• 한국도로학회:학술대회논문집
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• 한국도로학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.239-244
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• 2005

• 한국측량학회지
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• 제26권5호
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• pp.513-518
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• 2008

지구 중력장의 경년변화 관측을 통한 전 지구 차원에서의 대규모 질량이동 및 그 변화에 대한 연구는 지속적으로 진행되고 있다. 여기에는 지구의 편평 정도를 나타내는 $J_2$(또는 지구 중력장모델의 $C_{20}$)에 대한 연구도 포함되며, 최근에는 GRACE를 비롯한 위성중력기술의 개발로 기존의 SLR 등 우주관측기술의 관측결과와 비교분석을 수행할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 2002년 4월부터 2008년 5월사이의 GRACE 월별 중력장모델(CSR RL04)을 이용하여 저차항 중력장 구면조화 계수 $C_{20}$의 시계열 변화를 구하고 SLR 관측 자료로부터 얻어진 $C_{20}$ 값과 비교분석을 수행하였다.시계열 데이터의 분석에는 웨이블릿 변환 신호분석기법을 사용하였으며,구체적으로 연속 웨이블릿 변환,직교 웨이블릿 변환 및 웨이블릿 상관간계 분석을 수행하였다.분석 결과, GRACE와 SLR의 $C_{20}$ 결과는 모두 감소하는 추세를 나타내었으며, 1년 주기를 나타내는 SLR과는 달리 GRACE는 반년 주기에서 더욱 높은 강도를 보였다.또한,GRACE는SLR와의 직교 웨이블릿 스펙트럼 및 상관관계 분석에서도1년 주기에서 매우 강한 상관관계를 보여주었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권5D호
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• pp.483-492
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• 2012

슬립폼 공법에 있어서 초기경화시간은 콘크리트가 거푸집에서 안전하게 빠져나올 수 있는 굳기를 갖게 되는 콘크리트 타설 후 경화시간으로써 슬립폼 시스템의 상승속도를 결정하는 중요한 요소이다. 따라서 슬립폼 시스템의 안전성 확보와 콘크리트의 시공품질을 확보하도록 초기경화시간을 파악하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 초음파를 이용하는 기법 중 표면파 속도를 이용하여 콘크리트의 경화정도를 파악하여 초기경화시간을 추정함으로써 슬립폼 시스템의 상승 시기를 결정하는 연구를 수행하였다. 관입저항시험과 압축강도시험을 수행하여 콘크리트의 초기경화시간과 압축강도와의 관계를 규명하였고, 또한 압축강도와 표면파 속도와의 관계를 규명하기 위해 초음파시험을 동시에 수행하였다. 표면파 속도를 측정하기 위해 연속웨이블릿변환을 사용하였으며, 이때 수치해석을 통해 연속웨이블릿변환의 사용에 대한 타당성을 입증하였다. 이로부터 슬립폼 시스템의 상승에 요구되는 표면파 전파속도를 제안하였으며, 슬립폼 시스템의 축소모형실험을 수행하여 제안한 표면파 속도가 슬립폼 상승 시기를 결정하는데 사용될 수 있음을 입증하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.273-279
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• 2008

본 논문에서는 웨이블릿 기반 화소차이 행렬을 이용한 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 전처리과정으로 1-레벨 웨이블릿 변환을 수행한 후, 저주파 대역을 제외한 고주파 대역부분의 계수 블럭을 정규화하여 웨이블릿역변환을 거쳐 참조 영상을 만든다. 원 영상과 참조 영상의 인접블럭에 대한 분산을 계산하고 고주파 성분이 원 영상에 미치는 지역적 특성을 고려하여 워터마크를 삽입한다. 실험결과, 제안한 방법이 비가시성이 우수하고 외부공격(잡음첨가, 필터링, JPEG)의 영상처리에 강인함을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.478-480
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• 2001

본 논문에서는 실제 도로 영상에서 움직이는 물체를 검출하고 판별하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 연속된 영상의 차영상에 적응적 임계간을 적용하여 움직임이 있는 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보영역에 관심의 대상이 되는 물체의 포함 여부를 판별하기 위해 신경망을 사용한다. 신경망의 입력으로 사용되는 특징 벡터들의 차원을 줄이기 위해, 후보 영역의 스케일 공간 웨이블릿 특징 벡터 (scale-space wavelet feature vector)들을 사용한다. 제안된 방법은 비디오 기반의 응용 프로그램에 유용하게 이용될 수 있으며 특히, 시간에 따라 조명이 변하거나 잡음이 포함된 비디오 영상에 대해 좋은 결과를 얻을 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권8B호
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• pp.1119-1128
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• 2001

