 값을 나타내지만, 그 증가 비율이 점차로 작아졌다. 연산비용의 측면에서 중간 필터길이의 웨이블릿을 제안한다. 쌍직교 웨이블릿 패밀리에서는 필터의 길이와 PSNR값의 관계를 예측하기는 어려웠다. 다차원 웨이블릿 분석에서는 세 개의 웨이블릿 패밀리가 3단계까지 처리되었다. 쌍직교 웨이블릿 패밀리는 최대 PSNR 값에서 불규칙한 패턴을 보였지만, 직교 웨이블릿 패밀리는 규칙적 패턴을 나타냈다. 직교 웨이블릿 패밀리는 1단계 결과로부터 근최적의 웨이블릿쌍을 예상할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권11호
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• pp.905-916
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• 2019

본 연구에서는 이변량 웨이블릿 분석에 있어 모 웨이블릿이 어떤 영향을 미치는지를 파악하였다. 모 웨이블릿으로는 관련 연구에서 많이 사용되고 있는 총 네 가지(Bump, Mexican hat, Morlet, Paul)를 선정하였다. 이들 모 웨이블릿은 먼저 백색잡음과 다양한 주기의 사인곡선을 결합하여 만든 시계열의 이변량 분석에 적용하여 그 결과를 평가하였다. 또한 실제 시계열인 북극진동지수(AOI)와 남방진동지수(SOI)를 이변량 분석하여 모의된 시계열의 분석 결과가 실제 자료의 분석결과에도 일관되게 유지되는지를 판단하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저, Bump와 Morlet 모 웨이블릿의 경우가 이론적인 예측에 보다 잘 부합하는 것으로 나타났으며, 반대로 Mexican hat 모 웨이블릿은 상대적으로 단주기의 변동 특성을, Paul 모 웨이블릿의 경우에는 장주기의 변동 특성을 잘 보여주는 것으로 나타났다. 둘째, Mexican hat과 Paul 모 웨이블릿의 경우에는 스케일 간섭이 매우 크게 나타남을 확인할 수 있었다. Bump와 Morlet 모 웨이블릿에서는 이러한 문제점이 나타나지 않았다. 소위 동조화(co-movement)를 탐색하는 능력은 Morlet와 Paul 모 웨이블릿이 가지고 있는 것으로 파악되었다. 특히, Morlet의 경우 이 특성이 더욱 명확히 나타남을 확인하였다. 결과적으로 Morlet 모 웨이블릿이 이변량 웨이블릿 분석에 가장 무난한 것으로 확인되었다. 마지막으로, AOI와 SOI 자료의 이변량 웨이블릿 분석에서는 대략 2-4년 정도의 주기성분이 약 20년 빈도로 서로 동조하고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권8호
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• pp.575-587
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• 2019

본 연구에서는 모 웨이블릿(mother wavelet)이 웨이블릿 분석에 미치는 영향을 파악하기 위해 먼저 백색잡음과 사인함수를 다양하게 결합한 시계열의 분석을 수행하고 그 결과를 각각 단기기억특성과 장기기억특성을 보이는 북극진동지수(AOI)와 남방진동지수(SOI)에 대한 적용하였다. 본 연구에서는 기존 연구가 하나 또는 두 개의 모 웨이블릿 평가에 제한된 것과는 달리 총 4가지의 웨이블릿에 대한 비교 평가를 수행하였다. 본 연구에서 선정한 웨이블릿은 기존 연구에 많이 사용된 바 있는 총 4가지의 모 웨이블릿(Bump, Morlet, Paul, Mexican Hat)이다. 그 결과는 다음과 같다. 먼저, Bump 모 웨이블릿을 적용한 결과는 주기성분의 비정상성을 나타내는데 한계가 있는 것으로 확인되었다. 그 결과는 스펙트럼 분석결과와 매우 유사한 수준인 것으로 나타났다. 이에 반해 Morlet과 Paul 모 웨이블릿은 주기성분의 비정상성을 상대적으로 잘 나타내 주는 것으로 확인되었다. 마지막으로 Mexican Hat 모 웨이블릿의 경우에는 그 결과의 해석이 까다로운 것으로 나타났다. 추가로, Paul 모 웨이블릿의 적용 결과가 시계열에 따라 일관적이지 않게 나타날 수 있음도 확인하였다. 결과적으로 Morlet 모 웨이블릿은 본 연구에서 고려한 모 웨이블릿 중 그 적용상 안정성이 가장 높은 것으로 확인되었으며, 이러한 결과는 최근 웨이블릿 관련 연구에서 Morlet 모 웨이블릿이 가장 많이 사용되는 추세와도 일치하는 것이다.