• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2000.10b
• /
• pp.927-930
• /
• 2000

본 논문은 문서 영상에 대해 투영을 사용하여 영역을 나누었고 각 영역에 대해 고주파 밴드의 웨이블렛 계수의 통계적 분산과 히스토그램을 기반으로 한 두 가지 특징을 사용하여 문자와 그림으로 분류하였다. 투영으로 나누어진 영역들에 대해 일정 크기의 블록으로 나누고 두 가지 특징에 따라 문자와 그림으로 분류하였다. 따라서 투영에 의해 나뉜 영역 중 문자와 그림이 혼합되어 의미가 모호한 영역에 대해 잘못 분류되는 가능성을 줄일 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2016.11a
• /
• pp.103-106
• /
• 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.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
• /
• v.51 no.8
• /
• pp.87-96
• /
• 2014

In this paper, we propose a directionally adaptive aliasing and noise removal using dictionary learning based on space-frequency analysis. The proposed aliasing and noise removal algorithm consists of two modules; i) aliasing and noise detection using dictionary learning and analysis of frequency characteristics from the combined wavelet-Fourier transform and ii) aliasing removal with suppressing noise based on the directional shrinkage in the detected regions. The proposed method can preserve the high-frequency details because aliasing and noise region is detected. Experimental results show that the proposed algorithm can efficiently reduce aliasing and noise while minimizing losses of high-frequency details and generation of artifacts comparing with the conventional methods. The proposed algorithm is suitable for various applications such as image resampling, super-resolution image, and robot vision.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
• /
• v.49 no.2
• /
• pp.94-101
• /
• 2012

This paper proposes an improved image steganalysis scheme to raise the detection rate of stego images out of cover images. To improve the detection rate of stego image in the steganalysis, tiny variation caused by data hiding should be amplified. For this, we extract feature vectors of cover image and stego image by two steps. First, we separate image into upper 4 bit subimage and lower 4 bit subimage. As a result, stego noise is expanded more than two times. We decompose separated subimages into twelve subbands by applying 3-level Haar wavelet transform and calculate co-occurrence probabilities of two different subbands in the same scale. Since co-occurrence probability of the two wavelet subbands is affected by data hiding, it can be used as a feature to differentiate cover images and stego images. The extracted feature vectors are used as the input to the multilayer perceptron(MLP) classifier to distinguish between cover and stego images. We test the performance of the proposed scheme over various embedding rates by the LSB, S-tool, COX's SS, and F5 embedding method. The proposed scheme outperforms the previous schemes in detection rate to existence of hidden message as well as exactness of discrimination.

• Journal of Korean Society of Transportation
• /
• v.33 no.3
• /
• pp.284-293
• /
• 2015

The objective of this paper is to determine the conditions of road surface by utilizing the images collected from closed-circuit television (CCTV) cameras installed on roadside. First, a technique was examined to detect wet surfaces at nighttime. From the literature reviews, it was revealed that image processing using polarization is one of the preferred options. However, it is hard to use the polarization characteristics of road surface images at nighttime because of irregular or no light situations. In this study, we proposes a new discriminant for detecting wet and dry road surfaces using CCTV image data at night. To detect the road surface conditions with night vision, we applied the wavelet packet transform for analyzing road surface textures. Additionally, to apply the luminance feature of night CCTV images, we set the intensity histogram based on HSI(Hue Saturation Intensity) color model. With a set of 200 images taken from the field, we constructed a detection criteria hyperplane with SVM (Support Vector Machine). We conducted field tests to verify the detection ability of the wet road surfaces and obtained reliable results. The outcome of this study is also expected to be used for monitoring road surfaces to improve safety.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2011.05a
• /
• pp.433-433
• /
• 2011

