• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제11권3호
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• pp.159-166
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• 2007

본 논문에서는 구조물의 건전성 평가를 위하여 지진하중을 받은 프레임 구조물의 응답 가속도를 웨이블렛펙킷 변환(Wavelet Packet Transform; WPT)을 이용하여 분해한 후 인공신경망을 이용하여 각 부재의 손상도를 평가하였다. 인공신경망에는 응답가속도의 분해된 성분 중 에너지가 가장 큰 5개의 성분이 입력 값으로 사용 되었는데 인공신경망의 출력층에 있는 2개의 노드는 각각 손상된 부재와 손상도를 나타낸다. 이 논문에서 제시된 방법을 이용하여 구조물의 손상된 부재와 손상도를 평가하였고 만족스러운 결과를 얻었다.

• 대한수학회보
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• 제38권3호
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• pp.517-526
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• 2001

In this paper, we study the continuous wavelet transform on the Heisenberg group H$^n$, and describe the related continuous multiscale analysis. By using the wavelet packet transform we obtain a reconstruction formula on L$^2$(H$^n$).

• 감성과학
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• 제7권2호
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• pp.141-148
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• 2004

일상생활의 대화중에 포함되는 잡음, 특히 모든 주파수 대역에 포함되는 백색잡음에 의해 오염된 음성신호는 청각적으로 심한 불쾌감과 거부감을 주며 대화의 명료성을 저해시키는 요인으로 작용할 수 있다. 본 논문은 이러한 잡음환경 하에서 음성인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방범으로 프레임 단위로 웨이브렛 변환을 하여 웨이브렛 계수의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 정하는 새로운 방법을 제안한다. 음성의 특성을 고려하기 위하여 고주파 성분을 많이 가지는 무성음의 경우는 cD1 신호에서, 저주파 성분을 많이 가지는 유성음의 경우는 cA3 신호의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 설정하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 일반적인 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환을 이용한 방법보다 SNR과 MSE 측면에서 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환에서는 파열음, 마찰음 및 파찰음 성분이 많이 제거되는 반면 제안한 방법은 본래 신호와 유사하게 복원됨을 실험 결과 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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• pp.85-88
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• 1999

Adapted Local Trigonometric Transforms은 매우 높은 energy compaction을 가지므로 음성 및 영상신호에 이용하려는 시도가 이루어지고 있다. [1] 그러나 이 경우 복원 된 신호에는 시간 영역에서 불연속점이 발생하여 일종의 tick noise가 발생한다. 또한 phase성분을 잃게 되어 금속성 잡음도 추가하여 나타난다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 Polynomial fitting 방식과 Wavelet Packet Transforms 방식을 제안한다. Polynomial fitting 방식으로는 시간축상에서 발생하는 문제를 해결하고 Wavelet Packet Transforms으로 Phase 문제를 해결한다. [2,3] 실험결과, 압축이전의 신호와 비교할 때 SNR에 있어서 개선을 보이며 tick noise와 금속성 잡음이 제거된 개선된 신호음을 확인 할 수 있었다.

• Journal of Power Electronics
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• 제16권4호
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• pp.1526-1540
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• 2016

This work mainly discusses an accurate and fast islanding detection based on fractional wavelet packet transform (FRWPT)for multibus microgrid systems. The proposed protection scheme uses combined desirable features retrieved from discrete fractional Fourier transform (FRFT) and wavelet packet transform (WPT) techniques, which provides precise time-frequency information on minute perturbation signals introduced in the system. Moreover, this study focuses on the design of decoupling control with a distributed controller based on state feedback for the efficient operation of microgrid systems that are transitioning from the grid-connected mode to the islanded mode. An IEEE 9-bus test system with inverter based distributed generation (DG) units is considered for islanding assessment and smooth operation. Finally, tracking errors are greatly reduced with stability improvement based on the proposed controller. FRWPT based islanding detection is demonstrated via a time domain simulation of the system. Simulated results show an improvement in system stability with the application of the proposed controller and accurate islanding detection based on the FRWPT technique in comparison with the results obtained by applying the wavelet transform (WT) and WPT.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권4호
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• pp.421-428
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• 2005

