• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅲ
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• pp.1427-1430
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• 2003

본 논문에서는 저작권 보호를 위하여 임계값을 이용한 워터마킹 기법을 제안한다 저작권을 보호하기 위하여 원 영상을 웨이블릿 변환하여 얻어진 웨이블렛 계수의 LSB(least significant bit)와 워터마크 영상을 동적 임계값을 적용하여 생성한 4장의 이진영상을 각 주파수 영역 HL1, LH1, HL2, LH2에서 XOR연산을 하여 워터마크를 삽입한다. 화질 열화가 많은 저주파 영역과 손실압축에 약한 고주파 영역을 제외한 영역에 워터마크를 삽입하였다. 실험결과로써, 화질의 열화가 적은 워터마크 삽입영상을 얻을 수 있었으며, 강인하게 워터마크가 추출이 되었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제9C권4호
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• pp.459-466
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• 2002

본 논문에서는 웨이블렛 서브밴드 필터링기법을 이용하여 다중의사 결정기법에 기반을 둔 잡음에 강인한 화자식별 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 잡음이 첨가된 음성신호를 웨이블렛 서브밴드 필터뱅크를 이용하여 각 주파수 대역별로 신호를 분리한 후 개별적인 대역별로 인식 알고리즘을 수행하기 때문에 어떤 서브밴드에서의 노이즈 영향이 상대적으로 적으므로 대역제약된 형태로 주어지는 일반적인 주변잡음이 있는 환경하에서 우수한 성능을 보일 수 있도록 시스템을 구성하였다. 제안된 알고리즘은 화자인식 기법으로 널리 쓰이고 있는 벡터양자화 알고리즘만을 적용한 경우에 비해 15∼60%의 향상된 인식률을 보였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.79-87
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• 2011

본 논문에서는 웨이블렛(Wavelet) 변환을 이용한 태양광 발전시스템의 고장진단에 관한 연구를 수행하였다. 기존에는 추가적인 하드웨어와 센서를 사용하여 인버터의 고장을 진단하는 방법으로, 단가가 상승하고 사양이 바뀔 경우 재설계를 해야 하는 문제점이 있었다. 제안된 방식은 인버터 전류나 전압과 같은 상태변수들을 다단계 변환을 통해 얻어낸 웨이블렛 계수들의 변화를 감지하여 고장의 종류와 부위를 인식하는 방법이다. 정규화 표준 편차를 이용하여 웨이블렛 계수의 변화로부터 정확하고 신속한 고장 진단이 가능하다. 이 방법은 간단한 계산과 고장 유형을 정확하게 예측할 수 있는 장점이 있다. 컴퓨터 시뮬레이션과 제어기 제작을 통한 실험 결과로서 연구의 타당성을 입증하였다.

• 응용통계연구
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• 제24권6호
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• pp.1181-1196
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• 2011

영상 융합은 특징이 다른 두 개 이상의 영상에 대하여 각 영상의 특징을 모두 갖는 하나의 영상으로 재구성하는 기술로 의료 분야, 군사 분야, 원격 탐사 분야 등 여러 분야에 활용되고 있다. 지금까지 웨이블렛 기반 영상 융합은 주로 이산 웨이블렛 변환 하에서 고주파 영역에서는 표준편차와 같은 액티비티(activity) 측도를 사용하고 저주파 영역에서는 두 영상의 픽셀값의 평균을 취함으로써 이루어져 왔다. 그러나, 이산 웨이블렛 변환은 이동불변(translation-invariance)하지 않으므로 융합 영상에 블록 인공물이 생기곤 한다. 본 논문에서는 이산 웨이블렛 변환의 단점을 보완한 정상 웨이블렛 변환을 이용하여 고주파 영역에서는 영상 특징에 민감하지 않은 사분위수 범위를 사용하고 저주파 영역에서는 고주파 영역의 사분위수 범위 정보를 이용하여 영상을 융합하고자 한다. 영상 실험 결과, 제안된 방법은 정성적이고 정량적인 평가에서 입력 영상의 종류에 관계없이 로버스트한 결과를 낳음을 알 수 있었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제9권2호
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• pp.129-136
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• 2005

교량의 안전진단 과정에서 안전성 평가를 위해 전면교통통제 하에 차량재하시험이 일반적으로 실시된다. 교통통제의 단점을 개선시킨 최근에 제안된 의사정적재하시험에서는 계측된 시간이력 데이터 중 자유진동 부분을 퓨리에변환시켜 고유진동수를 구한다. 이렇게 구해진 고유진동수에는 분석기법에 따른 오차가 포함되며, 자유진동 데이터의 획득에도 다소 애로사항이 따른다. 이 연구에서는 Morlet wavelet를 모웨이블렛으로 하는 웨이블렛변환을 의사정적재하시험으로 계측한 데이터에 적용하여 구한 고유진동수와 감쇠율이 신뢰성을 가지며, 이 분석기법이 의사정적재하시험에 의한 차량재하시험의 자료 분석에 적용 가능하고 타당성이 있음을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.249-255
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• 2013

본 논문에서는 해양 환경에서 획득한 IR 영상으로부터 웨이블렛 변환을 이용한 크기 변화에 무관한 물표 탐지 알고리즘을 제안한다. 모폴로지 연산을 이용하여 영상의 잡음을 제거한 후 2-D 이산 Haar 웨이블렛 변환(DHWT) 기법을 통해 수평 방향 에지(HL), 수직 방향 에지(LH), 대각선 방향 에지(HH) 영상들을 생성한다. 해양 환경을 고려하여, 웨이블렛의 각 레벨에서 수평과 수직 에지 영상을 가우시안 블러링을 수행하고 블러링된 수직 및 수평 에지들을 서로 곱하여 하나의 영상으로 결합하여 saliency map을 생성한다. 그런 다음 saliency map을 이진화 하여 물표 후보 영역을 추출한다. 마지막으로 물표 후보 영역에서 소영역 제거를 통해 최종적인 물표 영역을 추출한다. 실험결과에서는 제안된 알고리즘의 타당성을 보인다.

