• 제목/요약/키워드: Wavelet packet

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방적사 외관에 영향을 미치는 이상신호의 검출을 위한 웨이블릿 패킷 시스템 (A wavelet packet system for detecting the visual anomalies of spun-yarn diameter profiles)

  • 김주용
    • 한국섬유공학회:학술대회논문집
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    • 한국섬유공학회 2001년도 가을 학술발표회 논문집
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    • pp.159-161
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    • 2001
  • 지난 수 십년 동안 단위 길이당의 질량이나 지름의 변동은 섬유 공정 및 품질 관리에 있어서 매우 중요한 특성으로 알려져왔다. [1,2] 특히 방적사의 균제도는 최종 제품의 성능이나 외관을 결정하는 중요한 요인중의 하나로 그 특성을 밝히기 위해 불균제 지수, 스펙트로그램, 자기 상관 계수도 등이 사용되어져 왔다. (중략)

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디지털 홀로그램의 보안을 위한 고성능 암호화기의 하드웨어 구조 (Hardware Architecture of High Performance Cipher for Security of Digital Hologram)

  • 서영호;유지상;김동욱
    • 방송공학회논문지
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    • 제17권2호
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    • pp.374-387
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    • 2012
  • 본 논문에서는 이산 웨이블릿 패킷 변환을 이용하여 디지털 홀로그램의 중요 성분을 추적하고 암호화하는 알고리즘을 위한 하드웨어를 구현하였다. 웨이블릿 변환과 부대역의 패킷화를 이용한 암호화 방법을 이용하고, 적용된 암호화 기법은 웨이블릿 변환의 레벨과 에너지 값을 선택함으로써 다양한 강도로 암호화가 가능하다. 디지털 홀로그램의 암호화는 크게 두 부분으로 구성되는데 첫 번째는 웨이블릿 변환을 수행하는 것이고, 두 번째는 암호화를 수행하는 것이다. 고속의 웨이블릿 변환을 하드웨어로 구현하기 위해서 리프팅 기반의 하드웨어 구조를 제안하고, 다양한 암호화를 수행하기 위해서는 다중모드를 가지는 블록암호시스템의 구조를 제안한다. 동일한 구조의 반복적인 연산을 통해서 수행되는 리프팅의 특성을 이용하여 단위 연산을 수행할 수 있는 셀을 제안하고 이를 확장하여 전체 리프팅 하드웨어를 구성하였다. 블록 암호시스템의 구성을 위해서 AES, SEED, 그리고 3DES의 블록암호화 알고리즘을 사용하였고 데이터를 최소의 대기시간(최소 128클록, 최대 256클록)만을 가지면서 실시간으로 데이터를 암호화 혹은 복호화시킬 수 있다. 디지털 홀로그램은 전체 데이터 중에서 단지 0.032%의 데이터만을 암호화되더라도 객체를 분간할 수 없었다. 또한 구현된 하드웨어는 $0.25{\mu}m$ CMOS 공정에서 약 20만 게이트의 자원을 사용하였고, 타이밍 시뮬레이션 결과에서 살펴볼 때 약 165MHz의 클록속도에서 안정적으로 동작할 수 있었다.

밴드 별 잡음 특징을 이용한 골전도 음성신호의 잡음 제거 알고리즘 (Noise Cancellation Algorithm of Bone Conduction Speech Signal using Feature of Noise in Separated Band)

  • 이지나;이기현;나승대;성기웅;조진호;김명남
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제19권2호
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    • pp.128-137
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    • 2016
  • In mobile communication, air conduction(AC) speech signal had been commonly used, but it was easily affected by ambient noise environment such as emergency, military action and rescue. To overcome the weakness of the AC speech signal, bone conduction(BC) speech signal have been used. The BC speech signal is transmitted through bone vibration, so it is affected less by the background noise. In this paper, we proposed noise cancellation algorithm of the BC speech signal using noise feature of decomposed bands. The proposed algorithm consist of three steps. First, the BC speech signal is divided into 17 bands using perceptual wavelet packet decomposition. Second, threshold is calculated by noise feature during short time of separated-band and compared to absolute average of the signal frame. Therefore, the speech and noise parts are detected. Last, the detected noise parts are removed and then, noise eliminated bands are re-synthesised. In order to confirm the efficiency of the proposed algorithm, we compared the proposed algorithm with conventional algorithm. And the proposed algorithm has better performance than the conventional algorithm.

유전자알고리즘을 이용한 웨이블릿분석 및 인공신경망기법의 통합모형구축 (A Hybrid System of Wavelet Transformations and Neural Networks Using Genetic Algorithms: Applying to Chaotic Financial Markets)

  • Shin, Taeksoo;Han, Ingoo
    • 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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    • 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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    • pp.271-280
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    • 1999
  • 인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고유한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미 있는 정보로 변환시켜 줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망과의 모형결합을 통해 기존연구와는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이블릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다.

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패킷화 이산 웨이블릿 변환을 이용한 영상의 효율적인 암호화 기법 (Efficient Encryption Technique of Image using Packetized Discrete Wavelet Transform)

  • 서영호;최의선;김동욱
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권3호
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    • pp.603-611
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    • 2013
  • 본 논문에서는 이산 웨이블릿 패킷 변환을 이용하여 디지털 시네마와 같은 영상의 중요 성분을 추적하고 암호화하는 새로운 방법을 제안한다. 공간과 주파수 영역에서 영상의 특성을 분석하여 영상을 다루는데 필요한 정보를 얻는다. 얻어진 정보들을 종합하여 웨이블릿 변환과 부대역의 패킷화를 이용한 암호화 방법을 제안한다. 웨이블릿 변환의 레벨과 에너지 값을 선택함으로써 다양한 강도로 암호화가 가능하다. 암호화 효과를 수치 및 시각적으로 분석하여 최적의 파라미터를 제시한다. 따라서 별도의 분석과정 없이 본 논문에서 제시된 파라미터를 이용하여 효율적으로 암호화를 수행할 수 있다. 실험결과를 살펴보면 전체 데이터 중에서 단지 0.18%의 데이터만을 암호화하더라도 객체를 분간할 수 없다. 부대역의 패킷화 정보와 암호화 시 이용한 키를 전체 암호키로 이용할 수 있다.

