• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.436-443
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• 2003

본 논문에서는 HVS 및 DWT 기반의 비디오 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘에서는 인간의 시각 구조와 유사한 특성을 나타내는 DWT을 이용하여 각 비디오 프레임을 4-레벨로 분해한 후, 웨이블릿 계수들에 대한 HVS를 이용하여 워터마크를 삽입한다. 이때 가장 낮은 레벨에 속한 부대역들은 최고주파 성분을 나타내므로 견고성을 위하여 워터 마크 삽입에서 제외시키고, 나머지 부대 역들에서 PSCs (perceptually significant coefficients)를 선택한 후 이들에 대하여 워터마크를 삽입한다. 기저대역에서는 계수값들의 크기에 따라 PSCs를 선택하고, 고주파 부대역에서는 SSQ (successive subband quantization) 방법을 이용하여 PSCs를 선택함으로써 견고성을 향상시킨다. 이렇게 선택된 기저대역 및 고주파 부대역들의 PSCs에 대하여 비가시성을 위하여 웨버 법칙 및 공간적인 마스킹 효과를 각각 이용하여 워터마크를 삽입한다. 따라서 제안한 워터마킹 알고리즘은 우수한 비가시성 및 견고성을 확보할 수 있다. 본 논문에서 제안한 워터마킹 알고리즘의 성능 평가를 위한 모의 실험에서 이 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 비가시성 및 견고성 면에서 모두 우수함을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.253-260
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• 2004

본 논문에서는 정수 웨이블릿 변환(Integer Wavelet Transform)과 선형 예측(Linear Prediction)을 이용한 Hybrid 무손실 오디오 부호화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 부호화기는 입력된 신호를 적당한 프레임으로 분할 후, 정수 웨이블릿 변환과 정수 예측기를 사용하여 입력된 오디오 신호내의 상관관계(Correlation)를 제거하였다. 그리고 신호내의 상관이 제거된 신호를 엔트로피 부호화(Entropy Coding) 하였다. 엔트로피 부호화기로는 정수 입력원의 특성에 따라 최적의 압축 효율을 갖는 옵션을 선택적으로 처리하는 Adaptive Golomb-Rice 부호화기법을 이용하였다. 제안된 부호화 방식은 모든 연산을 정수 연산으로 가능케 하므로 기존의 실수를 사용하는 연산과 비교하여 연산 속도의 개선과 시스템의 복잡성을 낮추어 고속처리 및 저전력화가 가능하다. 또한 각 프레임은 독립적으로 부호화되고, 부호화된 데이터는 프레임헤더와 바이트 단위로 정렬이 되도록 데이터 포맷을 설계하여, 압축 부호화된 데이터의 이동, 찾기, 편집이 편리하도록 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.820-828
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• 2017

차세대 영상 시스템인 디지털 홀로그램을 서비스하기 위해서는 다양한 측면에서 신호처리 기술이 필요하다. 우리가 주로 사용하는 2차원 및 3차원 자연 영상을 처리하는데 있어서 가장 많이 사용되는 영상처리 도구는 변환이다. 디지털 홀로그램의 특성은 자연 영상과 매우 다른 특성을 갖기 때문에 2차원 영상에서 사용되던 변환 도구들을 디지털 홀로그램에 적용하는 것은 효율성이 매우 낮다. 이를 극복하기 위해 프레넬릿 변환이 제안되었는데 본 논문에서는 웨이블릿 기저함수에 유니터리 프레넬 변환을 적용하고 드뷔시 필터를 이용하여 프레넬릿 변환을 유도하였다. 또한 프레넬릿 변환을 디바이스 및 커널 코드를 이용하여 구현하여 동작 성능을 향상시키도록 하였다. 모든 해상도에 대해 한 화소당 소요되는 평균 시간을 기준으로 살펴보았을 때 디바이스 코드를 이용하여 병렬화 연산을 수행하면 (9,7)필터의 경우에는 평균 242배, (5,3)필터의 경우에는 평균 30배의 성능향상을 가져온다는 것을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.75-81
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• 2008