• 응용통계연구
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• 제24권4호
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• pp.695-708
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• 2011

영상융합이란 두 개 이상의 영상을 하나의 영상으로 결합하는 기술로 원격탐사, 컴퓨터 비전, 로보틱스, 의료영상 그리고 군사분야 등 여러 분야에서 활용되고 있다. 지금까지 웨이블렛 변환을 이용한 영상 융합규칙들은 웨이블렛 분해 후 얻어진 각 영역에서 평균 혹은 분산과 같은 액티비티(activity) 측도를 단순 수치 비교를 통하여 영상융합의 픽셀을 선택하였다. 이 경우 특징을 갖고 있는 영상이 융합과정에서 배제될 수 있고 또한 잡음의 영향으로 왜곡된 융합영상을 얻을 가능성이 높다. 본 논문에서는 웨이블렛 변환 하에 분산에 대한 통계적 검정인 제곱 순위 검정을 사용하여 통계적으로 유의하다고 판단되는 영역만을 융합 영상의 대체 영역으로 선택하였다. 영상 실험 결과 제안된 방법은 가시적인 평가에서 뿐 만 아니라 정량적인 평가에서도 입력 영상의 종류와 관계없이 기존의 방법들 보다 뛰어난 결과를 보여주었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권2호
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• pp.287-292
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• 2006

주성분 분석(Principal component hnidvsis : PCA)은 물체 인식 기술에서 가장 효율적인 방법으로 인정되고 있으나 영상 크기의 제곱에 비례하여 계산량이 증가하고 조명의 변화에 따라 정확성이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 웨이블렛변환(Wavelet Transform)과 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)를 사용하였다. 계산량이 증가하는 문제는 웨이블렛 변환으로 낮은 해상도의 영상을 사용하여 해결하였다. 조명의 변화에 따라 정확성이 떨어지는 문제는 히스토그램 평활화를 사용하여 영상의 대조를 크게 하고 휘도치의 분포를 펼침으로써 해결하였다. 제안한 기법으로 실험한 결과 조명변화에 영향을 최소화하여 인식률이 향상되고, 웨이블렛 변환으로 처리할 영역을 줄여 처리 시간이 크게 단축됨을 보여 주었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제12권2호
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• pp.61-66
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• 2004

최근 위성 탑재 센서의 종류와 영상의 공간해상도가 다양해지고 서로 다른 시기에 관측 수집된 영상자료를 모자이크하여 지형공간정보체계(GIS)와 같은 응용분야에서의 활용에 대한 필요성이 점차 커지고 있다. 영상 모자이크에는 영상정합, 분광정보 조정과 같은 다양한 기법들이 필요하다. 웨이블렛 변환 기반 영상정합 기법을 적용하여 영상 모자이크의 자동화에 대해 연구하고자 하였다. 본 논문에서는 폴리곤 클리핑 기법을 적용하여 두 영상에서 중복 영역을 추출하고자 중복영역에 대하여 형상 기반 정합과 영역 기반 정합을 동시에 적용하는 웨이블렛 변환 기법을 이용함으로써 자동으로 접합점을 추출하였다. 또한 영상 모자이크를 수행함에 있어서 두 영상의 분광 정보를 조정하기 위한 방사 보정기법은 히스토그램 정합 기법을 적용하여 연구 분석하였다. 본 연구에서 적용한 폴리곤 클리핑 기법 결과로 중복영역과 모자이킹 영역을 자동을 추출할 수 있었다. 그리고 다해상도 웨이블렛 분석 기법을 이용하여 특징점에 대해 영상정합을 수행하고 이를 이용하여 모자이킹 접합선을 추출한 결과 접합부분에서 불연속 부분 없이 모자이킹 영상을 생성할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권12호
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• pp.1321-1330
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• 2012

본 연구에서는 비선형적 모델인 웨이블렛-인공신경망을 적용하여 충주댐 유역의 일유입량을 예측하였다. 일반적으로 시계열 자료는 경향성, 주기성 및 추계학적 성분의 선형조합으로 이루어져 있다. 그러나 이러한 자료를 통해 시계열 모형 구축 시 경향성 및 주기성은 제거되어야하는 성분이다. 따라서 수문기상자료에 포함되어있는 경향성 및 주기성과 같은 비선형 동역학적 잡음과 측정과정에서 발생하는 단순잡음을 제거시키기 위해 디노이징기법인 웨이블렛 변환을 적용하였다. 웨이블렛 변환을 적용한 자료를 입력자료로 사용한 웨이블렛-인공신경망(WANN)과 원자료를 사용한 인공신경망(ANN)을비교하였다. 산정결과 결정계수와 선형회귀를 통한 기울기는 WANN이 ANN보다 각각0.032, 0.0115 더 큰값을 나타냈고, 타겟값과 예측값 사이의 오차를 나타내는 RMSE와 RRMSE는 WANN 모형이 ANN 보다 각각 37.388, 0.099 더 작은값을 나타냈다. 따라서 본 연구에서 적용한 WANN 모형이 ANN 보다 정확한 결과를 나타내었으며, 웨이블렛 변환을 통한 디노이징 기법의 적용이 잡음이 포함되어 있는 원자료의 사용보다 더 정확한 예측을 하는 것으로 판단된다.