• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권3호
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• pp.17-24
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• 2004

본 논문에서는 저대역 이동법과 다해상도 움직임 추정을 이용한 웨이블릿 동영상 부호화를 제안하였다. 저대역 이동법은 웨이블릿 계수들의 이동-변환 성질을 극복하기 위하여 제안된 방법이다. 이 방법은 일반적인 방법보다 압축대비 화질면에서 우수한 성능을 가지지만, 단점으로 메모리와 계산량이 일반적인 방법에 비해 많아지게 된다. 따라서 기존의 저대역 이동법을 이용한 동영상 부호화에서 계산량을 줄이기 위해 다해상도 움직임 추정의 개념을 도입하였다. 다해상도 움직임 추정만을 적용하여 부호화시 움직임 벡터가 각 부대역마다 존재하게 되므로 움직임 벡터의 개수가 7배 늘어나게 되지만, 저대역 이동법의 특성을 이용하면 늘어나는 움직임 벡터의 개수를 줄일 수 있다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 움직임 벡터의 부호화량이 줄어들거나, 더 세밀한 움직일 추정을 할 수 있게 되어 움직임 보상 예측 오차의 부호화량이 줄어들게 됨으로써 부호화 효율이 기존의 방법보다 좋아지게 된다 또한 상위 해상토의 움직인 추정의 범위를 줄임으로써 계산량을 줄이게 되어 3단계 웨이블릿 변환시 기존의 LBS방법의 12.1%의 계산량으로 움직일 추정을 한다. 모의 실험 결과, 제안한 방식은 압축을 하지 않았을 경우평균 MAD면에서 약 0.2∼9.7% 가량 개선되었고, 압축을 한 때 동일한 비트율에서 PSNR이 약 0.1∼2.0㏈ 정도 개선되었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.265-268
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• 2000

본 논문에서는 영상데이터의 효율적인 압축과 전송을 위하여 이산 웨이블릿 변환(Discret Wavelet Trans-form)과 MPEG 부호화 방법을 이용한 영상 부호화 방법을 제안하였다. 이 방법은 다해상도를 제공하는 계층적 피라미드 구조를 이용한다. DWT로 영상을 여러 개의 밴드들로 분해한 다음, 각 밴드에서 MPEG 부호화기에서 사용하는 방법을 그대로 이용하여, 광범위하게 쓰이는 MPEG 하드웨어나 소프트웨어를 재 사용한다는 이점을 가진다. 기존의 DWT-MPEG 방법[1]은 MPEG 부호화 방법을 쓰기 전에 웨이블릿 필터 분해를 여러번을 하여, 움직임 추정을 정확하게 하지 못하였으나, 제안한 방법은 웨이블릿 필터 분해를 한 번만 하고, MPEG 부호화를 할 때, 웨이블릿 분해를 한번 더 사용하여, 움직임 추정과 보상을 좀 더 개선되게 하였다. 실험 결과, 기존의 DWT-MPEG 방법보다 제안한 방법이 화질이나 압축면에서 좀 더 향상된 결과를 얻을 수가 있었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.23-29
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• 2008

본 연구에서는 웨이블릿 변환과 경계선 검출 필터를 이용하여 초음파영상의 다해상도 분해를 한 후 경계선 검출 필터링을 통해 초음파 영상의 화질을 개선하는 방안을 제안하였다. 제안된 방법에서는 잡음을 줄이고 에지를 강화하기 위해 웨이블릿 변환된 영상으로부터 얻어진 저해상도 영상에서 고해상도 영상으로 단계적으로 영역별 선택계수 조정과 방향성을 고려한 에지 필터링을 수행하였다. 이를 통해 반점영역의 픽셀은 웨이블릿 계수를 줄여 에지를 제외한 영역에서 선택적 저역통과 필터링 효과를 만들고, 에지에서는 접선 방향으로 평활화를 하여 연속성을 향상시키고, 법선 방향으로는 세선화를 하여 contrast를 높였다. 실험을 통해 단일해상도에서 비선형적 이방성의 확산모델을 이용한 필터링 방법과 웨이블릿 수축구조를 이용한 필터링 방법에 대해 비교하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2012년도 추계학술대회 논문집
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• pp.149-150
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• 2012

본 논문에서는 배터리 팩을 구성하는 셀간의 전압편차를 이용한 이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform) 기반 SOH(State-of-health) 예측방법을 소개한다. 충방전 전압은 DWT의 다해상도 분석(MRA;multi-resolution analysis)을 이용한 시간-주파수 분석을 통해 고주파 전압 성분(detail;$D_n$)과 저주파 전압 성분(approximation;$A_n$)으로 추가 분해되어 SOH 예측을 위한 추가정보를 제공한다. 각 성분의 통계처리(표준편차)를 통해 노화 이전과 이후의 성분값을 비교한다. 즉 프레시 배터리팩과 노화된 팩의 표준편차 기반 셀간 불균형을 서로 비교하여 SOH 예측이 가능하다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2013년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.449-450
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• 2013

