• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2002년도 학술대회지
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• pp.377-380
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• 2002

This paper presents the results of a study investigating methods of interpretation of wave directionality based on wavelet transforms. Two-dimensional discrete wavelet was used for the analysis. The proposed scheme utilizes a single frame of ocean waves to detect their directionality. This fact is striking considering the fact that traditional methods require long time histories of ocean wave elevation measured at various locations. The developed schemes were applied to the data generated from numerical simulations and video images to test the efficiency of the proposed scheme in detecting the directionality of ocean waves.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2327-2330
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• 2003

This paper deals with face detection and recognition using ellipsodal information and wavelet packet analysis. We proposed two methods. First, Face detection method uses general ellipsodal information of human face contour and we find eye position on wavelet transformed face images A novel method for recognition of views of human faces under roughly constant illumination is presented. Second, The proposed Face recognition scheme is based on the analysis of a wavelet packet decomposition of the face images. Each face image is first located and then, described by a subset of band filtered images containing wavelet coefficients. From these wavelet coefficients, which characterize the face texture, the Euclidian distance can be used in order to classify the face feature vectors into person classes. Experimental results are presented using images from the FERET and the MIT FACES databases. The efficiency of the proposed approach is analyzed according to the FERET evaluation procedure and by comparing our results with those obtained using the well-known Eigenfaces method. The proposed system achieved an rate of 97％(MIT data), 95.8％(FERET databace)

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.479-482
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• 2003

영상으로부터 검출된 에지는 원 영상에 대한 위치와 모양 등에 대한 다양한 정보를 포함하고 있으므로, 이러한 에지를 검출하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 그리고, 최근 신호처리 분야의 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 이론들의 발전과 더불어 웨이브렛 변환은 영상의 에지를 포함한 특이점들을 분석하는 분야에 널리 응용되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 영상의 라인 폭에 의존하지 않는 웨이브렛 함수를 사용하여, 웨이브렛 변환 데이터의 국부 최대값과 기울기의 방향, 그리고 위치 정보로부터 원 영상의 에지를 검출하였다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2000년도 하계학술대회 논문집
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• pp.645-650
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• 2000

The discrete wavelet transform is utilized as processing of neural network(NN) to identifying aging state of internal partial discharge in transformer. The discrete wavelet transform is used to produce wavelet coefficients which are used for classification. The mean values of the wavelet coefficients are input into an back-propagation neural network. The networks, after training, can decide if the test signals is aging early state or aging last state, or normal state.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2003년도 춘계종합학술대회논문집
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• pp.376-382
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• 2003

최근에, 신호와 영상 데이터에서의 잡음을 제거하기 위한 다양한 형태의 웨이블릿 변환 기법들이 나왔다. 원래 영상에서 잡음을 분리시키는 방법을 이용함으로써, 웨이블릿 변환은 영상의 모서리 요소를 유지할 수 있다. 이런 웨이블릿 분석은 기저 함수가 웨이블릿으로 코드화 될 때 완전하게 이루어진다. 본 논문에서는 영상 신호로부터 잡음을 제거하기 위해 웨이블릿 변환을 사용하는 방법을 제안한다. Donoho 와 Johnstone 에 의해 제안된 웨이블릿 변환 방법이 있지만, 그 변환 방법은 영상의 모든 잡음을 제거할 만큼의 신뢰성이 없다. 이에 본 논문에서는 잡음의 대역폭과 진폭의 형태에 맞는 웨이블릿의 축소량과 경계치에 대한 하나의 알고리즘을 제시하고자 한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.299-302
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• 2006

SAR 영상의 Speckle noise는 해석을 방해하는 요인이 되고 분류할 때 분류정확도를 떨어뜨리는 역할을 하기 때문에 이를 감소시키기 위한 전처리 과정이 필요하다. 이 연구에서는 SAR 영상의 Speckle noise를 줄이기 위해서 영상의 특성을 분석하고 영상에 맞는 wavelet 변환을 이용한 필터링 기법과 Variogram에 기반한 필터링 기법을 제시하고 SAR 영상에 대한 적용 실험을 수행하였으며 그 결과를 분석하였다. 실험 결과 variogram 기반 필터링은 기존의 adaptive filter와 유사한 결과를 보였고 wavelet 기반 필터링은 기존의 필터링보다 좀 더 나은 결과를 보였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.305-308
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• 2000

