• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권3호
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• pp.211-220
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• 2023

Surface electromyography (sEMG) is a noninvasive method used to capture electrically muscle activity, which can be easily measured even during exercise. The basic unit of muscle activity is the motor unit, and because an sEMG signal is a superposition of motor unit action potentials, analysis of muscle activity using sEMG should ideally be done from the perspective of motor unit activity. However, conventional techniques can only evaluate sEMG signals based on abstract signal features, such as root-mean-square (RMS) and mean-power-frequency (MPF), and cannot detect individual motor unit activities from an sEMG signal. On the other hand, needle EMG can only capture the activity of a few local motor units, making it extremely difficult to grasp the activity of the entire muscle. Therefore, in this study, a method to visualize the activities of motor units in a single-channel sEMG signal by relocating wavelet coefficients obtained by redundant discrete wavelet analysis is proposed. The information obtained through this method resides in between the information obtained through needle EMG and the information obtained through sEMG using conventional techniques.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권4호
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• pp.41-48
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• 2010

본 논문에서는 웨이블릿 영역에서 색차를 이용한 효과적인 디모자이킹 방법을 제안한다. 저주파 영역의 웨이블릿 계수는 관찰된 고주파 계수를 이용한 에지 방향적인 보간에 의해 구해진다. 손실된 고주파 계수는 추정된 저주파 계수에 의해 얻어진다. 고주파수 영역에서 결함을 줄이고 시각적인 질을 향상시키기 위해서 웨이블릿 영역에서 색차 방법을 이용하여 고주파수 계수를 업데이트 한다. 웨이블릿 영역에서 제안한 디모자이킹 방법을 시뮬레이션하고, 기존의 디모자이킹 방법들과 비교를 하였다. 실험 결과를 통해 제안 방법이 향상된 디모자이킹 결과를 발생시킨다는 것을 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.1575-1581
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• 2003

사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 급속히 발전함에 따라 영상 및 음성 데이터의 획득, 전송, 저장을 위한 멀티 미디어 통신 서비스가 상용화 되어가고 있다. 그러나, 여전히 데이터를 디지털화하거나 전송하는 과정에서 여러 가지 원인에 의해 노이즈가 발생하고 있으며, 이러한 노이즈를 제거하기 위한 연구는 지금까지 계속되고 있다. 노이즈를 제거하기 위해 기존에 FFT와 STFT 등이 있었으나, 신호에 대한 시간정보를 알 수 없고 시간-주파수 국부성이 상충관계를 갖는다. 따라서, 이러한 한계를 극복하기 위해 신호처리 분야의 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 변환은 시간-주파수 국부성을 가지므로, 다양한 신호를 해석하는데 용이할 뿐만 아니라, 다중 해상도 해석이 가능하므로 최근 여러 분야에 응용되고 있다. 그리고, 두 개의 웨이브렛 기저가 힐버트 변환쌍을 형성하도록 설계될 때, 웨이브렛 쌍은 데이터 특징 검출에서 기존의 DWT보다 우수한 성능을 갖는다. 따라서, 본 연구에서는 절단된 계수 벡터에 의해 설계된 두 개의 dyadic 웨이브렛 기저와 적응-길이 메디안 필터를 사용하여 임펄스 노이즈를 제거하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.2641-2646
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• 2011

본 논문에서는 Haar Wavelet Transform(HWT)에 기반한 EZW 알고리즘을 적용하여 효율성 있는 영상 압축방법을 제시하였다. 제안된 Haar-EZW 알고리즘은 입력 영상을 자기유사성이 있는 상관관계를 사용한 HWT 계수를 이용하여 제로트리 부호화하는 코딩방법이다. HWT 계수가 임계값보다 크면 POS로 부호화되고, 임계값보다 작다면 NEG로 부호화된다. HWT 계수가 제로트리의 제곱근보다 크다면 ZTR로 부호화되고, HWT 계수가 임계값보다 적고 제로트리의 제곱근이 아니라면 IZ로 부호화된다. 모든 HWT 계수가 완전하게 부호화돨 때까지 이 프로세스는 반복된다. 본 논문에서는 제안된 Haar-EZW 알고리즘을 Daubechies, Antonini와 비교하였다. 그 결과로 Haar-EZW 알고리즘의 PSNR이 Daubechies, Antonini보다 우수한 것으로 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.916-923
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• 2005