수자원 계획 및 관리를 위한 지표 자료로서 일유량은 매우 유용하기 때문에 정확한 일유량 산정의 문제는 매우 중요하다. 그러나 우리나라의 경우 조석이나 배수 갑문 혹은 보 등에 의한 배수 영향으로 인해 수위-유량관계곡선식만으로 정상적인 유량산정이 어려운 지점이 다수 존재한다. 특히, 한강대교 지점과 같이 조석영향 구간에서 수위-유량관계곡선식에 의해 산정된 일유량은 자료에 대한 곡선식의 적합도 문제로 그 정확도가 매우 낮았다. 최근 자동유량측정에 의해 시간단위 이하의 실시간 유량이 생산되고 있고 이를 이용하여 일유량을 환산하고 있어 과거에 비해 보다 정확한 일유량 산정이 가능해 졌다. 그러나 신뢰도 있는 일유량을 안정적으로 제공하기 위해서는 보다 다양한 조건을 고려한 비교 검증 연구가 요구되는 실정이다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 한강대교 지점과 같이 조석영향을 받는 지점의 일유량 산정방법 및 산정개념에 따른 유황의 차이와 적정성을 평가하여 보았다. 각 산정방법 및 산정개념 별로 산정된 일유량을 통해 유황을 산정하여 한강대교 지점의 일유량 산정방법에 대한 적정성을 평가하고 적절한 유황산정을 위한 목적별 대안을 제시하였다. 산정방법 별로는 기존의 수위-유량관계 곡선식으로 변환된 자료, 자동유량측정자료, 그리고 자동유량측정자료에서 조석성분을 제거한 순수 유출성분자료를 이용하여 일유량을 산정하였고, 이를 이용하여 산정된 유황에 대한 비교 분석을 실시하였다. 수위-유량관계곡선식에 의한 일유량은 수문조사연보의 자료를 이용하였고 자동유량자료를 이용한 일유량은 시자료를 평균하여 일유량으로 환산하는 방법을 사용하였다. 자동유량 자료에서 조석성분을 제거한 순수 유출성분의 추출은 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 이용하였다. 각 방법별로 산정된 일유량을 비교한 결과 수위-유량관계곡선식에 의해 산정된 일유량이 자동 유량자료로 산정된 일유량에 비해 전반적으로 크게 나타났고, 2009년 한해 동안의 유출용적을 비교해 본 결과 18%정도 더 크게 산정되었다. 산정개념에 따른 비교에서는 조석성분 유량의 유효성 여부에 따른 유황을 비교하였으며, 조석성분 유량도 실효적 유량으로 간주한 경우 이론적 확률 분포형에 적합시켜 산정한 평균 갈수량은 15.7 ��/s(동절기 이상 거동기간인 2009년 11월 17일-12월 12일 기간을 제외하고 산정된 결과이나 불확실성은 잔존)에서 $53.2m^3/s$로 증가하였다. 따라서 유지유량의 목적상 경관용수나 생태용수가 중요한 지점으로 조석성분 유량이 이에 유효하다면, 유황산정을 위한 한강대교 지점의 일유량 산정방법은 다양한 목적에 비추어 추가적인 분석 검토가 필요할 것으로 판단된다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.40 no.9
• /
• pp.1731-1733
• /
• 2015

Since electroencephalogram(EEG) has non-linear and non-stationary properties, it is effective to analyze the characteristic of EEG with time-frequency method rather than spectrum method. In this letter, we propose the modified drowsiness detection system using discrete wavelet transform combined with errors-in-variables and multilayer perceptron methods. For the comparison of the proposed scheme with the previous one, the state 'others' is added to the previous states of drivers: 'alertness,' 'transition,' and 'drowsiness.' From the computer simulation using machine learning, we confirm that the proposed scheme outperforms the previous one for some conditions.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
• /
• v.35 no.8
• /
• pp.965-970
• /
• 2011

We develop a diagnostic system to monitor failures in an engine-assembly line. Existing techniques such as sensory analysis, time domain analysis, frequency analysis, and statistical analysis have limitations in the diagnosis of engine-assembly failure when there are abnormal vibration waveforms (crashing and damping signals) during the assembly. We use a wavelet technique to deal with crashing and damping signals. We also implement a new technique for developing diagnostic rules from sensor data, and we demonstrate its validity.

• Korean Chemical Engineering Research
• /
• v.48 no.4
• /
• pp.475-482
• /
• 2010

In this work, soft sensor based on image anlaysis is proposed for quantitatively estimating the visual appearance of manufactured products and is applied to quality monitoring. The methodology consists of three steps; (1) textural feature extraction from product images using wavelet transform, (2) numerical estimation of the product appearance through projection of the textural features on subspace, and (3) use of latent variables of textural features (i.e., numerical estimates of product appearance). The focus of this approach is on the consistent and quantitative estimation of continuous variations in visual appearance rather than on classification into discrete classes. This approach is illustrated through the application to the estimation and monitoring of the appearance of engineered stone countertops.

• Journal of IKEEE
• /
• v.6 no.1 s.10
• /
• pp.80-86
• /
• 2002

This paper presents a fast hardware architecture to implement a 2-D DWT(Discrete Wavelet Transform) computed by lifting scheme framework. The conventional 2-D DWT hardware architecture has problem in internal memory, hardware resource, and latency. The proposed architecture was based on the 4-way partitioned data set. This architecture is configured with a pipelining parallel architecture for 4-way partitioning method. Due to the use of this architecture, total latency was improved by 50%, and memory size was reduced by using lifting scheme.