• 제목/요약/키워드: 웨이블릿분석

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능동 램파 전파에 기초한 강판의 구조건전성 모니터링 (Active Lamb Wave Propagation-based Structural Health Monitoring for Steel Plate)

  • 정운;서주원;김형윤
    • 대한토목학회논문집
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    • 제29권5A호
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    • pp.421-431
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    • 2009
  • 본 연구는 유도초음파를 기반으로 한 구조물 건전성 모니터링 알고리즘 검증에 관한 것이다. 유도초음파 중 램파를 기반으로 하는 능동검사시스템을 사용하였으며 본 알고리즘의 적용에 관한 기초연구로서 강판에 표면결함인 원형노치를 감지하는 실험을 수행하였다. Pitch-catch방법으로 강판 표면 원형노치에 대한 손상 탐상을 수행하여 손상전후의 $S_0$모드를 비교함으로써 손상 특성을 파악하며 손상전후 신호의 수학적 차에 의해 구한 산란램파(scatter)에 의해 손상을 평가할 수 있다. 손상전후 신호의 $S_0$모드 램파를 분석하기 위해서 연속 가보 웨이블릿 변환을 사용하여 전파시간을 구할 수 있다. 본 알고리즘은 손상모니터링 다각형과 Pitch-catch 방법을 기초로 하며 손상 위치표정값들의 평균과 표준편차에 의해 손상위치표정 및 크기를 정확히 추정 가능함이 검증되었다.

장기간 조위관측자료 분석과 GPS 수준측량 수준원점 성과 재정의 (Redefinition of the Original Benchmark Height using Long-term Tide Observations Analysis and GPS Levelling Methods)

  • 정태준;윤홍식;황진상;이동하
    • 한국측량학회지
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    • 제29권4호
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    • pp.393-403
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    • 2011
  • 본 연구에서는 인천만의 장기간 조위관측자료를 웨이블릿 방법을 통해 분석하여 평균해수변 결정을 위한 최적의 기간을 제시하고, 적정기간에 대한 우리나라의 수직기준을 새롭게 결정하였다. 그 후 결정된 평균해수면과 연안의 지상기준점(ICGP) 간의 정밀한 높이차를 결정하기 위하여 해수면에 대한 직접적인 레이저 관측을 수행하였으며, 결정된 높이차를 전체 조위관측자료에 대해 선형보간법으로 보정하여 ICGP의 정표고를 계산하였다. 최종적으로는 계산된 ICGP의 정표고를 정밀 GPS 관측과 중력지오이드모델을 이용한 GPS 수준측량 방법을 통해 수준원점 (ORBM)과 연결하고, 새로운 평균해수변 기준의 수준원점 정표고를 결정하였다. 그 결과, 본 연구에서 결정된 인천만의 평균해수면은 1910년대의 평균해수면에 비해 약 0.026m가 변동된 것으로분 석되었으며, 새로운 평균해수면을 기준으로 GPS 수준측량에 의해 재정의된 ORBM 성과는기존성과와 약 0.035m의 차이를 나타내었다. 새로운 ORBM 성과에서 나타난 0.009m의 연결오차는 GPS 수준측량시 GPS 타원체고 결정오차와 지오이드모델링 오차 등에 기인한 것으로 판단된다. 본 연구를 통해서 정밀한 GPS 수준측량만으로 새로운 평균해수변에 기준한 ORBM 정표고 성과를 정밀하게 결정할 수 있었으며, 향후 정표고 체계로의 효율적인 전환을 위해서는 장기간의 조위관측자료를 이용한 수직기준 결정과 함께 GPS 수준측량을 통한 수준성과의 연결을 적극적으로 고려할 필요가 있다.

웨이블릿 변환을 이용한 EEG 신호의 분석에 관한 연구 (On the Analysis of EEG Signals using Wavelet Transform)

  • 김기현;박두환;조현우;이기영;이준탁
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2804-2806
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    • 2003
  • 생체신호는 생리학이나 해부학에서 주로 다루어졌으나, 최근 컴퓨터 시스템의 발전으로 공학적인 접근이 활발히 진행되고 있다. 특히 뇌의 정보를 보여주는 EEG(Electroencephalogram) 신호의 각 주파수 대역 별 에너지 분석은 의학분야에서도 매우 큰 비중을 두고 있다. 특정 뇌신경 관련질환이 갖는 대역별 주파수 특징과 Spike등을 분석하는 것은 치료와 예방에 아주 좋은 방법의 하나가 될 수 있다. 본 논문에서는 신호처리에서 높은 효율을 보이는 Wavelet Transform을 이용하여 알츠하이머병의 EEG 신호를 분석하였다.

