• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.61-69
• /
• 2015

본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환을 통해 추출된 시간 영역과 주파수 영역의 특징들을 활용하여 심박수변이도를 확률적인 지식으로 분석할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서 지식획득 알고리즘은 규칙생성과 규칙평가 단계로 구성되어 있으며, 규칙생성에서는 ROC 분석을 통해 수치적인 속성값을 이산화된 구간으로 변환하고, 서로 다른 의사결정값을 포함하는 구간들 사이에 일관성 정도를 비교함으로써 감축된 규칙-집합을 생성한다. 이때 규칙-집합 내에 각 규칙에 대해서 확률적 해석을 위한 3가지 척도를 추정하였다. 제안된 모형의 효과성은 심혈관질환 병력을 가진 58명의 심전도 데이터로부터 심방세동을 식별할 수 있는 5가지 규칙을 생성하였고, 이들 규칙의 분별력을 평가하였다. 실험결과, 제안된 모형으로부터 생성된 지식은 4가지 성능평가 척도에 대해서 각각 93%의 정확도를 보여주었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.92-100
• /
• 2011

본 논문에서는 새로운 변환 기법인 셀룰라 오토마타 변환을 이용한 워터마킹 방법과 기존의 DWT를 이용한 방법을 비교한다. 이 두 방법 모두 서로 상반되는 임의의 패턴 정보를 사용하여 워터마크 정보를 영상에 삽입한다. 셀룰라 오토마타 변환은 DWT와 달리 더 많은 정보 즉, 룰 번호, 초기 값, 격자 크기 등 다양한 초기값을 이용하여 기저함수를 생성하여 변환한다. DWT와 셀룰라 오토마타 변환을 이용하여 변환된 영상의 계수를 분석 및 비교한 후 워터마킹 성능을 비교한다. 모의실험에서는 워터마크 정보가 삽입된 영상에 대한 PSNR 및 정규화 상관계수를 이용하여 원영상과의 가시적인 동일성과 다양한 외부 공격에 대한 강인성을 비교한다. 셀룰라 오토마타 변환을 이용한 워터마킹 방법이 DWT를 이용한 방법보다 JPEG 압축, 미디언 필터, 크기 변환, 잘라내기 및 히스토그램 평활화 등 대부분의 공격에 대하여 강인함을 보여준다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.185-192
• /
• 2007

보간법은 영상을 개선하거나 스캔율 변환 및 디인터레이싱(Deinterlacing), 리프팅 기반 웨이블릿 변환과 같은 많은 영상처리 분야에서 응용되는 기술이다. 이들 응용 사례 가운데 스캔율 변환 및 디인터레이싱은 디지털 TV 응용 분야에서 제안되었다. 본 논문에서는 새로운 에지 방향 보간법을 이용하여 효율적인 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 제안된 디인터레이싱 알고리듬은 하나의 필드를 사용하는 화면내(Intra-Field) 디인터레이싱 방법이다. 가장 대표적인 ELA를 비롯하여 기존의 화면내 디인터레이싱 방법으로는 에지 성분을 비롯한 영상의 중요 정보가 상당 부분 소실되기 때문에 본 논문에서는 영상의 방향성을 고려한 보간 방법을 제안함으로써, 특히 방향성 에지와 같이 인간 시각에 민감한 성분이 많은 영상에 화질 열화를 방지하고자 한다. 다수의 동영상들에 대한 실험 결과 제안된 방법은 기존의 화면내 디인터레이싱 방법들에 비하여 주관적 화질뿐만 아니라 객관적인 성능도 우수함을 알 수 있다.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제20권2호
• /
• pp.175-180
• /
• 2017

