• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2014.07a
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• pp.150-151
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• 2014

높은 SOC(state-of-charge) 추정알고리즘의 성능을 위해서는 측정된 배터리 단자전압의 정확도가 요구된다. 그렇지만, 예기치 않은 에러로 인해 단자전압에 노이즈 성분이 추가될 경우 SOC 추정성능의 저하를 피할 수 없다. 그러므로, 본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform)의 다해상도 분석(MRA;multi resolution analysis)의 디노이징(denoising)기법을 적용한 이차전지의 SOC 추정방법을 소개한다. MRA의 시간-주파수 분석을 통해 분해(decomposition)된 저주파 성분(approximation;$A_n$)과 고주파 성분(detail;$D_n$)중 노이즈에 관계된 $D_n$의 고주파 상세 계수(detail coefficient) $d_{j,k}$를 새로이 조정하고 이를 합성(synthesis)하여 디노이징을 마무리 한다. 확장 칼만필터(EKF;extended Kalman filter)의 비교 분석을 통해 제안된 방법의 타당성을 검증한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.76-76
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• 2017

표면영상유속계는 홍수시 하천의 표면유속을 손쉽게 측정할 수 있는 매우 효율적인 장비이다. 특히 원적외선 카메라를 이용할 경우 주야간에 관계없이 사용할 수 있어, 그 유용성이 크게 높아진다. 다만, 원적외선 카메라는 그 특성상 해상도가 일반 비디오 카메라에 비해 현저하게 떨어지는 단점이 있다. 본 연구는 이러한 해상도가 낮은 원적외선 영상을 이용하여 보다 효율적으로 표면유속을 산정하는 새로운 기법을 구현하는 것이다. 해상도가 낮다는 것은 영상 내에 추적을 위한 추적자가 잘 나타나지 않는다는 의미이다. 이처럼 적절한 추적자가 영상내에 적을 경우에는 정확한 표면유속을 산정하기 곤란하다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 두 가지 방안을 조합하였다. 기존의 상호상관분석에서는 동영상의 연속된 프레임 두 매를 이용하였다. 본 연구에서는 연속된 여러 매의 프레임을 병합하여 한 매의 병합영상으로 만들고, 이러한 병합영상 두 매를 상호상관분석하는 방법을 개발하였다. 이 경우 영상을 병합하기 때문에 한 병합영상내에 충분한 수의 추적자가 들어올 가능성이 그만큼 높아지게 된다. 정확도 향상을 위한 두 번째 방안은, 돗수분포 평활화를 이용하는 것이다. 돗수분포 평활화 기법은 대비가 낮은 영상의 대비를 높이는 방법이다. 이렇게 대비를 높여서, 영상내 추적자의 존재를 더욱 확실하게 만들 수 있다. 이 두 가지 방법을 병용하여 새로 원적외선 표면영상유속계를 구현하고, 이를 기존의 분석이 어려웠던 동영상에 적용한 결과 그 분석 정확도가 현저하게 높아지는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.6
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• pp.799-807
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• 2004

In this paper, we deal with an emotion recognition method using facial images and speech signal. Six basic human emotions including happiness, sadness, anger, surprise, fear and dislike are investigated. Emotion recognition using the facial expression is performed by using a multi-resolution analysis based on the discrete wavelet transform. And then, the feature vectors are extracted from the linear discriminant analysis method. On the other hand, the emotion recognition from speech signal method has a structure of performing the recognition algorithm independently for each wavelet subband and then the final recognition is obtained from a multi-decision making scheme.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2015.07a
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• pp.463-464
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• 2015

이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform)의 다해상도 분석(MRA;multi resolution analysis)을 효율적으로 수행하기 위해서는 적절한 모함수(mother wavelet)의 선택이 필수적이다. 본 논문에서는, 노이즈가 포함된 충방전 전압의 디노이징(denoising)을 구현할 때, 모함수에 따른 디노이징 성능을 비교 및 분석한다. 고정된 MRA 레벨에서 6개의 모함수를 비교하되, 각 모함수에서 최대 SNR(signal-to-noise ratio)을 가지는 타입을 대푯값으로 정하여 모함수에 따른 디노이징 성능을 비교한다. 이를 위해, 하드 임계화(hard-thresholding) 및 소프트 임계화(soft-thresholding) 기법을 적용한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.2065-2068
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• 2003

