• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.42 no.2 s.302
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• pp.121-130
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• 2005

In this paper, we propose a feature extraction method for iris recognition using wavelet transforms. The wavelet transform is fast and has a good localization characteristic. In particular, the low frequency band can be used as an effective feature vector. In iris recognition, the noise caused by eyelid the eyebrow, glint, etc may be included in iris. The iris pattern is distorted by noises by itself, and a feature extraction algorithm based on filter such as Wavelets, Gabor transform spreads noises into whole iris region. Namely, such noises degrade the performance of iris recognition systems a major problem. This kind of noise has adverse effect on performance. In order to solve these problems, we propose to divide the iris image into a number of sub-region and apply the wavelet transform to each sub-region. Experimental results show that the performance of proposed method is comparable to existing methods using Gabor transform and region division noticeably improves recognition performance. However, it is noted that the processing time of the wavelet transform is much faster than that of the existing methods.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.11-14
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• 2001

본 논문은 컬러를 이용한 영상 검색 방법에 관한 것으로 영상 데이터의 효율적인 관리를 위해 먼저 전처리 단계로 웨이블릿 변환을 수행한 후 가장 낮은 저주파 부밴드 영상을 획득한다. 그리고, 변환 후 획득된 영상을 클러스터로 구분한 후, 고유치 및 고유 벡터를 이용하여 특징을 추출하여 색인 정보로 이용하였다. 클러스터링은 영상 화소의 컬러공간 상의 3차원 거리를 클러스터링의 기준으로 삼아 순차 영역 분할(Sequential Clustering) 방법을 적용하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.845-848
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• 2001

본 논문에서는 multipath 환경에서 효과적으로 시지연을 추정하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 전처리 과정으로 웨이블릿 변환을 적용하였으며, 적응 알고리즘으로는 RLS를 계층적인 구조로 나타낸 HRLS(Hierarchical RLS)를 사용하였다. 시지연은 신호 분해과정 이후 각각의 부밴드에서 primary 신호와 reference 신호 사이의 MSE(Mean of Squared Error)를 최소화 시키는 적응 메카니즘을 사용하여 추정하였다. 아울러 모의실험을 통하여 제안된 알고리즘의 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.283-286
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• 2003

디지털 데이터의 복제가 확산됨에 따라 여러 가지 멀티미디어 데이터에 대한 소유권 문제와 이를 효율적으로 보호할 수 있는 기술이 요구되고 있다. 원영상과 삽입될 워터마크 영상을 웨이블릿 분해하고 인간 시각시스템을 사용하여 삽입하고 추출하였다. 삽입된 영상의 인증을 위한 방법으로 통계학적 접근 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안한 방법은 영상의 화질이 우수하였으며 외부의 공격에도 강인성이 뛰어나고, 검출된 워터마크의 시각적인 인지도가 높음을 알 수 있다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.275-278
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• 2006

본 연구는 전정색(panchromatic) 고해상도 위성영상을 이용하여 산화피해림과 비산화림을 대상으로 수종별로 구분하여 조사하였다. 제안된 방법은 회색단계 공발생 행렬(Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM)을 통하여 생성된 질감 영상(textural images)과 웨이블릿 분해 영상(wavelet decomposition images)의 융합을 실시하여 질감 영상에서 추출될 수 있는 정보와 웨이블릿 분해를 통해 얻을 수 있는 정보를 획득하고자 하였다. 그 결과로 동일 수종을 형성하는 임반이나 산화피해 정도가 유사한 산림의 경우 영상의 밝기값의 분포가 일정한 범위 내에서 형성되어 수종 분류 및 산화피해 등급의 구분이 가능했으나, 영상 내 경계효과(edge effect) 현상은 일부 영상에서 나타났다.