산업 전반에 걸쳐 유도 전동기는 필수적인 요소로 그 비중이 매우 크다. 이에 수반하여 유도 전동기의 고장은 단지 유도 전동기라는 전기기기에 국한되는 것뿐만 아니라 진동기의 다른 부분에 영향을 미치거나 다른 고장을 유발하는 원인이 되기도 한다. 이는 산업 시스템의 신뢰성을 실추시키는 악영향을 수반한다. 따라서 이를 예방하기 위한 여러 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 산업 전반에 걸쳐 널리 사용되고 있는 유도 전동기의 고장을 자동 판별하는 시스템을 제안한다. 이 시스템의 고장진단 방법은 고정자 전류를 취득하여 이를 웨이블릿 분석하여 그 신호의 특징을 추출한다 이렇게 추출된 신호의 특징을 신경망을 사용해서 자동 판별하게 된다. 유도 전동기의 고장의 대부분을 차지하는 3가지의 고장을 모의 고장 유도전동기를 사용해서 시험하였다. 제안하는 시스템은 3가지의 유도 전동기의 고장을 간단한 장비로 진단을 수행하여 신뢰도 높은 고장 진단 시스템을 제안하였다.

• 한국지역지리학회지
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• 제21권3호
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• pp.593-607
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• 2015

모산만 하구역 간석지 12개 주상시료의 22개 OSL 연대 자료와 1039개 대자율 자료를 활용해 통합 시계열 대 자율 자료를 구축한 후 동아시아 지역을 중심으로 홀로세 중후반의 환경 변화와 대비하였다. 대자율의 변화는 강수량 변화와 유의미한 관련성이 있었으며, 웨이블릿 변환을 통하여 250년의 주기성을 확인할 수 있었다. 250년의 주기성은 태양활동도, 대기-해양순환과 관련된 ENSO의 장주기와 연관이 있는 것으로 파악되며, 동아시아 여름 몬순, 여름철 강수 패턴의 변화, 엘니뇨 현상 등을 통해 설명될 수 있다. 대기-해양순환과 관련되어 증가하게 되는 강수량으로 인해, 하천유역에서 다량의 퇴적물이 침식 운반되어 하구역 간석지에 퇴적되어 대자율의 값을 높이는 것으로 판단된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.103-106
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• 2016

인터넷 사용의 발달로 디지털 미디어 영상에 대한 불법 복제, 불법 배포 등의 문제가 완연해짐에 따라 영상의 제작자의 소유권과 저작권을 보호할 수 있는 워터마크 기법이 많이 연구되고 있다. 워터마크 시스템은 워터마크 삽입 후, 삽입정보를 알 수 없어야하는 비가시성 특성과 여러 공격에도 훼손되지 않고 추출될 수 있는 강인함을 가지고 있어야 한다. 이에 본 논문은 이산 웨이블릿 변환(DWT)으로 생성되는 부대역의 점유 주파수대역 특성과 공격이 이 부대역들에 미치는 영향을 분석하고, 이를 사용하여 디지털 워터마킹을 수행하였을 때 추출률을 최고로 하기 위해서는 변환된 부대역이 특정 범위내의 해상도를 가져야 한다는 것을 보인다. 본 연구는 실험적 방법으로 모든 부분연구는 실험에 의해서 결정된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.1041-1044
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• 2005

홍채인식 시스템에 있어서 동공 검출은 가장 먼저 이루어져아 할 전처리 과정이다. 현재 홍채인식 시스템에 있어서 사용되는 동공 검출은 영상의 모든 위치에서 원형돌출부(circular projection)를 구한 후, 경계선을 검출하여 원형의 경계 성분이 가장 강한 위치를 찾는 방법으로 연산량이 너무 많은 단점을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 같은 고주파성분에 해당 되더라도 경계선의Amplitude는 잡음의 경계선에 비해 그 값이 크다는 것을 이용하여, 경계선과 잡음을 구별할 수 있게 되고, 따라서 잡음 제거 성능을 기존의 방법에 비하여 상당히 향상시킨 웨이블렛 변환을 이용하여 동공의 특징을 추출할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권5C호
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• pp.520-529
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• 2007