기존의 음성 통신 도구로 사용되던 휴대 전화는 최근 들어 데이터 통신 기기로서의 그 역할이 증대되고 있다. 그러나 늘어난 대역폭으로 인하여 멀티미디어 컨텐츠를 전송할 만한 충분한 능력이 되었지만 여전히 여러 컨텐츠들을 이용하기에는 이용자의 통신 및 정보 이용료의 부담이 크다 이에 본 연구에서는 모바일 아바타 생성을 위한 얼굴 영상의 전송이라는 특수한 상황을 적용하여 일반적인 압축방법을 통하여 얻을 수 있는 압축률보다 높은 성능의 압축 방법을 제안함으로써 컨텐츠 이용자비 정보 이용 부담 및 통신 트래픽을 줄이고자 한다. 제안한 방법은 웨이블릿으로 분해된 영상의 대역간 공간적 상관관계뿐만 아니라 얼굴 영역 검출을 통하여 얻은 웨이블릿 영상의 중요계수 위치를 참조함으로써 모바일 아바타 생성에 적합한 주요영역별 압축율을 차등화 하고자 하였다. 실험의 결과를 통하여 기존의 EZW 압축 방법보다 입력 영상의 중요계수 위치 정보를 사전에 파악하여 차등압축하는 방법이 모바일 아바타 생성을 위한 시스템에 효율적임을 확인하였다.

• 한국해양공학회지
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• 제28권6호
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• pp.552-559
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• 2014

In general, the number of underwater transient signals is very limited for research on automatic recognition. Data-dependent feature extraction is one of the most effective methods in this case. Therefore, we suggest WPCC (Wavelet packet ceptsral coefficient) as a feature extraction method. A wavelet packet best tree for each data set is formed using an entropy-based cost function. Then, every terminal node of the best trees is counted to build a common wavelet best tree. It corresponds to flexible and non-uniform filter bank reflecting characteristics for the data set. A GMM (Gaussian mixture model) is used to classify five classes of underwater transient data sets. The error rate of the WPCC is compared using MFCC (Mel-frequency ceptsral coefficients). The error rates of WPCC-db20, db40, and MFCC are 0.4%, 0%, and 0.4%, respectively, when the training data consist of six out of the nine pieces of data in each class. However, WPCC-db20 and db40 show rates of 2.98% and 1.20%, respectively, while MFCC shows a rate of 7.14% when the training data consists of only three pieces. This shows that WPCC is less sensitive to the number of training data pieces than MFCC. Thus, it could be a more appropriate method for underwater transient recognition. These results may be helpful to develop an automatic recognition system for an underwater transient signal.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.306-315
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• 2001

잡음환경에서의 음성인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방법에 있어, 기존의 스펙트럼 차감법은 잡음과 음성을 정확히 구별하기 힘들고 정확한 잡음의 특성을 추정할 수 없는 단점이 있다. 또한 웨이브렛 변환영역에서의 잡음제거 방법은 임계값 적용시 저주파 영역보다는 고주파영역에 상대적으로 더 큰 영향을 미쳐 고주파영역에서 신호의 손실이 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서는 스펙트럼 차감법 및 웨이브렛 변환을 이용한 잡음제거 방법의 단점을 개선하기 위하여 연속 웨이브렛 변환 영역에서 웨이브렛 계수의 스케일별 표준편차로 묵음구간과 음성 구간을 판별하여 끝점을 검출 후, 잡음이 섞인 음성신호를 이산 웨이브렛 변화에 의해 3개의 대역으로 분리하여 각각의 대역 내에서 스펙트럼 차감법을 적용시키는 방법을 제안한다. 끝점을 검출하고 대역을 나눔으로써 스펙트럼 차감을 적응할 잡음 신호의 특성을 정확히 추출할 수 있다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 스펙트럼 차감법 및 웨이브렛 변환을 이용한 잡음제거 방법보다 신호대 잡음비 및 Itakura-Saito거리 측면에서 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 대한조선학회논문집
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• 제51권2호
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• pp.122-129
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• 2014

