본 논문은 원자로 제어봉구동장치 각 기구의 동작을 감시하여 이 장치에 의한 제어봉의 이동 여부를 검출하는 방법에 관한 것이다. 제어봉구동장치의 일부에서 전기적, 기계적 결함이 생기면 제어봉의 스텝 이동이 제대로 수행되지 못하고, 결국 해당 제어봉은 원자로의 목표 열적 출력을 위한 바른 위치에 도달하지 못하게 된다. 이렇게 되면 제어봉들 사이에 위치 편차가 발생하여 원하는 원자로 열적 출력을 얻을 수 없게 되므로 제어봉구동장치 각 기구의 동작을 신속하고 정확하게 파악하여 해당 제어봉의 이동 여부를 검출할 수 있어야 한다. 제어봉구동장치의 기구들은 각자의 여자 코일의 전류 파형 변화를 통해 동작 여부를 확인할 수 있는데 본 논문에서는 코일 전류 파형을 분석하기 위하여 국소적인 왜곡 검출 능력이 우수한 웨이블릿 변환 기법을 사용하였다.
본 논문에서는 두 대의 디지틀 카메라로 측정한 근거리 차량 스테레오 영상에서 시차(disparity)를 구한 후 전방 차량의 거리를 검출하는 방법을 제시한다. 다중 해상도 특성을 가진 변형된 웨이블릿을 이용하여 차량으로 생각되는 물체의 경계선을 구한다. 이때 전체적인 특징을 고려하고, 정확한 시차를 구하기 위해 점차적으로 해상도를 높이는 coarse to fine 방법을 이용하여 히스토그램을 분석하고 이를 통하여 얻어진 좌, 우 영상의 시차를 이용하여 전방 근거리 차량의 거리를 효과적으로 검출한다.
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.
본 논문에서는 JPEG Pleno에서 표준 데이터세트로 제공되고 있는 랜덤 위상 홀로그램의 압축 방법을 제시한다. 일반적으로 영상의 노이즈 성분은 압축의 효율을 크게 떨어트린다. 스페클 노이즈가 심한 홀로그램의 경우 일반 영상에 비해 압축률 대비 화질이 좋지 않다. 홀로그램의 시각화를 위한 랜덤 위상의 추가는 스페클 노이즈와 더블어 홀로그램의 압축 효율을 더욱이 떨어트린다. 랜덤 위상 홀로그램에 웨이블릿 기반의 다중 필터링 방법을 적용한다. 다중 필터링 방법은 홀로그램의 특성을 고려하여 에너지 집중도를 최대한 높이는 방법이다. 에너지 집중도가 높을수록 압축 효율이 좋은 Zero-Tree 방식의 압축을 통해 홀로그램을 압축하고 압축률 대비 정량적 화질평가로 그 효율을 분석한다.
얼굴인식은 인식과정에서 인식자에게 거부감을 유발하지 않고, 적극적인 행위 없이 자동으로 인식 과정을 거치는 장점이 있다. 그러나 촬영 환경에서의 조명 변화로 인하여 다른 인식 방법인 지문 인식이나 홍채 인식에 비하여 인식률이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 선형판별분석법을 기반으로 가시광선 영상과 적외선 영상의 웨이블릿 대역의 선택적 융합방법을 이용하여 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서 가시광선 영상과 적외선 영상을 웨이블릿 변환하여 4개의 대역으로 분할한다. 두 번째 단계에서 각 대역에 해당하는 학습영상과 테스트 영상의 유클리디안 거리를 계산한다. 세 번째로 앞서 계산된 유클리디안 거리를 이용하여 각 대역에서의 인식 실험을 수행하고, 4개 대역에서의 인식률을 고려하여 가중치를 설정한다. 마지막으로 부여된 가중치와 해당 대역의 유클리디안 거리를 융합하여 얼굴인식을 수행하여 외부 변화에 강인한 얼굴 인식 결과를 얻었다.
본 연구는 도로 관제 목적으로 사용 중인 가시 카메라(Visible Camera)를 사용하여 촬영한 도로표면 영상을 화상 인식 도로표면의 상태를 식별하는 방법과 기준을 제안하였다. 먼저, 입력 화상은 낮 시간대의 아스팔트 포장 도로면을 촬영하여 도로표면 상태의 화상을 만들었고, 편광 및 웨이블릿 변환(Wavelet transform)으로 도로 표면을 5가지의 상태(건조, 습윤, 수막, 적설, 동결)로 인식할 수 있는 분류기준절차를 연구하였다. 표면 화상 인식 과정은 편광계수(수직/수평 편광 비율) 값이 1.3 이상이면 젖은 땅으로 분류한 후, 다음으로 젖은 땅을 제외한 나머지는 웨이블릿 패킷 변환을 통해 시간-주파수 분석을 하였다. 또한 영상 템플릿을 이용하여 마른 땅과 빙판의 표준적인 주파수 특성을 분석하여, 마른 땅과 빙판을 구분하였다. 입력 영상에 대해서 제안한 도로표면상태의 인식분류 및 기준에 따라, 도로표면영상에서 마른 부분과 젖은 부분을 구분한 결과를 정리하였다.