본 논문에서는 웨이블릿 변환 기반 스케일러블 비디오 부호화에서 가장 중요한 요소 기술인 움직임 보상 시간적 필터링 방법의 성능에 관련된 요소들의 특성을 파악하고, 기존의 DCT 기반의 하이브리드 부호화에서 사용된 움직임 예측 방법과 가변 크기 블록을 사용한 움직임 예측 방법을 적용한 향상된 MCTF (Motion Compensated Temporal Filtering) 방법을 제안한다. 이를 통하여 시간적 필터링 과정에서의 연결성을 높이고, 프레임간 에너지를 저/고주파 프레임으로 효율적으로 분해할 수 있다. 그 결과, 고주파 프레임의 에너지를 줄여, 엔트로피 부호화 비트율을 줄일 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하여 모의 실험한 결과, 고주파 프레임에 포함된 에너지가 최대 25.86%까지 감소하는 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.292-292
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• 2021

최근 데이터 과학의 획기적인 발전으로 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘이 개발되어 다양한 분야에 널리 적용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 중 하나인 LSTM(Long-Short Term Memory) 네트워크를 기반으로 정확한 댐유입량 예측을 수행하는 SWLSTM 모델을 제안하였다. SWLSM은 모델의 정확도를 개선하기 위해 세 가지 주요 아이디어를 채택하였다. (1) 통계적 속성 (PACF) 및 교차 상관 함수(CCF)를 사용하여 적절한 입력 변수와 시퀀스 길이를 결정하였다. (2) 선택된 입력 예측 변수 시계열을 웨이블릿 변환(WT)을 사용하여 하위 시계열로 분해한다. (3) k-folds cross validation 및 random search 기법을 사용하여 LSTM의 하이퍼 매개변수들을 효율적으로 최적화하고 검증한다. 제안된 SWLSTM의 효과는 한강 유역 5개 댐의 시단위/일단위/월단위 유입량을 예측하고 과거 자료와 비교함으로써 검증하였다. 모델의 정확도는 다양한 평가 메트릭(R2, NSE, MAE, PE)이 사용하였으며, SWLSTM은 모든 경우에서 LSTM 모델을 능가하였다. (평가 지표는 약 30 ~ 80 % 더 나은 성능을 보여줌). 본 연구의 결과로부터, 올바른 입력 변수와 시퀀스 길이의 선택이 모델 학습의 효율성을 높이고 노이즈를 줄이는 데 효과적임을 확인하였다. WT는 홍수 첨두와 같은 극단적인 값을 예측하는 데 도움이 된다. k-folds cross validation 및 random search 기법을 사용하면 모델의 하이퍼 매개변수를 효율적으로 설정할 수 있다. 본 연구로부터 댐 유입량을 정확하게 예측한다면 정책 입안자와 운영자가 저수지 운영, 계획 및 관리에 도움이 될 것이다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.111-118
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• 2004

웨이블릿 변환 영역에서 계수 축소 방법의 잡음제거는 알고리즘의 단순함과 잡음제거 효과의 우수함으로 많이 사용되는 방법이다. 계수 축소 방법 중 VisuShrink는 데이터의 수와 잡음편차에 비례하는 universal 경계값을 사용하여 잡음을 제거하는 방법이다. 일반적으로 잡음편차가 알려져 있지 않으므로 universal 경계값 결정을 위해 잡음편차 추정이 필요하다. 그러나 잡음편차 추정 방법은 고주파 대역에서는 알려져 있으나 저주파 대역에 대해서는 알려져 있지 않으므로 기존의 VisuShrink 방법은 저주파 대역의 잡음을 제거할 수 없다. 본 논문에서는 단조변환에 의한 각 대역의 잡음편차를 추정하고, 추정된 편차에 가중값을 곱한 가중편차를 universal 경계값에 적용하여 최저주파 대역을 제외한 모든 대역의 잡음을 Soft-Threshold 기법으로 제거하였다. 그리고 잡음제거 특성을 비교하기 위해 기존의 VisuShrink방법 및 SureShrink방법과의 잡음제거 특성을 비교하였다. 비교 결과 본 논문에서 제시된 잡음제거 방법은 가우시안 잡음과 고압축 양자화 잡음에서 좋은 잡음 제거효과를 보였다.