• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권3호
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• pp.25-34
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• 2004

공간 영역에서의 처리되는 것과 똑같은 효과를 주는 변환 영역에서의 영상 처리 방법은 영상의 효율적인 전송에 중요하다. 이 논문에서는 DCT(discrete cosine transform) 영역에서 영상의 크기를 늘이고 줄이는 리사이징 방법을 다루고, 리사이징을 변환 영역에서 처리했을 경우의 효과를 공간영역에서의 리사이징과 비교하여 분석한다. 그리고 이 분석에 기초하여 두 가지 리사이징 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 알고리즘은 영상을 압축하기 전에 영상의 크기를 줄여서 영상의 압축률을 높이는 방법이고, 투 번째 알고리즘은 기존의 압축율을 유지하면서 영상 정보의 손실을 줄이는 방법이다. 이 알고리즘은 표준 코덱들과의 호환성을 가지고 있기 때문에, 널리 사용되고 있는 코덱과 쉽게 결합될 수 있다. 뒤에 제시되는 실험 결과에서는 동등한 화질을 가지면서도 영상의 비트 수는 반으로 줄어드는 것과, 똑같은 압축 비율에서 영상의 화질이 2∼3㏈ 정도 개선되는 것을 확인할 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.1-8
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• 2010

영상에 존재하는 잡음을 제거하는 방법은 공간영역과 변환영역에서 많은 연구가 되어 왔다. 초기에는 공간영역에서 저역통과필터를 많이 사용하였으나, 최근에는 변환영역에서 이산 웨이브릿 변환이 탁월한 에너지 집중도와 다분해능 성질에 기인하여 영상압축 뿐만 아니라 잡음제거에도 많이 사용되고 있다. 본 논문은 인간시각필터로 고려되는 Gabor 코사인과 사인 함수를 이용한 변환을 소프트 문턱치 기법으로 영상 잡음제거 응용에 적용하고자 한다. 기존 소프트 문턱치 기법을 이용하는 우수한 웨이브릿 변환과 PSNR 성능을 비교하고, 잡음 제거된 결과 영상을 시각적으로도 비교한다. 4가지 Gaussian 분포 잡음을 첨가한 여러 실제 영상의 실험으로부터 제안한 변환이 PSNR 성능에서 최대 1.18dB 우수하고, 시각적 인지에서도 분명한 차이를 보였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.302-305
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• 2005

Recently, many methods to analyze signal have been proposed and representative methods are the Fourier transform and wavelet transform. In these methods, the Fourier transform represents signal with combination cosine and sine at all locations in the frequency domain. However, it doesn't provide time information that particular frequency occurs in signal and denpends on only the global feature of the signal. So, to improve these points the wavelet transform which is capable of multiresolution analysis has been applied to many fields such as speech processing, image processing and computer vision. And the wavelet transform, which uses changing window according to scale parameter, presents time-frequency localization. In this paper, we proposed a new approach using a wavelet of cosine and sine type and analyzed features of signal in a limited point of frequency-time plane.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.155-166
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• 2007

본 연구에서는 얼굴 영상을 캡쳐하여 전 처리한 후 얼굴영역을 분리하고, 분리된 얼굴 영역에서 미분 연산자와 최소 형태를 세선화하여 특징을 추출하였다. Hough Transform은 $r-\theta$ 평면에서 직선의 기울기와 절편으로 변환되며, 반면 Housdorff distance는 세선화된 영상에서 선분을 추출하여 길이, 회전, 천이 특징을 추출하였다. 사람마다 다른 특징들을 추출하여 Housdorff distance과 Hough Transform에 관하여 비교분석 결과 Hough변환의 복잡도가 더 적은 것으로 판단되었다. 인식율은 Housdorff Distance를 이용한 인식율이 Hough Transformation에 비해 조금 높게 나타났다.