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영역객체의 공간 범위질의에 관한 선택률 추정기법 분석 (Analysis of Selectivity Estimation Techniques for Spatial Range Query of Region Objects)

  • 정재혁;이진열;지정희;김상호;류근호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (하)
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    • pp.1383-1386
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    • 2003
  • 최근 공간 데이터베이스의 선택률 추정 문제에 대한 관심이 증가하면서, 데이터분포의 편중, 중복 계산, 메모리 공간 최소화등의 문제를 고려한 다양한 기법들이 제안되고 있다. 그러나 이들 기법들 간의 성능 분석을 통한 비교평가는 이루어지지 않고 있다. 따라서, 이 논문에서는 공간 영역 객체의 범위질의에 관한 선택률 추정 기법인 Min-Skew, 웨이블릿, 누적밀도, 오일러 히스토그램을 비교 분석한다. 즉, 실제 데이터셋을 기반으로 여러 형태의 질의에 대한 성능 비교를 통해 각 기법들을 비교 평가한다. 이 연구 결과는 새로운 기법 도출에 이용될 수 있다.

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수평,수직 히스토그램 분석법을 이용한 얼굴영역 추출과 효율적인 특징벡터을 이용한 얼굴 인식 (Face Edge Detection Using Analytical Method of Horizontal, Vertical Histogram and Face Recognition Using Efficient Characteristic Vector)

  • 최광미;김형균;박수영;정채영
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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    • pp.855-858
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    • 2004
  • 본 논문에서는 원영상 영역내 포함된 우성의 에지에 대한 구체적 정보를 이용하기 위하여 Haar 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출한다. 추출된 에지영상에 얼굴영역을 검출하기위해 이진화된 영상에 설정된 임계값을 통하여 얻은 이진영상으로부터 얼굴영역을 검출하기 위하여 얼굴의 일반적인 구조적 정보와 처리시간이 빠른 수평, 수직히스토그램 분석법을 이용하였다. 얼굴영역을 분리한 영상에 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 26개의 특징벡터를 사용한 효율적인 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용하여 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.

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자기 조직화 지도 모형을 이용한 인종별 얼굴 영상 군집화 기법 (Face Data Clustering Method for Face Recognition Using Self Organizing Feature Map)

  • 권혜련;고병철;변혜란;이일병
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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    • pp.577-579
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    • 2003
  • 본 논문에서는 생체인식 분야 중 얼굴인식의 검색 정확성 향상 및 검색 시간을 단축하기 위한 단계로 인종별 얼굴영상 데이터베이스에 대한 군집화 기법을 연구하였다. 우선, 일반적으로 얼굴 및 이미지 검색에 사용되는 다양한 특징을 추출하고, 추출한 다차원의 특징 데이터들로부터 다 인종 얼굴 데이터를 유사한 인종별로 정확하게 군집화 하기 위해 최적의 특징벡터를 자동으로 선택 할 수 있는 방법을 제안하였다. 군집결과 분석을 위해 자기 조직화 지도 모형을 이용하였는데, 이는 2차원 분석 및 가시화에 유용하며, 학습 후 코드북벡터를 사용하여 유사한 의미간의 거리부터 검색할 수 있는 특징을 가지고 있다. 특징추출에 관한 실험결과 인종별 구분을 위한 특징벡터로는 웨이블릿 주파수 성분(lowpass 성분)과 CbCr 특징벡터가 인종별 군집화에 가장 유용한 특징으로 선택되었으며. 추출된 특징을 바탕으로 semantic map을 구성하여 제안방법의 효율성을 제시하였다.

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시계열 데이터에 대한 클러스터링 성능 분석: Wavelet과 Autoencoder 비교 (Clustering Performance Analysis for Time Series Data: Wavelet vs. Autoencoder)

  • 황우성;임효상
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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    • pp.585-588
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    • 2018
  • 시계열 데이터의 특징을 추출하여 분석하는 과정에서 시게열 데이터가 가지는 고차원성은 차원의 저주(Course of Dimensionality)로 인해 데이터내의 유효한 정보를 찾는데 어려움을 만든다. 이러한 문제를 해결하기 위해 차원 축소 기법(dimensionality reduction)이 널리 사용되고 있지만, 축소 과정에서 발생하는 정보의 희석으로 인하여 시계열 데이터에 대한 군집화(clustering)등을 수행하는데 있어서 성능의 변화를 가져온다. 본 논문은 이러한 현상을 관찰하기 위해 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform:DWT)과 오토 인코더(AutoEncoder)를 차원 축소 기법으로 활용하여 시계열 데이터의 차원을 압축 한 뒤, 압축된 데이터를 K-평균(K-means) 알고리즘에 적용하여 군집화의 효율성을 비교하였다. 성능 비교 결과, DWT는 압축된 차원수 그리고 오토인코더는 시계열 데이터에 대한 충분한 학습이 각각 보장된다면 좋은 군집화 성능을 보이는 것을 확인하였다.