The load-carrying capacity and structural behavior of concrete-filled steel tube (CFST) structures is highly influenced by the grouting compactness in the steel tube. Due to the invisibility of the grout in the steel tube, monitoring of the grouting progress in such a structure is still a challenge. This paper develops an active sensing approach with combined piezoceramic-based smart aggregates (SA) and piezoceramic patches to monitor the grouting compactness of CFST bridge structure. A small-scale steel specimen was designed and fabricated to simulate CFST bridge structure in this research. Before casting, four SAs and two piezoceramic patches were installed in the pre-determined locations of the specimen. In the active sensing approach, selected SAs were utilized as actuators to generate designed stress waves, which were detected by other SAs or piezoceramic patch sensors. Since concrete functions as a wave conduit, the stress wave response can be only detected when the wave path between the actuator and the sensor is filled with concrete. For the sake of monitoring the grouting progress, the steel tube specimen was grouted in four stages, and each stage held three days for cement drying. Experimental results show that the received sensor signals in time domain clearly indicate the change of the signal amplitude before and after the wave path is filled with concrete. Further, a wavelet packet-based energy index matrix (WPEIM) was developed to compute signal energy of the received signals. The computed signal energies of the sensors shown in the WPEIM demonstrate the feasibility of the proposed method in the monitoring of the grouting progress.

• 센서학회지
• /
• 제29권4호
• /
• pp.249-254
• /
• 2020

It is difficult to control children who exhibit negative behavior in dental clinics. Various methods are used for preventing pediatric dental patients from being afraid and for eliminating the factors that cause psychological anxiety. However, when it is difficult to apply this routine behavioral control technique, sedation therapy is used to provide quality treatment. When the sleep anesthesia treatment is performed at the dentist's clinic, it is challenging to identify emergencies using the current breath detection method. When a dentist treats a patient that is under the influence of an anesthetic, the patient is unconscious and cannot immediately respond, even if the airway is blocked, which can cause unstable breathing or even death in severe cases. During emergencies, respiratory instability is not easily detected with first aid using conventional methods owing to time lag or noise from medical devices. Therefore, abnormal breathing needs to be evaluated in real-time using an intuitive method. In this paper, we propose a method for identifying abnormal breathing in real-time using an intuitive method. Respiration signals were measured using a 3M Littman electronic stethoscope when the patient's posture was supine. The characteristics of the signals were analyzed by applying the signal processing theory to distinguish abnormal breathing from normal breathing. By applying a short-time Fourier transform to the respiratory signals, the frequency range for each patient was found to be different, and the frequency of abnormal breathing was distributed across a broader range than that of normal breathing. From the wavelet transform, time-frequency information could be identified simultaneously, and the change in the amplitude with the time could also be determined. When the difference between the amplitude of normal breathing and abnormal breathing in the time domain was very large, abnormal breathing could be identified.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제49권4호
• /
• pp.23-30
• /
• 2012

본 논문은 스테고 잡음의 분산을 확대함으로써 비밀 메시지의 존재를 감지하기 위한 개선된 스테그분석 방법을 제안한다. 먼저 주어진 영상에 스펙클 잡음을 곱하여 작은 스테고 잡음을 확대하고 소프트 임계치 방법에 의해 잡음이 제거된 영상을 추정한다. 스테고 잡음과 스펙클 잡음은 완전히 제거되지 않으므로 추정된 영상에는 잡음이 일부 존재하게 된다. 만약 주어진 영상이 커버 영상이라면, 잔존하는 잡음은 매우 적을 것이고, 스테고 영상이라면 상대적으로 큰 잡음을 가지게 될 것이다. 이때 스테고 영상의 경우 잡음의 영향으로 웨이블릿 영역에서 부모-자식 부대역의 통계적 의존성에 손상이 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 특성을 이용하여 주어진 영상과 잡음이 제거된 영상의 차이로부터 조인트 통계 모멘트를 추출한다. 아울러 잡음이 제거된 영상에 대하여 4개의 통계적 모멘트를 추출하여 제안된 스테그분석에 사용한다. 추출된 특징 벡터는 MLP 분류기로 입력되어 학습된다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 비트율의 임베딩 방법을 사용하였으며, 실험 결과 제안 기법은 기존의 방법에 비해 검출율과 정확도 측면에서 우수함을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.569-575
• /
• 2020

전기화재의 원인중의 하나는 직렬 아크이다. 최근까지 아크 신호를 검출하기 위해 다양한 기법들이 진행되고 있다. 시간 신호에 푸리에 변환, 웨이블릿 변환, 또는 통계적 특징 등을 활용하여 아크 검출을 하는 방법들이 소개되었지만, 변환 및 특징 추출은 부가적인 처리 시간이 요구되는 단점이 있다. 반면에 최근의 딥러닝 모델은 종단간 학습으로 특징 추출 과정없이 직접 원시 데이터를 활용한다. 따라서, 1-D 시간 신호를 직접 활용하여 아크를 검출하는 것이 좋은데, 인공신경망의 분류 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 연속 입력 1-D 신호를 2-D로 변환한 후에, 합성곱신경망으로 분류하는 방법을 제안한다. 실험 데이터에 적용한 결과 합성곱신경망의 사용이 인공신경망보다 약 8.6%의 아크 분류 성능을 향상시켰다. 또한 2-D 데이터의 부족을 보완하기 위해서 데이터증강을 이용하여, 14%의 분류 성능을 개선하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제35권2C호
• /
• pp.155-160
• /
• 2010

