• Ocean and Polar Research
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• 제29권4호
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• pp.303-310
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• 2007

2-D wavelet analysis is applied to bathymetric data from the KR1 area of Korea Deepsea Mining Area. The wavelet analysis is one of the quantitative methods to analyze the topography. The wavelet allows us to create filters to select for topography in a continuous variety of shapes, sizes, and orientation. The 2-D Linear B-spline filter, 100 BS and 100 NF, is convolved with bathymetric data to identify the location of abyssal hills and abyssal troughs in bathymetry. In addition, the 2-D derivative of Cubic B-spline filter, 60 BS and 60 NF, is applied to bathymetric data to find the slope of abyssal hill in bathymetry. These filters were rotated $5^{\circ}$ counterclockwise from NS to match the dominant orientation of seafloor lineament. Both filters result in good match with abyssal hills, troughs, and slopes. This method can apply to fault, fold, and other lineament structures description with variable size. The result of application shows that wavelet analysis of bathymetric data could be used with fundamental data of geophysical analysis.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권5호
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• pp.33-40
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• 2004

본 논문에서는 웨이블릿 압축을 이용하여 얼굴 데이터베이스를 구축하고, 주성분 분석(Principal Component Analysis : PCA) 알고리듬을 이용하여 얼굴 인식률을 비교한다. 일반적인 얼굴인식 방법은 정규화된 크기를 이용하여 데이터베이스를 구축하고, 얼굴 인식을 한다. 제안된 방법은 정규화된 크기(92×112)의 영상을 웨이블릿 압축으로 1단계, 2단계, 3단계로 변환하고 데이터베이스를 구축한다. 입력 영상도 웨이블릿으로 압축하고 PCA 알고리듬으로 얼굴인식 실험을 하였다 실험을 통하여 제안된 방법은 기존 얼굴영상의 정보를 축소할 뿐만 아니라 처리속도도 향상되었다. 또한 제안된 방법은 원본 영상이 99.05%, 1단계 99.05%, 2단계 98.93%, 3단계 98.54% 정도의 인식률을 보였으며, 대량의 얼굴 데이터베이스를 구축하여 얼굴인식을 하는데 가능함을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권2호
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• pp.103-111
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• 2007

지금까지 위성영상 정보 처리 분야에서는 분광정보를 이용한 영상분석과 시각적 해석 및 자동 분류에 대한 연구가 주로 수행되었으나, 최근에는 영상자료에서 시각적으로 나타나지 않는 특성이나 공간정보의 추출을 위한 여러 시도가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 영상정보의 특성 추출기법인 텍스처 영상 생성기법과 웨이브릿 변환을 연계하여 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상에 대한 연구를 수행하였다. 또한 이러한 영상이 분류 정확도에 어떻게 기여하는 가를 분석하기 위한 적용 사례로 도심지 공간분석과 칼데라 주변지역의 지질학적 구조분석을 수행하였다 영상 분석 시 공간정보 활용을 위한 텍스처 영상 생성기법과 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상 생성기법을 사용하면 원본영상만을 사용하였을 때보다 높은 분류정확도를 보였다. 고해상도 영상을 사용한 도심지의 경우 원본영상에 텍스처영상과 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상을 모두 활용한 경우의 분류정확도가 가장 높은 값을 보였다. 이는 상세화소의 변화가 매우 중요한 도심지의 특성상, 세밀한 공간정보가 최대로 활용되었기 때문으로 해석되어진다. 또한 중 저해상도 영상을 사용한 지질학적 구조분석의 경우 원본영상에 텍스처 영상만을 활용한 경우가 가장 높은 분류정확도를 보였다. 이는 칼데라를 중심으로 한 비교적 크기가 큰 지질학적 구조 분석 시 고도변화와 지열분포 등의 정보가 적당히 단순화 될 필요가 있었기 때문인 것으로 해석된다. 따라서 이러한 기법들을 실제 연구에 적용하기 위해서는 연구의 목적과 위성영상의 해상도 등의 정보를 모두 고려하여 적절한 기법을 잘 적용하는 것이 중요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권5호
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• pp.569-579
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• 2013