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.5 no.1
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• pp.13-21
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• 2003

To investigate the safety and stability of a concrete lining, numerous studies have been conducted over the years and several methods have been developed. Most signal processing techniques of NDT have been based on Fourier analysis. However, the application of Fourier analysis to analyze recorded vibrational signal shows results in the frequency domain only, and it is not enough to analyze transient waves precisely. In this study, Wavelet theory was employed for the analysis of non-stationary wave induced by mechanical impact on tunnel concrete lining. The Wavelet transform of transient signals provides a method for mapping the frequency spectrum as a function of time. To verify the availability of Wavelet transform as a time-frequency analysis tool, model experiments have been conducted and the thickness of the concrete lining was estimated based on the proposed theory. From this study, it was found that the contour map by Wavelet transform provides more distinct results than the power spectrum by Fourier transform and it was also found that Wavelet transform was also an effective tool for the analysis of dispersive waves in tunnel concrete linings.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.51-53
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• 2021

본 논문에서는 초고해상도를 갖는 복소 홀로그램을 압축하기 위한 전용 코덱에서 SPIHT(set partitioning in hierarchical trees)를 사용할 경우에 발생할 수 있는 문제점을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 복소 홀로그램을 위한 코덱의 개발은 크게 전용 압축 방법을 만드는 방법과 HEVC 및 JPEG2000과 같은 앵커 코덱을 이용하고 전후처리 기법을 추가하는 방법으로 구분될 수 있다. 전용 압축 방법을 만드는 경우에, 복소 홀로그램의 공간적인 특성이 매우 독특하기 때문에 이 신호를 해석하기 위한 별도의 변환 도구가 필요하다. 많은 연구들에서 웨이블릿 변환이 여기에 좋은 대안이 될 수 있다는 것을 보여왔다. 웨이블릿 변환을 사용할 경우에 압축을 위해서 EZW, EBCOT 그리고 SPIHT를 사용할 수 있다. EBCOT의 경우에 복잡도가 너무 높고, EZW으 경우에는 성능이 좋지 않다. 따라서 SPIHT는 좋은 대안이 될 수 있을 것이다. 그러나 EZW와 SPIHT 같은 부대역 단위의 제로트리 기반의 알고리즘들은 고해상도의 영상에 대해서 고압축으로 코딩할 경우에 비트스트림 제어 시 온전한 부대역의 정보가 제대로 전송되지 못하는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 웨이블릿 부대역의 분할 방법을 이용하여 이와 같은 문제를 해결하기 위한 시도를 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.278-278
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• 2020

감조하천이 위치한 연안 지역의 경우, 강우 및 태풍과 발생과 동시에 만조위가 겹치게 되면 큰 홍수 피해를 입는 지역이다. 감조하천은 조석의 영향으로 인해 물의 흐름 및 수위가 주기적으로 진동하는 특성을 보이고 있다. 조석 현상은 주로 기조력에 의한 주기적인 운동이 발생하지만, 풍속, 저기압 등의 영향도 함께 포함되어 있다. 연안 지역에 대한 홍수 위험 관리를 위해, 본 연구에서는 연안 지역 내 위치한 조위 관측소의 조위 자료를 주기적인 운동을 보이는 조석 성분과 확률론적인 운동을 보이는 파고 성분으로 분리하고자 하였다. 자료 내 각각 세부적인 특성을 확인하기 위해 주파수 대역별 필터링이 가능한 이산형 웨이블릿 변환을 통해 자료를 6단계로 분해하였다. 분해된 각 성분 별 주기성 및 주파수 분석을 실시하여 조석 성분 및 파고 성분으로 분리하였으며, 최종적으로 자료 내 각각 66% 및 34%의 비중을 차지하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과를 활용한다면, 파고의 영향을 고려한 연안 지역의 홍수 관리의 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.42 no.4 s.304
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• pp.39-48
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• 2005

This paper proposes novel texture segmentation method using Bayesian estimation method and neural networks. We use multi-scale wavelet coefficients and the context information of neighboring wavelets coefficients as the input of networks. The output of neural networks is modeled as a posterior probability. The context information is obtained by HMT(Hidden Markov Tree) model. This proposed segmentation method shows better performance than ML(Maximum Likelihood) segmentation using HMT model. And post-processed texture segmentation results as using multi-scale Bayesian image segmentation technique called HMTseg in each segmentation by HMT and the proposed method also show that the proposed method is superior to the method using HMT.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.7
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• pp.127-132
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• 2021

This paper applies a machine learning model to forecasting freight rates in dry bulk and tanker markets with wavelet decomposition and empirical mode decomposition because they can refect both information scattered in the time and frequency domain. The decomposition with wavelet is outperformed for the dry bulk market, and EMD is the more proper model in the tanker market. This result provides market players with a practical short-term forecasting method. This study contributes to expanding a variety of predictive methodologies for one of the highly volatile markets. Furthermore, the proposed model is expected to improve the quality of decision-making in spot freight trading, which is the most frequent transaction in the shipping industry.