This paper presents new diagnosis technique for detecting a partial discharge(PD) using antenna. The wavelet transform is applied for the analysis of PD pulse signal because it is difficult to identify PD signal using electromagnetic waves detected by antenna. The capabilities of the proposed diagnosis methodology for detecting PD signal is verified on experiment in laboratory.
본 연구에서는 이산 웨이브렛 도메인에서 기저계수와 웨이브렛 계수의 변환을 이용하여 X-ray 이미지의 대조도를 향상시키는 방법을 제안하였다. 기저 함수의 변환은 기존에 나와있는 contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE)와 multi-scale image contrast amplification (MUSICA)와 같은 보편적인 영상의 대조도 향상 기법을 적용하였으며 대조도가 향상된 저해상도 기저 계수의 역변환으로 인한 Blurring 현상을 방지하고 또한 이미지의 선명도를 향상시키기 위하여 웨이브렛 계수에 sigmoid function을 적용하였다. 본 알고리즘에 대한 성능 평가를 위하여 contrast detail mammography(CDMAM) 팬텀의 영상을 획득하여 기존에 사용한 대조도 향상 기법들과 contrast to noise ratio (CNR) 및 line profile에 대한 비교평가를 실시 하였고 그 결과 기존의 대조도 향상기법을 웨이브렛 도메인에서 적용하는 것이 뛰어나다는 것을 알 수 있었다. 본 영상 대조도 향상기법은 영상의 대조도를 증가시키는 동시에 잡음의 증폭을 효율적으로 억제할 수 있다. 따라서 본 연구는 의료 영상뿐 만이 아닌 대조도와 선명도가 중요시되는 여려 분야에 적용될 수 있으리라 기대된다.
선택율 추정 기법들의 공통적인 목표는 데이타의 요약 정보를 적은 저장 공간에 유지하고, 추정된 값과 질의 결과에 대한 오차를 최소화하는 것이다. 방대한 양의 공간 데이타에 대한 선택율 추정의 경우, 정확한 결과를 얻기 위해서는 공간 데이타의 분포를 반영하는 요약 정보를 필요로 하며, 그러한 요약 정보를 생성하기 위해서는 많은 저장 공간을 필요로 한다. 따라서, 이 논문에서는 적은 저장 공간을 사용하면서, 정확성 높은 선택율을 추정하는 누적밀도 웨이블릿 히스토그램을 제안한다. 이 히스토그램은 기존의 누적밀도 히스토그램에 유지되는 각 서브 히스토그램에 대해 웨이블릿 변환을 적용함으로써, 보다 적은 저장 공간에서 높은 정확도의 선택율을 얻을 수 있다. 우리는 실험결과를 통하여 기존 히스토그램의 저장 공간에 $25\%\~50\%$만을 사용하여 높은 정확도의 선택율 추정 결과를 보임으로써, 기존의 다른 선택율 추정기법들이 갖는 저장공간에 대한 제약사항을 해결함과 동시에 적은 저장공간을 사용하여 높은 정확도의 선택율 추정이 가능함을 확인 하였다. 이 논문에서 제안된 기법은 공간 데이타베이스에서의 공간 범위 질의에 대한 정확성 높은 선택율을 추정하기 위해 사용될 수 있다.
최근 하드웨어와 무선 통신 기술의 발달로 무선 센서네트워크를 이용하여 멀티미디어 데이터를 수집하기 위한 무선 멀티미디어 센서네트워크에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 많은 데이터를 갖는 멀티미디어 데이터를 네트워크 대역폭이 극히 낮은 무선 센서 네트워크에서 처리하기 위해서는 네트워크 상태에 따른 효율적인 데이터 압축과 전송에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 무선 센서네트워크에서 대표적인 멀티미디어 데이터인 이미지 데이터를 예측부호화를 통해 압축된 이미지를 우선순위에 기반하여 전송하기 위한 이미지 전송 기법(Priority based Image Transmission Technique With Wavelet Transform)을 제안한다. 제안하는 PIT 기법은 이미지의 웨이블릿 변환을 통하여 나누어진 영역별로 서로 다른 우선순위를 설정한다. PIT기법은 패킷의 우선순위에 따라 전달 여부를 결정하도록 하여 중요한 데이터일수록 전송이 성공할 가능성을 높인다. PIT기법은 웨이블릿 변환의 특성상 데이터의 일부가 손실되더라도 최대한 전체적인 내용을 파악할 수 있는 장점을 활용한다. PIT에서는 연속적인 이미지 사이의 유사성을 고려한 저주파수 영역에서의 예측부호화(DPCM)을 통하여 이미지 데이터가 우선순위별로 균등하게 분포시킴으로써 화질열화를 최소화한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 데이터가 손실되더라도 높은 화질을 보장함을 보인다.