웨이블렛 기반 바크 코히어런스 함수를 이용한 VoIP 음질평가 (Speech Quality Measure for VoIP Using Wavelet Based Bark Coherence Function)

  • 박상욱;박영철;윤대희
    • 한국통신학회논문지
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    • 제27권4A호
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    • pp.310-315
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    • 2002
  • 본 논문은 객관적 음질 평가법으로 웨이블렛 변환을 이용한 향상된 바크 코히어런스 함수 (Wavelet based Bark Coherence Function : WBCF)를 제안한다. 바크 코히어런스 함수 (Bark Coherence Function : BCF)는 심리 음향 영역에서 코히어런스 함수를 정의함으로서 음성 통신 시스템의 아날로그 부분에 의하여 발생할 수 있는 선형 왜곡에 강한 객관적 음질 평가법이다. VoIP (Voice over Internet Protocol)와 같은 패킷 기반의 음성 전달 시스템은 가변 지연등이 발생 될 수 있는데, 이것은 원음과 왜곡음의 정확한 시간축 정렬을 불가능하게 하여 기존의 객관적 음질 평가법의 성능을 저하시킨다. 제안된 WBCF는 고주파 영역에서 시간 분해능이 높으며, 저주파 영역에서 주파수 분해능이 높은 웨이블렛 변환을 사용한 후 BCF를 계산하여 VoIP 시스템에서의 객관적 음질을 평가한다. 주/객관적 음질 평가 실험을 통하여 WBCF가 ITU-T 권고안인 Perceptual Speech Quality Measure (PSQM)에 비하여 높은 성능을 가짐을 확인하였다.

유전자 알고리즘을 활용한 인공신경망 모형 최적입력변수의 선정 : 부도예측 모형을 중심으로 (Using GA based Input Selection Method for Artificial Neural Network Modeling Application to Bankruptcy Prediction)

  • 홍승현;신경식
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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    • pp.365-373
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    • 1999
  • Recently, numerous studies have demonstrated that artificial intelligence such as neural networks can be an alternative methodology for classification problems to which traditional statistical methods have long been applied. In building neural network model, the selection of independent and dependent variables should be approached with great care and should be treated as a model construction process. Irrespective of the efficiency of a learning procedure in terms of convergence, generalization and stability, the ultimate performance of the estimator will depend on the relevance of the selected input variables and the quality of the data used. Approaches developed in statistical methods such as correlation analysis and stepwise selection method are often very useful. These methods, however, may not be the optimal ones for the development of neural network models. In this paper, we propose a genetic algorithms approach to find an optimal or near optimal input variables for neural network modeling. The proposed approach is demonstrated by applications to bankruptcy prediction modeling. Our experimental results show that this approach increases overall classification accuracy rate significantly.

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Performance Comparison on Speech Codecs for Digital Watermarking Applications

  • Mamongkol, Y.;Amornraksa, T.
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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    • pp.466-469
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    • 2002
  • Using intelligent information contained within the speech to identify the specific hidden data in the watermarked multimedia data is considered to be an efficient method to achieve the speech digital watermarking. This paper presents the performance comparison between various types of speech codec in order to determine an appropriate one to be used in digital watermarking applications. In the experiments, the speech signal encoded by four different types of speech codec, namely CELP, GSM, SBC and G.723.1codecs is embedded into a grayscale image, and theirs performance in term of speech recognition are compared. The method for embedding the speech signal into the host data is borrowed from a watermarking method based on the zerotrees of wavelet packet coefficients. To evaluate efficiency of the speech codec used in watermarking applications, the speech signal after being extracted from the attacked watermarked image will be played back to the listeners, and then be justified whether its content is intelligible or not.

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결정결합 방법을 이용한 전력외란 신호의 식별 (Power Quality Disturbance Classification using Decision Fusion)

  • 김기표;김병철;남상원
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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    • pp.915-918
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    • 2000
  • In this paper, we propose an efficient feature vector extraction and decision fusion methods for the automatic classification of power system disturbances. Here, FFT and WPT(wavelet packet transform) are und to extract an appropriate feature for classifying power quality disturbances with variable properties. In particular, the WPT can be utilized to develop an adaptable feature extraction algorithm using best basis selection. Furthermore. the extracted feature vectors are applied as input to the decision fusion system which combines the decisions of several classifiers having complementary performances, leading to improvement of the classification performance. Finally, the applicability of the proposed approach is demonstrated using some simulations results obtained by analyzing power quality disturbances data generated by using Matlab.

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대역확산 통신시스템에서 다중 적응 필터 뱅크를 이용한 간섭신호 제거 시스템 성능 분석 (On the Performance of Interference Excision Scheme using Multiple Adaptive Filter Banks in Spread Spectrum Communication Systems)

  • 박재오;이정재
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제4권3호
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    • pp.653-660
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    • 2000
  • 본 논문에서는 대역확산 통신을 위하여 웨이브렛 패킷 영역에서 다중적응필터뱅크를 이용하여 간섭신호를 제거할 수 있는 적응간섭제거기를 제안하고 Monte-Carlo 시뮬레이션을 이용하여 AWGN과 간섭채널에서 LMS와 RLS 적응알고리즘이 적용된 간섭제거기에 따른 대역확산통신시스템의 성능을 분석하였다.

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