• 한국음향학회지
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• 제19권8호
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• pp.54-62
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• 2000

적응 필터링 기법은 시간에 따라 신호의 통계적 특성이 변화한때 많이 응용되는 신호처리의 분야이다. 적응필터의 성능 평가는 보통 구조의 복잡도 (complexity), 수렴 속도 (convergence speed) 및 오조정 (misadjustment)을 가지고 평가한다. 적응 필터의 실시간 구현을 위해서는 구조가 간단해야 피고 수렴속도는 빨라야 한다. 본 연구에서는 수렴속도 향상을 위해 변환 평면에서의 적응 필터링 기법에 대해 제안하였다. 먼저 CZT (Chirp Z-Transform)의 주파수 확대해석하는 특성과 DCT (Discrete Cosine Transform)의 실수연산 특성을 모두 가지는 CDCT (Chirp Discrete Cosine Transform)을 제안하였고, 이를 이용한 CDCTLMS (Chirp Discrete Cosine Transform LMS)을 제안하였다. 제안된 방법은 기존의 NLMS (normalized least mean square)알고리즘과 대표적인 변환평면 적응 필터링 방법인 DCTLMS (discrete cosine transform LMS) 알고리즘과의 학습곡선 (loaming curve)의 비교를 통하여 우수함을 입증하였으며 실제 초음파 신호처리에의 응용을 보였다.

• 한국마린엔지니어링학회:학술대회논문집
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• 한국마린엔지니어링학회 2002년도 춘계학술대회논문집
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• pp.219-223
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• 2002

Voltage and current signals during impulse tests on transformer are treated as non-stationary signals. A new method incorporating signal-processing method such as Wavelets and courier transform is proposed for failure identification. It is now possible to distinguish failure during impulse tests. The method is experimentally validated on a transformer winding. The wavelet transforms enables the detection of the time of occurrence of switching or failure events. After establishing the time of occurrence, the original waveform is split into two or more sections. The wavelet transform has ability to analysis the failure signal on time domain as well as frequency domain. Therefore, the wavelet transform is superior than courier transform to analysis the failure signal. In this paper, the fact was proved by real data which was achieved.

• 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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권7호
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• pp.901-910
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• 2004

본 연구에서는 DCT(Discrete Cosine Transform) 영역에서 불연속 특징을 검출하여 내용기반의 동적 비디오 전송을 위한 트랜스코딩 방법을 제안한다. 이 방법에 의하여 동영상 스트림 각각의 DCT블록은 내부의 대표적인 불연속의 크기에 따라 다르게 트랜스코딩되어 전송되며, 실험에서 같은 대역폭을 유지하면서 기존의 저주파 통과 필터에 의한 방법보다 내용기반 방법이 더 좋은 비디오 화질을 나타내며 픽셀 영역에서의 방법보다 처리 시간이 빠름을 나타낸다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권1A호
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• pp.71-79
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• 2010

다중채널 신호처리 알고리즘은 사용 주파수 대역의 가변성, 효율적인 전송전력 할당, 서로 다른 전송률과 대역을 요구하는 서비스 형태를 충족시키기 위한 가변 주파수 대역 변환을 요구한다. 본 논문에서는 다중채널 반송파 신호의 가변 주파수 대역 변환을 위해 시간 영역의 윈도우 함수와 DFT(Discrete Fourier Transform)를 이용한 다중채널 신호처리 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 기존의 주파수 영역에서 대역통과 신호처리를 하는 다중채널 신호처리 알고리즘과 달리, 시간 영역에서 윈도우 함수를 사용한 블록 신호처리를 하기 때문에 기존의 주파수 영역에서 신호처리 방식보다 연산이 간단하며 효율적인 주파수 변환을 할 수 있다. 전산모의 실험을 통해 제안한 알고리즘의 출력신호 복원과 가변 주파수 대역 변환이 효율적으로 이루어지는 것을 보였다.

• 전기학회논문지
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• 제59권12호
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• pp.2324-2328
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• 2010

In this paper we proposed a new algorithm that can reduce the open-loop pitch estimation time of G.723.1. The time domain cross-correlation method is simple but has long processing time by recursive multiplication. For reduction of processing time, we use the method that compute the cross-correlation by multiplying the Fourier value of speech by it's complex conjugate. Also, we can reduce the processing time by omitting the bit-reversing of FFT and IFFT for time-frequency domain transform. As a result, the processing time of improved hybrid domain cross-correlation algorithm is reduced by 67.37% of conventional time domain cross-correlation.