인쇄기기별 노이즈 특성의 빈도 분석을 통한 컬러 레이저프린터 판별 알고리즘 (Color Laser Printer Forensics Algorithm through Analyzing Noise Characteristics Co-occurrence)

  • 조현우;이해연
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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    • pp.557-560
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    • 2010
  • 고성능의 보급형 디지털 영상장비와 레이저프린터의 보급으로 인해 인쇄물의 불법적인 위변조가 사회적 문제로 대두되고 있고, 관련 범죄 또한 증가하는 추세이다. 이에 따라 디지털 포렌식 기술에 기반한 촬영 및 인쇄기기 식별 기술들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 인쇄기기별 특성에서 기인하는 인쇄물의 노이즈 특성을 이용해 인쇄기기를 판별하는 알고리즘을 제안한다. 이산 웨이블릿 변환과 위너 필터를 이용한 노이즈 특성 추출 방법을 설명하고, 추출된 노이즈 특성에서 명암도 동시발생 행렬을 계산하고 왜도, 첨도, 공분산, 상관계수의 특징을 추출하였다. 추출한 특징을 서포트 벡터 머신에 적용하여 디지털 인쇄기기의 제조사와 모델을 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 7대 프린터에서 각 371장씩 출력된 총 2,597장 이미지로 실험하였고, 제안한 알고리즘이 기존 방법에 비하여 높은 정확률을 나타냄을 보였다.

천리안 위성영상에 감지된 사쿠라지마 화산분화와 지자기 변동 분석 연구 - 2013년 8월 18일 분화를 중심으로 - (Sakurajima volcano eruption detected by GOCI and geomagnetic variation analysis - A case study of the 18 Aug, 2013 eruption -)

  • 김기연;황의홍;이윤경;이창욱
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제30권2호
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    • pp.259-274
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    • 2014
  • 2013년 8월 18일 일본의 사쿠라지마 화산에서 비교적 큰 규모의 분화가 발생하였다. 이에 본 연구에서는 천리안 위성 자료를 이용하여 화산분화 다음날 주변 지역의 화산재를 감지하였으며, 기상청 청양 지자기 관측소 자료와 함께 일본 지자기 관측소 자료를 이용하여 지자기 변동에 대해 분석하였다. 먼저, 지자기 관측 자료를 이용하여 주성분 분석을 수행하고 관측 자료의 재구성 자료를 구축하였다. 재구성된 자료는 웨이블릿 기반 셈블런스 분석을 수행하였다. 다음으로는 지자기 관측 자료의 고유값 분석을 수행하고 Kp 지수와의 웨이블릿 기반 셈블런스 필터링을 통해서 태양의 영향을 최소화하였다. 분석결과에서는 전체적으로 화산 발생 시점에서 이벤트가 발생하는 것을 확인 할 수 있었다. 다만, 일부 지자기 관측소의 경우 화산이 아닌 다른 영향을 받았을 가능성을 배제 할 수 없다. 이 연구에서는 국내 연구로는 드물게 화산 분화에 의한 지자기 영향을 분석하였으며 향후 지진 화산 연구에 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.

천해환경에서 전구음원을 이용한 지음향인자의 역추정 (Inverse Estimation of Geoacoustic Parameters in Shallow Water Using tight Bulb Sound Source)

  • 한주영;이성욱;나정열;김성일
    • 한국음향학회지
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    • 제23권1호
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    • pp.8-16
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    • 2004
  • 천해환경에서 저주파 광대역신호와 수직선배열을 이용하여, 퇴적층의 지음향인자(층두께, 종파속도, 종파감쇠계수, 밀도)를 역추정하였다. 역산방법은 모델 기반의 역산으로 유전알고리즘 (Genetic Algorithm)을 이용한 일관적 광대역 정합장처리(Coherent Broadband Matched Field Processing)기법을 사용하였다. 저주파 광대역음원으로 사용된 상업용 전구의 내폭신 호는 짧은 시간동안 많은 변화를 포함하는 천이신호이기 때문에, 분석시 시간과 주파수에 따른 창함수의 조절이 요구되는데, 주기신호분석에 주로 사용되는 퓨리에 기반의 분석방법은 이러한 점에서 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 해양도파관에서 근거리 음파전달 시 계측된 시계열신호로부터 다중경로성분을 구분하고 추출하기 위하여 시간-주파수영역에서 창함수의 크기조절이 가능한 웨이블릿 변환을 통한 신호 분석을 수행하였고, 분석된 실측음장과 계산된 복제음장의 연속웨이블릿 계수를 상호상관 시킴으로써 비용함수를 정의하였다. 비용함수의 전역최고점을 찾는 최적화 과정을 통하여 각 퇴적층의 지음향인자들을 역추정하였다. 특히 역산인자의 민감도에 따른 퇴적층별, 인자별, 분리연산을 수행함으로써 최적화과정에서 참값으로의 수렴효율을 높였다. 역산의 결과 실험해역 퇴적물 상층부에는 두께 44.43m, 음속 1549 m/s의 모래-실트-점토질(sand-silt-clay)층이 존재하고, 그 하부에는 12.28m 음속 1993 m/s의 거친모래질(Coarse sand)층의 존재를 추정해 내었다. 또한 역산 결과를 시추자료 및 탄성파 자료와 비교함으로써 본 논문에서 제안한 역산 방법의 유효성을 확인하였다.