지진 경보 시스템이 빠르고 정확하게 가동하기 위해서는 충분한 수량의 계측 시스템 확보와 더불어서 적절한 계측 데이터 해석기술 개발이 요구된다. 신규 지진계를 설치시 많은 비용이 소모되기 때문에, 열차 내 가속도계 등을 대체재로 지진 경보 시스템에 활용하는 것이 효율적이다. 그러나 열차에 설치된 가속도계의 경우, 지진계와는 달리 열차 주행시 진동 데이터가 포함되어 있다. 또한, 지진 발생시 성토구간에 의해서 변화된 지진응답을 계측하게 된다. 본 연구에서는 위의 특성들이 포함된 열차 가속도계 데이터에 기반한 지진감지 기술을 제안하고자 한다. 우선, 성토구간의 지진응답 해석기법을 활용하여 열차가 성토구간을 지날 때 지진이 발생하는 것을 구현한 가상의 열차 가속도 데이터를 구축하였다. 구축한 가속도 데이터를 Short time Fourier Transform(STFT)와 Wavelet Transform(WT)을 활용하여 시간-주파수 분석을 수행하였다. 분석 결과, STFT가 장주기 지진 감지에 적합한 반면, WT의 경우 단주기 지진 감지에 유용함을 확인하였다.
2007년 3월 31일에 영광을 비롯한 한반도 서해안에 발생한 이상파랑의 발생 원인을 관측자료와 수치모델을 이용하여 분석하였다. 사용된 자료는 조위 관측소에서 관측된 조위 자료와 AWS의 해면기압 자료로서 모두 1분 간격의 시계열 자료이다. 이러한 시계열 자료를 시간과 주기에 대한 에너지 성분으로 변환시켜줄 수 있는 웨이블렛 변환을 이용하여 이상파랑과 같이 단기적으로 불규칙하게 발생하는 변화를 분석하였다. 분석 결과를 이용하여 이상파랑의 도달시간과 진행방향을 도출하였고, 생성원인을 분석하기 위해 AWS 자료를 통해 기압 점프의 크기와 주기 및 진행방향에 대해 조사하였다. 3시간 간격의 분석일기도에 제시된 기압 분포를 이용하여 서해상에서 기압 점프의 이동 패턴을 유추하였다. 분석된 결과의 타당성을 검증하기 위해 2차원 수치모형을 이용하여 이상파랑에 대한 모의를 수행하였다. 기압 점프의 진행에 따라 발생된 해수면의 변동은 공진작용에 의해 수위가 증가하는 것으로 나타났다. 산정된 수위는 관측값과 비교할 때 과소 산정되는 것으로 나타났으나, 웨이블릿 변환을 통해 분석한 도달순서와 유사하게 수위 관측지역에 도달하는 것으로 산정되었다.
본 논문에서는 3차원 디지털 시네마 영상의 압축을 위하여 다해상도 기반 렌더링(MultiResolution-based Rendering, MRBR) 기법을 이용한 JPEG2000 압축코덱 구조에 대하여 제안하였다. 스테레오 영상에 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform, DWT)과 다해상도의 웨이블릿 영역에서 스테레오 정합(stereo matching)기법을 적용하여 변이정보를 추출하고 기준영상과 같이 전송한다. 또한 추출된 다른 시점의 영상은 비폐색영역으로 인한 화질열화가 발생하므로 이를 보상하기 위하여 비폐색영역이 포함된 원 주파수정보와 대상 시점에서 주파수정보의 차이를 같이 전송한다. 변이정보는 변이공간에서의 동적계획법(dynamic programming)을 이용하여 추출하였다. DWT의 특성상 상위 부대역은 하위 부대역과 높은 상관성을 갖는다. 따라서 coarse-to-fine 방법을 이용하여 상위 부대역에서 얻어진 변이정보를 하위 부대역에 적용하여 탐색영역을 제한함으로써 일반적인 동적계획법에 비하여 연산량을 단축시켰으며 정확도를 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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