본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform)을 이용한 에너지 저장시스템(ESS;energy storage system)의 고장 검출 방법을 제안한다. ESS에 순간적인 고장 발생시 전압의 급격한 변화가 발생할 수 있으며 이는 다해상도 분석(MRA;multi-resolution analysis)을 이용한 시간-주파수 분석을 통해 분해된 저주파 전압 성분(approximation;$A_n$)과 고주파 전압 성분(detail;$D_n$)중 현저한 성분의 변화가 관찰되는 고주파 전압 성분을 선택한다. 이를 검증하기 위하여 모든 고주파 전압 성분의 절대값을 적용한 뒤 최대값 정보를 추출한다. 이 때, 추출된 각 성분의 최대값과 최대값의 평균을 비교하되 여러 사전실험을 통해 정해진 특정 임계값 대비 큰 값을 나타낼 때 고장이 발생하였음을 판단한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2014년도 전력전자학술대회 논문집
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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.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2015년도 전력전자학술대회 논문집
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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.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2012년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.244-245
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• 2012

본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform)의 다해상도 분석(MRA;multi-resolution analysis)을 통해 분해된 배터리의 저주파 전압 성분(approximation;$A_n$) 기반 SOC(State-of-charge) 추정방법을 소개한다. 급격한 전압 변화의 특성을 나타내는 고주파 전압 성분(detail;$D_n$)이 제거되고 저주파 전압 성분만이 SOC 추정을 위해 사용된다. 이 경우 기존 확장 칼만필터(EKF;extended Kalman filter)에서 SOC 추정에러를 개선하기 위해 사용되었던 노이즈 모델의 생략이 가능하여 알고리즘의 복잡성이 개선된다. 개선된 확장 칼만필터 기반 SOC 추정 결과를 통해 제안된 방법을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.521-524
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• 2004

최근 멀티미디어 기술의 발전 및 인터넷의 보급과 더불어 디지털 데이터가 가지는 복제의 용이성으로 인한 저자자의 소유권 보호와 인증에 대한 문제가 중시되고 있다. 이에 따라 디지털 데이터에 워터 마크를 삽입하여 소유권을 보호하고 데이터의 무결성을 보증하도록 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 본 논문에서는 디지털 영상을 주파수 광간으로 변환시킨 후 효과적인 워터마크 삽입을 위해 인간의 감지능력이 떨어지는 주파수 영역과 중요한 주파수 영역을 선택하였다. 그 다음 영상 전체에 반복적이며, 그 내용에 따라 적응적인 워터 마크를 삽입하는 방법을 제시하였다. 주파수 광간으로 변환하는 방법으로는 수직, 수평, 대각선의 3가지 방향성과 다 해상도 (Multi-resolution) 특성을 갖는 웨이블릿 변환을 택하였다. 웨이블릿 기반의 이미지 워터마킹 방법을 LabVIEW의 Machine Vision을 이용하여 지능적인 워터마크를 구현한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.420-438
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• 2004

이미지에 인위적 또는 자연적으로 포함된 텍스트는 이미지의 내용을 함축적이고 구체적으로 표현하는 중요한 정의이다. 이러한 정보를 실시간에 추출하여 정확히 인식할 수 있다면 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 본 논문에서는 자연이미지에 포함된 장면 텍스트를 추출하는 방법으로서 텍스트의 색 연속성, 자기 변화 및 색 변화와 같은 낮은 수준의 이미지 특징으로 텍스트 후보 영역을 찾고, 다해상도 (Multi-resolution) 웨이블릿(Wavelet) 변환을 이용하여 높은 수준의 텍스트 특징인 획의 구성 여부로 검증하는 계층적인 구조를 제안한다. 색 연속성 특징은 대부분의 텍스트는 동일한 색으로 구성된다는 특징을 이용하는 것이고, 밝기 변화 특징은 텍스트 영역은 주변과의 밝기 변화가 존재하며 에지 밀도가 높은 특징을 이용한다. 또한, 색 변화 특징은 텍스트 영역은 주변 배경과의 색 변화가 존재하며, 밝기 변화보다 민감한 색 분산 값으로 표현할 수 있다는 장점을 이용한다. 높은 수준의 텍스트 특징으로서 다해상도 웨이블릿 변환을 이용하여 텍스트 획의 방향성 정보를 추출하고, 추출된 정보를 SVM(Support Vector Machine) 분류기로 검증하여 최종 영역을 확정한다. 제안한 방법을 다양한 종류의 이미지에 적용한 결과 배경이 복잡해도 비교적 안정적으로 텍스트 영역을 추출하는 것을 확인할 수 있었다.