Identification of the whipping response out of the combined wave-vibration response of a flexible sea going vessel is one of the most interesting research topic from ship designer's point of view. In order to achieve this goal, a novel methodology based on the wavelet cross-correlation technique was proposed in this paper. The cross-correlation of the wavelet power spectrum averaged across the frequency axis was introduced to check the similarity between the combined wave-vibration response and impulse response. The calculated cross-correlation of the wavelet power spectrum was normalized by the auto-correlation of the each spectrum with zero time lag, eventually providing the cross-correlation coefficient that stays between 0 and 1, precisely indicating the existence of the impulse response buried in the combined wave-vibration response. Additionally, the weight function was introduced while calculating the cross-correlation of the two spectrums in order to filter out the signal of lower frequency so that the accuracy of the similarity check becomes as high as possible. The validity of the proposed methodology was checked through the application to the artificially generated ideal combined wave-vibration signal, together with the more realistic signal obtained by running 3D hydroelasticity program WISH-Flex. The correspondence of the identified whipping instances between the results, one from the proposed method and the other from the calculated slamming modal force, was excellent.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.714-725
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• 1997

본 논문에서는 웨이블렛 변환된 영상을 비트 플레인으로 분해하여 효과적으로 영상을 부호화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 원영상을 웨이블렛 변환하여 저대역 부분은 그대로 무손실 전송하고 고대역 부분은 비트 플레인(bit-plane)으로 분해한 다음, 각 비트 플레인에 나타나는 이진 영상들을 각각의 특성에 따라 부호화한다. 부호화 방법은 먼저 원영상을 웨이블렛 변환한 후, 부동소수점 값을 가지는 웨이블렛 변환 계수를 정수화하고 이 값을 N비트 데이터와 부호 비트로나눈다. 이러한 이진값으로 표현된 그레이 원영상을 비트 플레인으로 분할하여 N개의 이진 영상과 부호 비트에 대응하는 1개의 부호 비트 플레인을 생성시킨다. N개의 비트 플레인에 존재하는 이진 영상은 상대적으로 화질에 미치는 중요도가 적은 하위 비트 플레인의 고대역 부분을 제거한 후, 2차원 이진 블록 부호화 방법을 사용하여 부호화한다. 부호 비트 플레인은 N비트로 데이터의 값이 0이 아닐 경우 그에 해당하는 부호값 만을 부호화하여 압축효과를 높일 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법은 웨이블렛 변환 계수로부터 추출된 비트 플레인 중에서 화질에 크게 영향을 주는 중상위 비트 플레인의 이진영상들이 원영상의 에지(edge) 정보와 함께 지역적으로 모여 있는 특성을 보임에 따라 효과적인 부호화가 가능하다. 또한 비트 플레인 부호화 방식은 상대적으로 영상의 화질에 중요도가 적은 하위 비트 플레인을 쉽게 분리하여 제거함으로서 적정한 영상화질을 유지하면서 비트율(bit rate)을 조정할 수 있는 장점이있다. 제안한 방법은 실험을 통하여 기존의 벡터 양자화 기법에 의한 부호화 방법보다 압축율이나 PSNR 측면에서 성능이 좋음을 입증하였다.

• 한국음향학회지
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• 제25권7호
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• pp.325-332
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• 2006

본 논문은 인지 모델과 웨이블릿 패킷 변환을 이용하여 단일 채널에서 유색잡음 또는 비정지적 성격의 잡음을 제거하는데 목적을 두고 있다. 이러한 잡음은 부대역을 나누어 접근해야하며, 잔여잡음과 음성의 왜곡으로 인한 문제를 해결하기 위해 웨이블릿 패킷 변환 후 웨이블릿 계수 문턱값을 적절히 개선해야 한다. 본 논문에서 부대역은 웨이블릿 패킷변환 후에 스케일과 임계대역을 매칭하여 설계하였으며, 웨이블릿 계수 문턱값은 세그멘탈 신호대잡음비 (seg_SNR)와 노이즈마스킹 임계값 (Noise Masking Threshold W)을 이용하여 적응적으로 계산했다. 결과적으로 TTA 표준인 EVRC 잡음 제거기와 유사한 성능을 가졌으며, 웨이블릿 변환 후 웨이블릿 계수에 Universal 문턱값을 적용하는 것보다 PESQ-MOS 값이 0.29 높았다. 인코딩과 디코딩 후 PESQ-MOS 값은 EVRC 잡음 제거기보다 0.23 정도 우수한 성능을 가졌다.