이 연구에서는 다중시기 SAR 영상으로부터 3D 웨이블렛 변환을 통해 추출된 특징 정보를 이용하여 토지피복 분류를 수행하였고 그 적용가능성을 평가하였다. 분류를 하기 전 단계로 3차원 웨이블렛 변환기반 특징을 추출하였고, 이후 토지 피복 분류에 사용하였다. 비교를 목적으로 특징추출 단계가 들어가지 않는 원본 영상과 주성분분석 기반 특징들의 분류를 함께 수행하였다. 성능 검증을 위해 당진에서 촬영된 다중시기 Radarsat-1호 영상을 사용하였고 토지피복은 논, 밭, 산림, 수계, 도심지가 포함된 5개의 클래스로 구분하였다. 토지피복 식별 능력 분석에 따르면 밭과 산림은 매우 유사한 특성을 보이기 때문에 두 클래스를 구분하는 것은 매우 어렵다. 3차원 웨이블렛 기반 특징을 사용하는 경우, 도심지를 제외하고 모든 클래스의 분류 정확도가 향상되었다. 특히 밭과 산림의 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 향상은 다중시기자료를 시간과 공간적으로 동시에 분석하는 3차원 웨이블렛 변환 과정에 기인한 것으로 판단된다. 이 결과로부터 3차원 웨이블렛 변환이 영상으로부터 특징을 추출하는데 이용 가능하다는 것을 확인할 수 있었고, 추후에 다른 센서나 다른 연구지역으로 추가 실험을 수행할 예정이다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권7호
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• pp.34-42
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• 2013

본 논문에서는 웨이블릿 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 및 FD-OFDM(Frequency Diversity OFDM) 시스템과 일반 OFDM 시스템의 성능을 비교 분석 한다. 푸리에 변환에 기반하는 일반 OFDM방식과는 달리 웨이블릿 OFDM 방식은 웨이블릿 변환을 사용하며, CDM (Code Division Multiplexing)과 OFDM의 중간적인 특성을 통해 심볼간 간섭을 효과적으로 제거할 수 있으며 채널간 간섭 역시 최소화 할 수 있다. FD-OFDM 방식의 경우, 각 병렬 브랜치에 입력된 심볼들이 직교 시퀀스로 곱해진 뒤 모든 부반송파에 분배되고, 각 부반송파는 주어진 프레임에서 각 병렬 브랜치의 심볼 조각들의 합의형태로 이루어진 정보를 전달한다. FD-OFDM의 한 부반송파 내에 포함된 모든 심볼들은 직교 시퀀스에 의해 구별되며, 간섭에 강하며 주파수 다이버시티 특성을 가진다는 장점을 지닌다. 협대역 간섭과 하모닉 잡음 환경에서 BER (Bit Error Rate) 성능을 통해 시스템 간 성능 비교 분석을 진행하였으며, 이를 통해 웨이블릿 OFDM과 FD-OFDM의 성능이 일반 OFDM보다 간섭에 대해 강건하고 특히 하모닉 노이즈 환경에서는 웨이블릿 OFDM이 가장 강건한 특성을 보이는 것을 알 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제20권7호
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• pp.37-46
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• 2001

본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용한 주변 잡음제거기를 제안하였다. 기존의 고정된 시간-주파수 해상도를 가지는 단구간 푸리에 분석법 대신 다양한 시간-주파수 해상도를 제공하는 웨이블릿 분석법을 사용함으로써 시간 특성이 변하는 베이블 (Babble) 잡음에 좀더 효율적인 잡음제거 방법을 설계하였다. 본 논문에 제안된 웨이블릿 변환 잡음제거기는 스펙트럴 차감법에 기반하여 구성하였으며, 고주파 영역에서 높은 시간 해상도를 갖는 웨이블릿 마스크 패턴을 사용함으로써 시간 특성이 빠르게 변화하는 고주파 잡음에 더욱 효율적인 동작을 하도록 설계하였다. 성능평가를 위해 차량 잡음, 길거리 잡음, 베이블 잡음과 같은 이동통신에서 많이 사용하는 주변잡음에서 시험하였으며, 그 주관적 음질 평가 결과 베이블 잡음의 경우 기존의 EVRC(Enhanced Variable Rate Coder) 잡음 제거기보다 Mos (Mean Opinion Score) 0.2의 성능 개선을 이룰 수 있었다. 출력 음성의 스펙트로그램에서도 성능 개선을 확인할 수 있었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.550-563
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• 1999

