• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권8호
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• pp.521-528
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• 2002

본 논문에서는 문자인식의 특징선택방법으로 2차원 웨이브렛 패킷을 이용하는 새로운 방법을 제안한다. 영상자료의 특징들로부터 중심특징을 선택하기 위한 차원축소 기법으로 주성분분석 기법이 주로 사용된다. 하지만, 주성분분석 기법은 고유시스템에 의존하기 때문에, 이상치나 잡음 등에 민감할 뿐만 아니라, 전역적 특징만을 선택하는 경향이 있다. 때때로, 영상자료의 중요한 특징이 가장자리 부분이나 뽀족한 부분 같은 지역적 정보일 수 있다. 이러한 경우, 주성분분석 기법은 좋은 결과를 줄 수 없다. 또한 고유시스템은 많은 계산시간을 요구한다. 본 논문에서 원 자료는 2차원 웨이브렛 패킷기저에 의해 변환되고, 최적 판별 기저가 탐색된 후, 그것으로부터 적절한 특징이 선택된다. 주성분분석 기법과 비교하여, 제안된 방법은 웨이브렛의 좋은 특성에 의해 전역적 특징뿐만 아니라 지역적 특징의 선택이 빠른 계산시간으로 이루어진다. 제안된 방법의 성능을 보이기 위해 PCA와 제안된 방법의 인식률의 실험결과가 분석되었다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권1호
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• pp.157-165
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• 2013

본 논문에서는 리프팅 기반 일차원 (9,7) 이산 웨이블렛 변환(Discrete Wavelet Transform, DWT) 필터에 대한 효율적인 디지트 시리얼 VLSI 구조를 제안하였다. 제안한 구조는 연산을 디지트 단위로 처리하여 하드웨어 자원 소모량을 줄이고 승산기를 단순한 쉬프트와 덧셈 연산으로 대체하여 하드웨어를 최소화하였다. 적절한 데이터 비트할당을 위하여 PSNR을 분석하였고 이에 따라 입 출력 및 내부 데이터에 대한 비트를 정하였다. recursive folding 방식의 스케줄링을 적용할 때에 피드백에 의한 데이터 레이턴시로 인한 성능저하가 되지 않도록 설계하였다. 제안된 구조는 디지트 시리얼 구조를 통해 적은 하드웨어 자원을 사용하면서 100% 하드웨어 효율을 유지할 수 있도록 설계함으로써 하드웨어 비용과 성능을 동시에 고려하였다. 제안된 구조는 VerilogHDL로 모델링 하여 검증하였고 Synopsys사의 Design Compiler로 동부하이텍 0.18um 표준 셀 라이브러리를 사용하여 합성하였으며 2 input NAND 게이트 기준 3,770개의 게이트 수와 최대 동작주파수 330MHz의 결과를 얻었다.

• 대한전기학회논문지:전기물성ㆍ응용부문C
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• 제54권8호
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• pp.365-370
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• 2005

Microwave diagnostics have been widely utilized to measure the important parameters of high temperature and high density plasmas. Reflectometry is known as a promising microwave diagnostic which has a number of merits to measure electron density profiles. In the KSTAR device, X-mode FM reflectometry is planned to measure the plasma density profiles. FM reflectometry is required to extract phase information on raw mixer IF signals, thereby obtaining time-of-flight of reflectometry signals. It is known that the data analysis method is crucial to determine the performance of FM reflectometry In fact, there are several analysis programs which have been utilized in various FM systems. Since each program was developed for a specific device, however, it is difficult to directly apply it to a different reactor like the KSTAR device. It is necessary, therefore, to develop a data analysis program for the KSTAR FM reflectometry. In this paper, complex digital demodulation (CDM) and wavelet transformation are examined in terms of the performance of density profile reconstruction. For the comparison of both methods, FM reflectometry signals are generated on the basis of assumed profiles and the interaction of the X-mode wave and the plasma. In order to see how well both methods work under various conditions, three types of profiles are assumed and noise effects are included. As a result, both methods work well under the condition of gentle density gradient and small noise level. As density gradient becomes steeper and noise level gets higher. the reconstruction performance of wavelet is better than that of CDM.

• 전기학회논문지
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• 제58권12호
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• pp.2520-2528
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• 2009

In this paper, we proposed tracking detection methodology using information granulation-based fuzzy radial basis function neural networks (IG-FRBFNN). According to IEC 60112, tracking device is manufactured and utilized for experiment. We consider 12 features that can be used to decide whether tracking phenomenon happened or not. These features are considered by signal processing methods such as filtering, Fast Fourier Transform(FFT) and Wavelet. Such some effective features are used as the inputs of the IG-FRBFNN, the tracking phenomenon is confirmed by using the IG-FRBFNN. The learning of the premise and the consequent part of rules in the IG-FRBFNN is carried out by Fuzzy C-Means (FCM) clustering algorithm and weighted least squares method (WLSE), respectively. Also, Hierarchical Fair Competition-based Parallel Genetic Algorithm (HFC-PGA) is exploited to optimize the IG-FRBFNN. Effective features to be selected and the number of fuzzy rules, the order of polynomial of fuzzy rules, the fuzzification coefficient used in FCM are optimized by the HFC-PGA. Tracking inference engine is implemented by using the LabVIEW and loaded into embedded system. We show the superb performance and feasibility of the tracking detection system through some experiments.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권1호
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• pp.17-25
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• 2007