본 논문은 다단계 불법유통 추적을 위하여 배포단계 마다 포렌식마크를 삽입하고 불법 유통시 삽입된 포렌식마크를 검출하여 유통경로 추적이 가능하도록 하는 방식을 제안한다. 단계마다 저작권 및 사용자 정보를 포함한 포렌식마크를 삽입해야 하므로 대용량의 정보 삽입이 필요하고, 또 단계마다 삽입된 정보들 사이에 신호간섭이 발생하지 않도록 하여야 정확한 검출이 가능하다. 제안방식은 포렌식마크로부터 디지털 홀로그램을 생성하여 DWT-SVD 도메인에 삽입하는 방식으로 다단계 불법유통 추적이 가능하도록 구성하였다. 대용량 정보 삽입을 구현하기 위하여 포렌식마크로부터 비축홀로그램(Off-axis Hologram)을 생성하고 단계별 유통추적이 가능하도록 홀로그램을 DWT(Discrete Wavelet Transform)도메인의 HL, LH, HH band에 삽입하여 신호간섭을 줄였다. 또 SVD(Singular Value Decomposition)를 홀로그램이 삽입된 신호에 적용하여 단계별 검출성능 및 안전성을 향상시켰다. 실험결과 각 단계별로 저작권 정보 및 사용자 정보로 활용이 가능한 128bit의 포렌식마크 삽입이 가능하여 3단계 배포에 총 384bit를 삽입하고 단계별로 정확한 검출이 이루어졌으며 JPEG압축에도 강인한 것으로 나타났다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.19-25
• /
• 2010

본 논문에서는 쿼드트리 알고리즘을 이용한 디지털 워터마킹의 성능평가를 수행하였다. 제안한 알고리즘은 웨이블렛 영역에서 퀴드트리 알고리즘을 이용하여 워터마크의 중요계수를 선택하였고, Cox의 알고리즘을 이용하여 워터마크를 삽입하였다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위한 시뮬레이션은 웨이블렛 영역에서 쿼드트리 알고리즘의 효과, DWT 변환 레벨과 대역(HH, LH, HL)에 따른 워터마킹 효과, 그리고 최저주파수 대역(LL)의 워터마킹 효과에 대하여 수행하였다. 시뮬레이션 결과에서 퀴드트리 알고리즘을 이용한 워터마킹은 고정된 대역의 중요계수에 워터마크를 삽입한 방법과 비교하여 향상된 결과를 보였고, 6 레벨 DWT에서 HH, HL LH 대역에 동시에 워터마크를 삽입하였을 경우에 가장 좋은 결과를 보였다. 또한, 전체 워터마크 중 30~60%를 LL 대역에 삽입하였을 경우에 PSNR 성능은 1~3dB 정도 떨어지나 추출한 워터마크의 상관도 값은 향상된 결과를 보였다.

• 센서학회지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.59-67
• /
• 2012

It was reported that the latest sensor technology allow an 65536 conductive polymer sensor array to be made with broad but overlapping selectivity to different families of chemicals emulating the characteristics found in biological olfaction. However, the supernumerary redundancy always accompanies great error and risk as well as an inordinate amount of computation time and local minima in signal processing, e.g. neural networks. In this paper, we propose a new method to reduce the number of sensor for analysis by reducing redundancy between sensors and by removing unstable sensors using the cosine similarity method and to decide on representative sensor using FCM(Fuzzy C-Means) algorithm. The representative sensors can be just used in analyzing. And, we introduce DWT(Discrete Wavelet Transform) for data compression in the time domain as preprocessing. Throughout experimental trials, we have done a comparative analysis between gas sensor data with and without reduced redundancy. The possibility and superiority of the proposed methods are confirmed through experiments.