디지털 영상 데이터의 인증을 주장하기 위한 세미 프래자일 워터마크를 제안한다. 각 부대역들의 에너지 크기에 기반하는 적응적인 웨이블릿 패킷 분해된 디지털 영상의 특정 중간 주파수 영역의 변환 계수에 양자화 잡음의 형태로 워터마크 정보를 삽입한다. 워터마크의 강도는 인간의 시각인지 특성을 이용하여 조절함으로써, 쉽게 인지되지 않으면서도 영상의 정보/저장에 필요한 압축 등과 같은 비고의적 변형에 강인한 특성을 갖는다. 원본 영상에 공격이 가해진 경우, 공격 위치의 웨이블릿 변환 계수뿐 아니라 주위의 계수 값들도 변형될 가능성이 높다. 따라서 인증을 위한 방법으로는 현재 변환 계수와 주변의 계수들의 훼손 여부를 함께 고려하였다. 원본 영상의 훼손 여부를 효율적으로 판단할 수 있고 훼손된 위치도 정밀하게 파악할 수 있다. 응용 분야에 따라 판단 임계값은 사용자가 필요에 따라 설정할 수 있다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2014년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.152-153
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• 2014

본 논문에서는 이차전지의 특성비교/분석을 위해 이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform)과 웨이블릿 패킷 변환(WPT;wavelet packet transform)을 적용한 연구를 소개한다. 다해상도 분석(MRA; multi resolution analysis)의 시간-주파수 분석을 통해 저주파 성분(approximation;$A_n$)과 고주파 성분(detail;$D_n$)로 분해되는 것은 두 방법 동일하다. 하지만, 이산 웨이블릿 변환이 단순히 저대역 부분만 계속 분해하는 것과 달리 웨이블릿 패킷 변환은 저대역과 고대역을 모두 분해하여 높은 분해성능을 가지는 웨이블릿의 일반화이다. 웨이블릿 패킷 변환을 자세히 소개하고 이를 이차전지에 적용하여 이산 웨이블릿 변환과의 상관성을 정리하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.190-196
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• 2009

본 논문은 잡음 환경의 음성 인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방법으로 프레임 단위로 웨이브렛 변환을 하여 웨이브렛 계수의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 정하는 새로운 방법을 제안한다. 음성의 특성을 고려하기 위하여 고주파 성분을 많이 가지는 무성음의 경우는 첫 번째 스케일의 detail 신호에서, 저주파 성분을 많이 가지는 유성음의 경우는 세 번째 스케일의 approximation 신호의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 설정하였다 또한 제안한 방법으로 잡음을 제거한 후에도 묵음구간에 잔여 잡음이 존재하게 되므로 묵음구간을 검출하여 묵음구간의 잔여 잡음을 제거하였다 실험을 통해 제안한 방법이 일반적인 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환을 이용한 방법보다 SNR과 MSE측면에서 향상됨을 확인 할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.244-248
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• 2004

This paper proposes a new noise cancellation method for speech recognition in noise environments. We determine the time adaptive threshold value using standard deviations of wavelet coefficients after wavelet transform by frames. The time adaptive threshold value is set up by using sum of standard deviations of wavelet coefficients in cA3 and weighted cD1. cA3 coefficients represent the voiced sound with lower frequency components and cD1 coefficients represent the unvoiced sound with higher frequency components. In experiments, we removed noise after adding white Gaussian noise and colored noise to original speech. The proposed method improved SNR and MSE more than wavelet transform and wavelet packet transform does. As a result of speech recognition experiment using noise speech DB, recognition performance is improved by $2\sim4\;\%.$

• 정보학연구
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• 제2권2호
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• pp.127-138
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• 1999

최근 들어 신호처리 분야에서 웨이브렛 변환을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 웨이브렛 변환 영역에서의 적응 알고리듬을 구현하고 비 정제적 신호에 대한 성능을 평가하였다. 입력 신호를 웨이브렛 패킷 변환하여 다해상도 분해하고 NLMS알고리듬을 이용하여 부 밴드에서의 적응 알고리듬을 구현하였다. 제안한 방법을 화이트 가우시안 잡음이 섞인 도플러 신호의 잡음 제거에 적용하여 그 성능을 평가하였다.