모든 전자 영상응용에는 고해상도 영상이 요구된다. 고해상도는 영상 안에 픽셀의 밀집도가 높음을 나타내며, 이로 인해 더 세밀하고 중요한 정보를 얻어 다양한 응용에 사용된다. 하지만 CCD 나 CMOS 카메라로 획득된 디지털 영상들은 영상인식 시스템 구현 시 많은 저해상도영상을 가지게 된다. 초해상도 기술은 이와 같은 한계를 넘어서서 영상인식시스템에 적용이 가능하다. 초해상도 기술은 다수의 영상으로부터 정보를 결합하여 해상도를 증가시키는 것으로써, 이 기술은 추정과 이동을 위한 정합알고리즘과 획득된 프레임과 현재 프레임의 가중치를 이용한 최소거리 이웃보간법으로 되어있다. 본 논문에서는 초해상도에 웨이브렛 변환 기저 함수 계수를 이용한 영상 보간 기법을 제안하고자 한다. 기존 초해상도 보간 방식 대신 웨이브렛 기저 계수를 적용한 B-스플라인 보간 함수를 이용하여, 움직이는 영상의 한 부분을 확대할 때 정확한 영상과 자연스러운 영상을 구현하기 위하여 적용하였다. 제안된 보간 알고리즘은 최소거리 이웃보간 알고리즘, bilinear 보간 알고리즘, bicubic 보간 알고리즘 적용한 확대 영상보다 우수한 결과를 얻었음을 모의실험을 통하여 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.33-43
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• 2003

본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform, DWT) 기반의 영상 압축기와 연동하여 동작할 수 있는 실시간 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 워터마크 위치 결정을 위한 계산량을 줄이기 위해 이산 웨이블릿 변환의 특징인 부대역간의 에너지 상관도를 이용하여 통계적으로 형성한 룩-업 테이블을 사용한다. 즉, 레벨-1 부대역의 에너지 값에 의해 레벨-3 부대역의 임계치를 룩-업 테이블에서 찾아 그 이상의 계수들에 워터마크를 삽입한다. 따라서 DWT 기반의 영상 압축을 위한 연산에 영향을 미치지 않고 워터마킹을 위한 연산이 병렬적으로 이루어짐으로써 실시간 워터마킹이 가능하다. 또한 손실 압축인 양자화 과정과 허프만 코더에서의 압축율을 고려하여 워터마크를 삽입함으로써 워터마크의 손실과 영상 압축기의 성능을 향상시켰다. 삽입되는 워터마크는 시각적으로 인지가 가능한 특정 로고 형태의 이진 영상을 사용하였다. 본 논문에서 제안되는 기법은 실험 및 결과를 통해서 워터마킹의 요구조건인 강인함(Robustness)과 비인지성(Imperceptibility)를 만족시킴을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.97-104
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• 2015

An 'associative cube', a class of auto-associative memories, is revisited here, in which training data and hidden orthogonal basis functions such as wavelet packets or Fourier kernels, are combined in the weight cube. This weight cube has hidden units in its depth, represented by a three dimensional cubic structure. We develop an unsupervised incremental learning mechanism based upon the adaptive least squares method. Training data are mapped into orthogonal basis vectors in a least-squares sense by updating the weights which minimize an energy function. Therefore, a prescribed orthogonal kernel is incrementally assigned to an incoming data. Next, we show how a decoding procedure finds the closest one with a competitive network in the hidden layer. As noisy test data are applied to an associative cube, the nearest one among the original training data are restored in an optimal sense. The simulation results confirm robustness of associative cubes even if test data are heavily distorted by various types of noise.

• 전자공학회논문지CI
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• 제38권2호
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• pp.16-26
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• 2001

본 논문에서는 주어진 필터와 구현 복잡도에 대하여 최대 코딩이득을 내는 부 주파수 분활을 가진 서브밴드 부호화기를 구축하는 고속 알고리듬을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 직교 기저 및 비 직교 기저와 임의의 부 주파수 분할에 대하여 적용할 수 있는 통합적인 코딩이득의 식을 유도한 다음, 부 주파수 대역수에 대하여 코딩이득이 단순 증가 함수임을 증명한다, 이를 바탕으로 복잡도에 대하여 최대 코딩이득을 내는 최적화 된 부 주파수 분할을 찾아내기 위하여 그 단순 증가 함수를 부 주파수 대역 수에 따른 왜곡 함수로 다룬다. 이 왜곡 함수을 목적함수로 두고 Lagrange 방법에 근거하여 최적화 된 해를 고속으로 제공하는 알고리듬을 개발한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제7권2호
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• pp.143-147
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• 2007

This paper proposes a new watermarking scheme in which a logo watermark is embedded into the discrete wavelet transform (DWT) domain of the original image using exact radial basis function neural networks (RBF). RBF will learn the characteristics of the image, and then watermark is embedded and extracted by the trained RBF. A watermark is added to the coefficients at the low frequency band of the DWT of an image and a watermark is embedded into the DWT domain using the trained RBF. The trained RBF also used in watermark extracting process. Experimental results show that the proposed method has good imperceptibility and high robustness to common image processing attacks.

• 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.