본 논문에서는 이차원(2-D) 이산 웨이블릿 면환(Discrete Wavelet Transform, DWT)을 이용한 연상압축기를 FPGA 칩에서 실시간으로 동작 가능하도록 하는 효율적인 메모리 스케줄링 방법(E$^2$M$^2$)을 제안하였다. S/W적으로 위의 메모리 사상 방법을 검증한 후, 실제로 상용화된 SFRAM을 선정하여 메모리 제어기를 구현하였다. 본 논문에서는 Mallet-tree를 이용한 2-D DWT 영상압축 칩을 구현할 경우를 가정하였다. 이 알고리즘은 연산 과정에서 많은 데이터를 정장하여야 하는데, FPGA는 많은 데이터를 저장할 수 있는 메모리가 내장되어 있지 않으므로 외부 메모리를 사용하여야 한다. 외부메모리는 열(row)에 대해서만 연속(burst) 읽기, 쓰기 동작이 가능하기 때문에 Mallet-tree 알고리즘의 데이터 입출력을 그대로 적용할 경우 실시간 동작을 수행하는 DWT 압축 칩을 구현할 수 없다. 본 논문에서는 데이터 쓰기를 수행할 경우에는 메모리 셀(cell)의 수직 방향을 저장시키고 읽기를 수행할 때는 수평으로 데이터의 연속 읽기를 수행함으로써 필터가 항상 수평 방향에 위치하게 하는 방법을 제안하였다. 입방법을 C-언어로 DWT 커넬(Kernel)과 메모리의 에뮬레이터(emulator)를 구현하여 실험한 결과, Mallat-tree 이론을 그대로 적용시켰을 때와 동일한 필터링을 수행할 수 있음을 검증하였다. 또한, 상용화된 SDRAM의 메모리 제어기를 H/W로 구현하여 시뮬레이션 함으로써 본 논문에서 제안한 방법이 실제적인 하드웨어로 실시간 동작을 할 수 있음을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.425-427
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• 2000

얼굴 표정은 사람의 감정을 표현함과 동시에 그것을 이해할 수 있는 중요한 수단이다. 최근 이러한 얼굴 표정의 자동인식과 추적을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 대략적인 얼굴영역을 설정하여 얼굴의 표정을 나타내는 표정요소들을 찾아낸 후, 각 요소의 특징점을 추출하고 추적하는 방법을 제시한다. 제안하는 시스템의 개요는 입력영상의 첫 프레임에서 얼굴영역 및 특징점을 찾고, 연속되는 프레임에서 반복적으로 이를 추적한다. 특징점 추출과 추적에는 템플릿 매칭과 Canny 경계선 검출기, Gabor 웨이블릿 변환을 사용하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
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• pp.157-160
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• 2000

본 논문에서는 교통 감시 시스템의 필수 단계중에 하나인 실시간 자동차 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 후보 영역 추출 단계와 자동차 인식 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계에서는 연속된 두 프레임간의 차영상 분석 방법을 기반으로 하여 움직임이 있는 후보 영역을 추출한다. 두 번째 단계에서는 추출된 후보 영역에 자동차가 포함되어 있는지를 판별하기 위해 웨이블릿 변환 계수들을 입력으로 하는 신경망을 사용한다. 일반 도로에서 획득한 230대의 자동차가 포함된 동영상을 실험한 결과, 자동차 검출율은 97.8%, 프레임당 처리 시간은 0.12ms이다. 본 논문에서 제안한 실시간 자동차 검출 방법은 교통 감시 시스템에 유용하게 적용될 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.177-180
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• 2005

본 연구는 연속 회분식 반응기(SBR) 공정에서 시계열 데이터 마이닝을 이용하여 공정에 사용된 기기의 고장 진단 알고리즘 개발에 대한 내용을 보여주고 있다. 공정에서 비정상적인 반응을 유발하는 장비 관리에 대한 연구는 폭넓게 수행되고 있지 않으므로, 이러한 장비 진단은 소규모 하$\cdot$폐수처리장을 무인자동화로 통합관리에 유용하게 적용될 수 있다. 본 연구에서는 진동신호를 이용하여 무인자동화를 위해 선행되어야 하는 공정기기의 공장진단에 관한 알고리즘을 개발하였다.

• 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.