• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제7권1호
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• pp.36-41
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• 2015

This paper is proposed a wavelet-based MCDT(Mask Coefficient Differential and Threshold) method of image registration of Multi-images contaminated with visible image and infrared image. The method for ensure reliability of the image registration is to the increase statistical corelation as getting the common feature points between two images. The method of threshold the wavelet coefficients using derivatives of the wavelet coefficients of the detail subbands was proposed to effectively registration images with distortion. And it can define that the edge map. Particularly, in order to increase statistical corelation the method of the normalized mutual information. as similarity measure common feature between two images was selected. The proposed method is totally verified by comparing with the several other multi-image and the proposed image registration.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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• pp.284-287
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• 2003

A wavelet transform which is presented as a new technique of signal processing field decompose input signals into subsignals for expressing them in different resolutions and into detail signals for expressing the remaining signals. And the signals obtained from the progress include the information about input signals at the same time and scale. And when two wavelet bases are designed to form Hilbert transform pair, wavelet Pair show superior performance than the existing DWT in data detection of pulse type. Therefore in this paper, we detected position of impulse noise by using two dyadic wavelet bases which are designed by truncated coefficient vector.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2040-2042
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• 2003

In this paper, we propose a new method about wavelet-based fuzzy modeling using a DNA coding method. DNA coding techniques is known that expression of knowledge is various than Genetic Algorithm(GA) usually by made optimization technique because done base in structure of biologic DNA and optimization performance is superior. The reposed method make fuzzy system model in wavelet transform and equivalence relation after identification with coefficient of wavelet transform using a DNA coding techniques. Also, can get fuzzy model effectively of nonlinear system using advantage of strong wavelet transform about function that have sudden change. In this paper, in order to demonstrate the superiority of the proposed method compared with GA.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.13-22
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• 2007

주기 신호 데이터를 가지는 공정의 이상 탐지를 위해 대표값을 사용하는 단변량 SPC 차트나 PCA, PLS 등과 같은 다변량 통계방법들이 사용되고 있다. 이러한 방법들은 주기 신호 데이터의 다양한 정보를 분석하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 Haar 웨이블릿 변환을 이용하여 주기 신호의 형태를 반영하는 웨이블릿 계수를 구하고, 이 계수들에 SPC 차트를 적용하여 공정 이상여부를 탐지하였다. 본 논문에서는 보다 효율적인 이상 신호 탐지를 위해 웨이블릿을 이용한 잡음 제거 기법과 Haar 웨이블릿 계수의 분산 차이를 이용한 중요 계수 선택 방법을 제안하였다. 다양한 이상 상황에 대하여 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘의 효율성을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.18-23
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• 2004

본 논문에서는 공간주파수 특성과 다중 해상도 특성을 모두 갖는 웨이브릿 변환을 이용하여 각 대역의 특성에 맞는 비주얼 특징을 추출하고 이를 내용기반 영상 검색에 이용하는 새로운 방법을 제시하였다. 웨이브릿 변환된 영상의 최저주파 대역은 원 영상의 근사한 형태로 공간 정보를 충분히 활용할 수 있다. 이를 위해 웨이브릿 계수값과 각 계수간의 공간 정보를 모두 고려한 퍼지 동질성(FH : Fuzzy Homogeneity)를 이용하여 L개의 특징 벡터를 추출하였고, 나머지 고주파 대역의 에너지 값을 이용하여 3개의 특징 벡터를 추출하여 이를 영상 데이터베이스에 저장한다. 질의 시에는 L개의 FH 벡터 중 가장 크기가 큰 10개의 값과 3개의 고주파 대역의 에너지 값을 이용하여 가장 유사한 영상을 검색하였다. 90개의 텍스쳐 영상을 사용해 실험한 결과 좋은 정확성을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.625-629
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• 2005

급변하는 정보 및 통신기술의 발달에 따라 멀티미디어 데이터의 효율적인 압축 기술에 관한 심층적 연구 필요성이 더욱 커지고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 신호 중 음성 및 음향 신호 데이터 압축과 관련하여 웨이브렛 기반의 압축 알고리즘 구조를 설계하였다. 2-band 구조와 웨이브렛 packet 구조에서의 압축의 효율성에 대하여 조사하고, 각 구조에서 웨이브렛 기저함수로 Daubechies 웨이브렛 계수와 Coiflet 계수를 사용하여 구조에서의 효율성 및 재생오차를 조사하였다. 최종 압축은 Huffman code를 사용하여 압축율(CR) 및 재생오차(PRD)를 기존의 DCT와 비교분석하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.703-712
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• 2019

