본 논문에서는 이차전지의 특성비교/분석을 위해 이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform)과 웨이블릿 패킷 변환(WPT;wavelet packet transform)을 적용한 연구를 소개한다. 다해상도 분석(MRA; multi resolution analysis)의 시간-주파수 분석을 통해 저주파 성분(approximation;$A_n$)과 고주파 성분(detail;$D_n$)로 분해되는 것은 두 방법 동일하다. 하지만, 이산 웨이블릿 변환이 단순히 저대역 부분만 계속 분해하는 것과 달리 웨이블릿 패킷 변환은 저대역과 고대역을 모두 분해하여 높은 분해성능을 가지는 웨이블릿의 일반화이다. 웨이블릿 패킷 변환을 자세히 소개하고 이를 이차전지에 적용하여 이산 웨이블릿 변환과의 상관성을 정리하였다.
본 논문에서는 홍채의 특징을 효율적으로 추출하기 위한 접근 방법으로서, 웨이블릿 기반의 다해상도 분석 기법을 홍채영상에 적용한 결과에 대하여 소개하고자 한다. 입력장치인 카메라로부터 획득된 사람의 눈 영상에서 처리 대상인 홍채영역 만을 분리 추출한 후, 홍채 특징을 압축적이고 효과적으로 표상하기 위하여 2D 다해상도 웨이블릿 변환을 홍채영상에 적용하는 기법과 실제적인 응용을 위하여 등록된 데이터와 미지의 데이터 사이의 유사도를 측정하는 효율적인 기법을 연구한다. 이러한 기법들을 홍채 인식 시스템에 적용함으로써 처리속도 및 인식률 향상 등으로 고성능의 홍채인식시스템을 구현할 수 있었다.
본 논문은 2차원 연속 웨이블릿을 이용하여 조명에 의한 불균일한 휘도성분을 제거하여 TFT Display 핵심 부품인 편광필름 영상내의 결함을 검사 할 수 있는 방법을 제안한다. 영상 신호는 불균일한 휘도 분포와 노이즈 신호, 그리고 결함 신호로 구성되어 있다. 영상의 2차원 웨이블릿 변환은 스케일이 다른 여러 성분이 중첩된 다해상도 구조를 형성한다. 본 논문에서는 1차원 미분 가우시안 웨이블릿을 적용하여 영상에 중첩되어 있는 다해상도 성분 중 배경 휘도 성분을 효율적으로 추출하여 제거하는 전처리 기법을 제안한다. 이를 이용하여 원 영상에서 배경 성분을 분리할 수 있어 보다 신뢰성 있게 결함을 검출할 수 있다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 저대역 이동법에 적합한 다해상도 움직임 추정을 제안하였다. 저대역 이동법(Low Band Shift Method)은 웨이블릿 계수들의 이동-변환 성질을 극복하기 위하여 제안된 방법으로 동영상 부호화시 참조 프레임에 적용하면 정확한 움직임 추정이 가능하여 일반적인 방법보다 압축대비 화질면에서 우수한 성능을 가지지만, 단점으로 메모리와 계산량이 일반적인 방법에 비해 많아지게 된다. 본 논문에서 제안된 방법(LBS-MRME)은 저대역 이동법에 적합한 다해상도 움직임 추정을 적용하여 3단계 웨이블릿 변환시 기존의 방법의 약 15.6%의 계산량으로 움직임 추정을 한다. 그리고 부호화시 움직임 벡터가 각 부대역마다 존재하게 되므로 움직임 벡터가 약 7배 늘어나게 되지만, 더 세밀한 움직임 추정을 할 수 있게 되므로 움직임 보상 예측 오차의 부호화량이 줄어들게 되어 부호화 효율이 기존의 방법보다 좋아지게 된다. 압축을 하지 않았을 경우 평균 MAD면에서 약 0.3∼11.6% 가량 개선되었고, 압축을 할 때 동일한 비트율에서 PSNR이 약 0.3∼3.0㏈ 정도 개선되었다.
본 논문에서는 디지털 홀로그램의 분해를 위한 프레넬릿 변환을 구현하고 그 특성을 분석한다. 구현한 웨이블릿 유사 기저함수는 광학적으로 생성된 프레넬 홀로그램의 복원과 처리에 매우 적합하다. B-스플라인 함수의 특성을 분석한 이후에 이를 기반으로 하는 웨이블릿 유사 다해상도 해석 방법에 대해서 살펴본다. 이러한 과정을 통해 프린지 패턴을 효과적으로 분해할 수 있는 변환 도구를 구현하였다. 다양한 분해 특성을 갖는 B-스플라인 함수를 구현하였고 이를 이용하여 프린지 패턴을 분해한 결과들을 보인다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 특성을 이용한 대역별 계층적 비트 플레인을 구성, 비트 플레인별로 순차적 전송을 수행하는 새로운 영상 부호화 방법을 제안한다. 제안한 방식은 Antonini의 웨이블릿 기저함수를 사용하여 대역 분할된 영상을 특정대역과 다양한 해상도를 갖는 대역들로 나누어 분리함으로써 다해상도를 지원한다. 대역별 특성을 고려한 부호화의 전송 시 대역별 영상의 우선순위를 고려할 수 있고, 영상의 고속 검색에도 응용될 수 있다.