본 논문은 시변 맥스웰 방정식에 기초한 웨이브릿-갤러킨 설계를 제안하였다. 두 개의 모멘트 함수가 0 이 되는 Daubechies 웨이브릿 함수를 기저함수로 전개하고 Yee가 제안한 Leap-frog 접근법을 적용하였다. D Daubechies 웨이브릿의 변위된 보간 특성을 이용하여 적분이나 매체 연산자에 대한 부가적인 행렬이 필요없 는 방정식을 유도하였다 안정화 조건을 유도하고 분산특성을 분석한 후 유한차분 시간영역법과 다해상도 시 간영역법의 결과와 비교하였고. 분산특성의 분석을 통해 기저함수의 정규성(Regularity)과 받침폭(Support width) 사이의 균형을 확인했다. 기저함수가 단 2개의 0이 되는 웨이브릿 모멘트 함수를 가지지만. 이는 수치 해석 상에서 무시할 수 있는 분산 오류를 수반하였고, 컴팩트 받침(Compact support)에 의해 노드 당 적은 수의 계수만이 고려되었다. 제안된 설계의 저장계수의 효율, 실행 시간의 감소와 정확도를 균일 공진기와 비 균일 공진기의 공진주파수 해석을 통해 검증하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권2호
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• pp.287-292
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• 2006

주성분 분석(Principal component hnidvsis : PCA)은 물체 인식 기술에서 가장 효율적인 방법으로 인정되고 있으나 영상 크기의 제곱에 비례하여 계산량이 증가하고 조명의 변화에 따라 정확성이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 웨이블렛변환(Wavelet Transform)과 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)를 사용하였다. 계산량이 증가하는 문제는 웨이블렛 변환으로 낮은 해상도의 영상을 사용하여 해결하였다. 조명의 변화에 따라 정확성이 떨어지는 문제는 히스토그램 평활화를 사용하여 영상의 대조를 크게 하고 휘도치의 분포를 펼침으로써 해결하였다. 제안한 기법으로 실험한 결과 조명변화에 영향을 최소화하여 인식률이 향상되고, 웨이블렛 변환으로 처리할 영역을 줄여 처리 시간이 크게 단축됨을 보여 주었다.

• 한국철도학회논문집
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• 제13권3호
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• pp.304-308
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• 2010

본 연구에서는 웨이브렛 변환을 이용하여 궤도틀림을 식별하는 방법을 제시하였다. 궤도틀림과 대차 가속도응답신호에 의한 등가 웨이브렛 SISO 전달함수를 정의하였다. 현장에 적용되는 검측차의 25cm단위 궤도검측 기준에 맞추어 궤도틀림과 대차가속도 응답신호를 조정하였다. 웨이브렛 변환을 적용하기 전 입력데이터는 웨이브렛 변환 정의 조건에 맞추어 범위를 재조정한 회귀신호이다. 또한, 웨이브렛 역전 달 함수를 정의하여, 궤도틀림을 역 추정하였다. 추정된 궤도틀림과 실제의 궤도틀림의 비교를 위해 상관도와 FRF를 비교 분석하였다. 예측된 값과 기준 값 과의 잔 차의 분산비로 정의되는 틀림지수를 사용하여 궤도틀림의 이상을 분석하였으며, 개발될 알고리즘을 검증하기 위하여 시뮬레이션 연구를 수행하였다.

• 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.