단일 영상 초해상도 (Single Image Super-Resolution - SISR)기법은 카메라로 획득된 저해상도 영상에 필터 기반의 연산을 적용하여 좋은 화질의 고해상도 영상을 복원하는 과정이다. 최근에 심층 합성곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여 주고 있다. 그 대표적인 방법으로 영상의 특징 맵 기반 웨이블릿 계수 학습을 통해 고해상도 영상을 복원하는 WaveletSRNet이 있다. 하지만 복잡한 알고리즘으로 인해 계산량이 증대되어 처리 속도가 늦고 특징 추출할 때 특징 맵을 효율적으로 활용하지 못 한다는 단점을 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 단일 영상 초해상도 RDB-WaveletSRNet 기법을 제안한다. 제안된 기법은 잔여밀집블록(Residual Dense Block)을 사용하여 저해상도의 특징 맵을 효과적으로 추출하여 초해상도의 성능을 향상시키고 적절한 성장률을 설정하여 복잡한 계산량 문제까지 해결하였다. 또한 웨이블릿 패킷 분해를 사용하여 확대율에 맞게 웨이블릿 계수를 획득하므로 높은 확대율의 단일 영상 초해상도를 얻게 하였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통하여, 제안하는 기법이 기존 기법보다 수행시간이 빠르며 영상 품질도 우수함을 입증하였다. 제안하는 방법은 기존 방법보다 화질은 PSNR 0.1813dB만큼 우수하며 속도는 1.17배 빠른 것을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.162-168
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• 2006

Recently, diagnosis techniques have been investigated to detect a Partial Discharge associated with a dielectric material defect in a high voltage electrical apparatus, However, the properties of detection technique of Partial Discharge aren't completely understood because the physical process of Partial Discharge. Therefore, this paper analyzes the process on surface discharge of polymer insulator using wavelet transform. Wavelet transform provides a direct quantitative measure of spectral content in the time~frequency domain. As it is important to develop a non-contact method for detecting the kaolin contamination degree, this research analyzes the electromagnetic waves emitted from Partial Discharge using wavelet transform. This result experimentally shows the process of Partial Discharge as a two-dimensional distribution in the time-frequency domain. Feature extraction parameter namely, maximum and average of wavelet coefficients values, wavelet coefficients value at the point of $95\%$ in a histogram and number of maximum wavelet coefficient have used electromagnetic wave signals as input signals in the preprocessing process of neural networks in order to identify kaolin contamination rates. As result, root sum square error was produced by the test with a learning of neural networks obtained 0.00828.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1880-1884
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• 2000

The discrete wavelet transform is utilized as preprocessing of Neural Network(NN) to identify aging state of internal partial discharge in transformer. The discrete traveler transform is used to produce wavelet coefficients which are used for Classification. The statistical parameters (maximum of wavelet coefficients, average value, dispersion, skewness, kurtosis) using the wavelet coefficients are input into an back-propagation neural network. The neurons whose weights have obtained through Result of Cross-Validation. The Neural Network learning stops either when the error rate achieves an appropriate minimum or when the learning time overcomes a constant value. The networks, after training, can decide if the test signal is Early Aging State or Last Aging State or normal state.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.8-18
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• 2008

In this paper, we propose an efficient algorithm using wavelet transform for still image database retrieval. Especially, it uses only the lowest frequency sub-band in multi-level wavelet transform so that a retrieval system uses a smaller quantity of memory and takes a faster processing time. We extract different textured features, statistical information such as mean, variance and histogram, from low frequency sub-band. Then we measure the distances between the query image and the images in a database in terms of these features. To obtain good retrieval performance, we use the first feature (mean and variance of wavelet coefficients) to filter out most of the unlikely images. The rest of the images are considered to be candidate images. Then we apply the second feature (histogram of wavelet coefficient) to rank all the candidate images. To evaluate the algorithm, we create various distorted image databases using MIT VisTex texture images and PICS natural images. Through simulations, we demonstrate that our method can achieve performance satisfactorily in terms of the retrieval accuracy as well as the both memory requirement and computational complexity. Therefore it is expected to provide good retrieval solution for JPEG-2000 using wavelet transform.