본 논문은 복합적인 상황을 고려한 데이터를 이용하여 얼굴인식을 하는 연구로서, 이산 웨이블렛을 기반으로 하는 다 해상도 분석 방법을 사용하고, 각 해상도에서 얻어진 계수를 이용하여 LDA와 ICA기법을 융합하는 방법을 제안한다. 기존의 얼굴인식방법은 정면에서 바라본 임의의 얼굴영상을 이용하므로, 예상하지 못한 얼굴 로션 변화에 대한 고려와 빛의 변화에 대해 고려하지 못했었다. 그러나, 본 연구에서는 다양한 상황을 고려한 데이터를 취득하여 해상도 별로 분리된 대역에 FLD와 ICA를 선택적으로 융합한 알고리즘을 적용하므로서 인식율을 높일 수 있었다

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.5
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• pp.573-580
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• 2005

In this paper, we propose an emotion recognition using static and dynamic facial images to effectively design human interface. The proposed method is constructed by HMM(Hidden Markov Model), PCA(Principal Component) and wavelet transform. Facial database consists of six basic human emotions including happiness, sadness, anger, surprise, fear and dislike which have been known as common emotions regardless of nation and culture. Emotion recognition in the static images is performed by using the discrete wavelet. Here, the feature vectors are extracted by using PCA. Emotion recognition in the dynamic images is performed by using the wavelet transform and PCA. And then, those are modeled by the HMM. Finally, we obtained better performance result from merging the recognition results for the static images and dynamic images.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.8 no.2
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• pp.185-196
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• 1997

By considering the definition and application of resolution as well as the concept and theory of SAR, the essential contents of the SAR design and analysis are described. This paper is to compare and analyze the resolution performance capability of three techniques for achieving azimuth resolution such as the real aperture, the unfocused and the focused techniques, through the simulation. Simulation is performed to make the restricted conditions for the unfocused technique that can be implemented by the less commputing load of signal processingand the lower cost. Through the mission analysis, the use of SAR image can be applied for estimation of whole situation at the regional area in the field of military demands for tactical purpose as well as civilian demands for the damage of disaster. RPV and sall or medium aircraft are selected to carry the SAR for these purposes and the proper resolution turns ou 5~15 m. The trade-off study of variables through the simulations results in the proper conditions such that range is less 3, 000 m, Wavelength is 1~10 m, and the raw signals and results processed by three techniques for two point targets are exhibited undr such conditions. Therefore, at some points, the result of this paper si proposed for useful applications of unforcused technique in the restricted conditions except the identification of the small target at a long range re- quired for high resolution.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.826-828
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• 2004

홍채인식 시스템은 영상획득, 전처리, 특징 추출, 패턴 정합의 단계로 이루어져 있다. 이 중 특징 추출은 특징 차원의 감소뿐만 아니라 분류 정착도의 증가를 위한 필수적인 과정이다. 본 논문에서는 특징을 추출하는데 있어서, 홍채데이타에 웨이블렛 변환의 다해상도 분석 기법을 시도하여 일정 영역을 추출한 후, 그 영역에 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 적용하여 가장 분별력 있는 특징들만을 추출 및 사용하는 홍채인식 시스템을 제안한다. 유전자 알고리즘의 선택연산자로는 적응도 비례 방식과 전역 엘리트 방식을 사용하였으며, 적합도 함수로는 Gaussian Kernel을 사용하는 Support Vector Machine(SVM)을 사용하였다. 본 시스템을 통해 나온 최적의 특징집합을 이용한 SVM분류기로 인식률을 알아본 결과 웨이블렛만을 사용했을 때 보다 대략 1.5%정도 더 좋은 인식률을 얻을 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.2
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• pp.197-203
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• 2005

In this paper, we propose an emotion recognition using facial Images to effectively design human interface. Facial database consists of six basic human emotions including happiness, sadness, anger, surprise, fear and dislike which have been known as common emotions regardless of nation and culture. Emotion recognition for the facial images is performed after applying the discrete wavelet. Here, the feature vectors are extracted from the PCA and LDA. Experimental results show that human emotions such as happiness, sadness, and anger has better performance than surprise, fear and dislike. Expecially, Japanese shows lower performance for the dislike emotion. Generally, the recognition rates for Korean have higher values than Japanese cases.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.23 no.6
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• pp.69-74
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• 2023

In this paper we review techniques for building and analyzing wavelets on irregular point sets in one and two dimensions. In particular we focus on subdivision schemes and commutation. Subdivision means the skill that approximates the initial lines or mesh into a tender curve or a curved surface by continuous partitioning operation. The key to generalizing wavelet constructions to non-traditional settings is the use of generalized subdivision. The first generation setting is already connected with subdivision schemes, but they become even more important in the construction of second generation wavelets. Subdivision schemes provide fast algorithms, create a natural multi-resolution structure, and yield the underlying scaling functions and wavelets we seek.