본 논문은 초음파 거리계를 이용하는 쿼드로터 무인항공기의 고도 제어 성능 향상을 위한 정상 웨이블릿 변환 기법을 제시하였다. 쿼드로터의 수직 이착륙 시 많이 사용되는 초음파 거리계를 이용하여 지상시험을 수행하였다. 초음파 거리계는 정반사율(specular reflectance)과 음향 잡음 (acoustic noise)으로 인한 신호의 스파이크가 생긴다. 짧은 시간 간격으로 발생하는 스파이크는 시간과 주파수 영역에서의 동시 분석을 필요로 한다. 정상 웨이블릿 변환은 DWT (discrete wavelet transform)에서 다운샘플링에 의해 발생하는 문제점을 해결하기 위한 변환방법으로써 잡음제거에 DWT보다 효과적이라고 알려져 있다. 이에 초음파 거리계의 스파이크를 정상 웨이블릿 변환 기법을 이용하여 분석하였고, 실험결과 초음파 거리계의 스파이크를 효과적으로 제거할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 시계열자료의 군집분석을 위해 시간영역과 진동수영역에서의 군집 방법들을 소개하고 각 방법들의 장단점에 대해 논의하였다. KOSPI 200에 속한 15개 기업의 일별 주가자료률 이용한 비교분석 결과 비모수적인 방법인 웨이블릿을 이용한 군집분석이 가장 좋은 결과를 보였다. 비정상 시계열자료의 경우 차분 보다는 EMD를 이용하여 추세를 제거하는 방법이 스펙트럼 밀도함수를 이용한 군집분석에 더 효율적이었다.
본 논문은 걸음걸이 분석 기반의 특징 추출과 NEWFM(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions)을 이용하여 건강한 사람의 족압(foot pressure)과 파킨슨병 환자의 족압으로부터 건강한 사람과 파킨슨병 환자를 분류하는 방안을 제시하고 있다. NEWFM에서 사용할 입력을 추출하기 위해서 첫 번째 단계에서는 PhysioBank에서 제공하는 족압 데이터와 시간에 따른 족압의 변화를 이용하여 각각 4개의 특징을 추출하였다. 두 번째 단계에서는 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)을 이용하여 이전 단계에서 추출한 8개의 특징으로부터 웨이블릿 계수를 추출하였다. 마지막 단계에서는 추출된 웨이블릿 계수들을 이용하여 통계적 기법인 주파수 분포와 주파수 변동량을 이용하여 40개의 입력을 추출하였다. NEWFM은 족압 데이터로부터 8개의 특징을 추출하여 건강한 사람과 파킨슨병 환자를 분류하였을 때 왼쪽 족압과 오른쪽 족압의 차를 이용한 특징과 시간에 따른 족압의 변화에 대한 차를 이용한 특징의 경우에 높은 정확도(accuracy)가 나타났다. 이러한 결과를 통하여 걸음걸이에 있어서 질질 끄는 특징을 보이는 파킨슨병 환자의 양쪽 족압의 차가 건강한 사람의 양쪽 족압의 차보다는 상대적으로 적다는 특징을 본 실험을 통해 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 자동 추적 시스템을 이용하여 카바메이트 계열의 농약인 카보퓨란의 치명적인 투여에 대하여 반자연적인 조건에서 반응하는 깔따구의 움직임을 관찰하였다. 4령기에 있는 깔따구를 $6cm\times{7cm}\times{2.5cm}$ 크기의 서식 장소와 $18^\circ{C}$의 수온, 명기와 암기를 각각 10시간, 14시간의 조건에서 관찰을 하였다. 추적 시스템은 깔따구 몸체의 부분 점들을 탐지하여 추적하도록 하였다. 모든 실험은 반자연적인(semi-natural) 상태에서 진행되었으며 약제 카보퓨란(Carbofuran 0.1mg/l) 처리 전 후 이틀씩 모두 4일에 걸쳐서 연속적으로 진행되었다. 실험 결과 약제의 처리후에 압축된 지그제그 형태로 나타나는 "떨림 현상"과 같은 비정규적인 행동들이 종종 나타남을 알 수 있었다. 약제 처리된 종들의 행동 변화를 탐지하기 위하여, 웨이블릿 분석이 다른 움직임 패턴들을 특징화하기 위하여 사용되었다. 이산 웨이블릿에 기반하여 추출된 파라미터들은 약제처리 전후의 움직임에 대한 다른 유형의 패턴들을 표현하기 위하여 인공 신경망을 통하여 학습되었다. 이러한 웨이블릿과 인공 신경망의 통합 모델은 특징화된 움직임 패턴들의 발생 시점을 탐지할 수 있었으며, 수질 모니터링을 위한 독성 물질의 유입을 자동으로 탐지할 수 있는 도구로써 사용될 수 있음을 알 수 있었다.을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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