암의 진행 정도를 판단하기 위한 암세포 조직영상의 분석은 그 대상이 되는 영상의 다양성과 잡음으로 인해 정확한 분석이 어렵다. 특히, 암의 진행 정도를 판단하는데 있어서 중요한 요인인 세포핵의 variation에 따른 order/disorder 정도를 객관적 수치로 정량화하기 위해서는, 각 기(stage)에 따른 암의 진행정도를 가장 잘 나타낼 수 있는 특징값 추출이 필수적이다. 본 논문에서는 가장 유효한 특징값을 추출하기 위하여, 공간 영역과 주파수 영역에서 그 지역적 특징을 잘 나타내는 wavelet 변환을 적용한 후, 분할 된 서브 밴드 중 고대역 서브 밴드에서 질감 특징을 추출하고, 추출 된 질감 특징값들이 암의 진행 정도에 따른 각 집단간에 유의한 차이를 나타내는지에 대한 유의성을 검증하기 위하여, 다변량 통계학적 분석 방법을 사용하여 비교분석 하였다.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제16권1호
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• pp.26-32
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• 2007

This study was carried out fusion-welded butt joints in SWS 490A high strength steel subjected to tensile test that load-deflection curve. The windowed or short-time Fourier transform(WFT or STFT) makes possible for the analysis of non-stationary or transient signals into a joint time-frequency domain and the wavelet transform(WT) is used to decompose the acoustic emission(AE) signal into various discrete series of sequences over different frequency bands. In this paper, for acoustic emission signal analysis to use a continuous wavelet transform, in which the Gabor wavelet base on a Gaussian window function is applied to the time-frequency domain. A wavelet transform is demonstrated and the plots are very powerful in the recognition of the acoustic emission features. As a result, the technique of acoustic emission is ideally suited to study variables which control time and stress dependent fracture or damage process in metallic materials.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.171-182
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• 2015

The general wavelet transform has profitable property in non-stationary signal analysis specially. The tunable Q-factor wavelet transform is a fully-discrete wavelet transform for which the Q-factor Q and the asymptotic redundancy r, of the transform are easily and independently specified. In particular, the specified parameters Q and r can be real-valued. Therefore, by tuning Q, the oscillatory behavior of the wavelet can be chosen to match the oscillatory behavior of the signal of interest, so as to enhance the sparsity of a sparse signal representation. The TQWT is well suited to fast algorithms for sparsity-based inverse problems because it is a Parseval frame, easily invertible, and can be efficiently implemented. The transform is based on a real valued scaling factor and is implemented using a perfect reconstruction over-sampled filter bank with real-valued sampling factors. The transform is parameterized by its Q-factor and its over-sampling rate, with modest over-sampling rates being sufficient for the analysis/synthesis functions to be well localized. This paper describes filter design of 2D discrete-time wavelet transform for which the Q-factor is easily specified. With the advantage of this transform, perfect reconstruction filter design and implementation for performance improvement are focused in this paper. Hence, the 2D transform can be tuned according to the oscillatory behavior of the image signal to which it is applied. Therefore, application for performance improvement in multimedia communication field was evaluated.

• 전자공학회논문지T
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• 제35T권3호
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• pp.37-45
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• 1998

본 논문에서는 웨이브렛 변환을 이용하여 EMI(Electromagnetic Interference: 전자파 장해) 신호로부터 각각 다른 주파수 성분과 시간정보를 동시에 추출하고, 시간과 주파수 영역에서 웨이브렛 변환의 수행결과를 해석할 수 있도록 하였다. Daubechies-4 필터 계수를 사용한 다중해상도 해석(multiresolution analysis)을 수행하여 EMI 신호로부터 대상 신호의 주파수 성분이 속하는 주파수 대역을 추출하고, 웨이브렛 변환 결과를 통하여 시간정보를 얻었다. 또한 웨이브렛 변환 결과를 평가하기 위해 상관해석법을 시도하고, 웨이브렛 함수에 따른 변환 결과를 비교함으로써 해석하고자 하는 신호에 가장 적합한 웨이브렛 함수를 선택하여 신호의 파형분석과 고조파 해석을 시뮬레이션으로 검증하였다. 그리고 soft thresholding 기법을 이용하여 EMI 신호에 대한 잡음제거의 효과를 입증하였다.