본 논문에서는 음향신호의 배경잡음을 소거하기 위한 시스템에서 최적의 wavelet을 제안한다. 이 시스템은 기존의 단구간 푸리에변환(STFT: Short Time Fourier Transform) 대신 이산 웨이블릿변환(DWT: Discrete Wavelet Transform)을 수행한 후 심층학습과정을 통하여 잡음소거 성능을 개선하였다. DWT는 다해상도 대역통과필터 기능을 하며 각 레벨에서 모 웨이블릿을 시간 이동시키고 크기를 스케일링한 여러 웨이블릿을 이용하여 변환 파라미터를 구한다. 여기서 음성을 분석하는데 가장 적합한 모(mother) 웨이블릿을 선정하기 위해 여러 웨이블릿에 대한 잡음소거 성능을 실험하였다. 본 연구에서 여러 웨이블릿에 대한 잡음소거시스템의 성능을 검증하기 위하여 Tensorflow와 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 가장 많이 사용되는 4개의 wavelet에 대해 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, Haar 또는 Daubechies 웨이블릿을 사용하는 경우가 가장 우수한 잡음소거 성능을 나타냈으며 타 웨이블릿을 사용하는 경우보다 평균자승오차(MSE: Mean Square Error)가 크게 개선되는 것을 볼 수 있었다.
배터리 관리시스템(BMS;battery management system)의 중요 고려요소인 SOC(state-of-charge) 및 SOH(state-of-health)의 전기적 등가회로 모델 기반 고성능 추정의 전제 조건은 배터리 단자전압의 안정된 실험데이터 확보이다. 그러나, 예상치 않은 에러로 인해 배터리 단자전압에 노이즈 성분이 포함될 경우 SOC 및 SOH 추정알고리즘의 성능저하가 우려된다. 이를 위해, 본 논문은 이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform)의 다해상도 분석(MRA;multi resolution analysis) 레벨에 따른 디노이징 최적 성능을 소개하고자 한다. 하드 임계화(hard-thresholding) 및 소프트 임계화(soft-thresholding) 기법에 따른 디노이징 성능 차이를 보이고, 각 임계화 기법 적용 시 디노이징 최적 성능을 보이는 레벨을 선택한다.
본 논문에서는 디지털 홀로그램을 효율적으로 분해하기 위해서 다양한 웨이블릿 함수들을 이용한 프레넬릿 변환 방식을 제안하였다. 제안한 웨이블릿 함수 기반의 프레넬릿 변환들을 구현한 후에 디지털 홀로그램에 적용하고 계수들의 에너지에 대한 특성을 분석한다. 구현한 웨이블릿 함수 기반의 프레넬릿 변환은 광학적으로 획득되거나 혹은 컴퓨터 생성 홀로그램 기법으로 생성된 홀로그램의 복원과 처리에 매우 적합하다. 스플라인 함수의 특성을 분석한 이후에 이를 기반으로 하는 웨이블릿 다해상도 해석 방법에 대해서 살펴본다. 이러한 과정을 통해 광학적 간섭 현상을 통해 생성된 프린지 패턴을 효과적으로 분해할 수 있는 변환 도구를 제안하였다. 다양한 분해 특성을 갖는 웨이블릿 함수기반의 프레넬릿 변환을 구현하였고 이를 이용하여 프린지 패턴을 분해한 결과들을 보인다. 결과를 살펴보면 랜덤 위상의 포함여부에 따라 계수들의 에너지 분포가 크게 다르다는 것을 확인할 수 있다.
CR을 이용하여 PC를 기반으로 하는 PACS를 구현하였다. CR에서 디지털 데이터를 직접 받아들이기 위하여 의료영상표준안인 DICOM3.0에 맞추어 DICON Interface Unit(DIU)을 설계하였다. DIU를 통하여 들어온 CR 영상은 파일서버에 저장되며, 그 영상의 환자정보는 데이터베이스에 저장된다. PC의 효율을 높이고 사용자의 편이를 위해 웨이블릿 변환을 이용하여 다해상도의 영상을 만들고, 이를 순차적으로 나타내었다. 저장공간에 계층적으로 영상을 저장하기 위하여 웨이블릿 압축방법을 새롭게 적용하였다. 이 방법은 CR 영상을 저장하는 저장공간은 파일서버의 단기저장장치와 검색PC의 하드디스크로 나누인다. 일반적인 PACS에서 지원하는 영상처리도 PC를 기반으로 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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