• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권11호
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• pp.1147-1155
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• 2005

본 논문은 단순한 형태의 개인 착인 및 검증방법의 한계를 극복하여 절도나 누출에 의해 도용될 수 없고 변경되거나 분실할 위험성이 없는 새로운 형태의 인증 방법인 홍채인식을 연구하였다. 사람의 홍채는 태어날 때 한번 정해지면 평생 변화하지 않는 특성을 가지고 있으며, 개개인별로 모양이 모두 다른 것으로 알려져 있다. 이에, 본 논문에서는 홍채영상 취득 시 조명에 의한 동공의 크기 변화에 민감하지 않은 2차원의 홍채패턴을 취득하여, 2차 가버 웨이블릿과 퍼지 선형판별분석기법(LDA)을 이용하여 특징 벡터를 추출하고 인식한다. 인식과정에서는 상관관계 계수를 이용하여 다른 홍채의 특징간과 매칭값을 측정하고 유사도가 가장 큰 대상을 찾게 된다. 이때, 입력영상에 대하여 4개 방향의 가버 웨이블릿을 거쳐 얻어진 4개의 상관관계 계수 간 중 가장 큰 값을 갖는 대상자를 인식 대상자로 선정하므로 오인식될 확률을 최소화 할 수 있다. 제안한 알고리듬의 유용성을 확인하기 위해 대상자 50명에 대하여 각각 6회씩 촬영한 두 가지 데이타베이스(CASIA, CBNU)를 이용하였으며, 실험 결과 $90\%$ 이상의 인식률을 얻었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.821-827
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• 2009

표정은 인간의 감정을 전달할 수 있는 중요한 수단으로 표정 인식은 감정상태를 알아낼 수 있는 효과적인 방법중 하나이다. 일반적인 표정 인식 시스템은 얼굴 표정을 표현하는 특징점을 찾고, 물리적인 해석 없이 특징을 추출한다. 하지만 특징점 추출은 많은 시간이 소요될 뿐 아니라 특징점의 정확한 위치를 추정하기 어렵다. 그리고 표정 인식 시스템을 실시간 임베디드 시스템에서 구현하기 위해서는 알고리즘을 간략화하고 자원 사용량을 줄일 필요가 있다. 본 논문에서 제안하는 실시간 표정 인식 시스템은 격자점 위치에서 얻어진 가버 웨이블릿(Gabor wavelet) 특징 기반 표정 공간을 설정하고, 각 표정 공간에서 얻어진 주성분을 신경망 분류기를 이용하여 얼굴 표정을 분류한다. 제안하는 실시간 표정 인식 시스템은 화남, 행복, 평온, 슬픔 그리고 놀람의 5가지 표정이 인식 가능하며, 다양한 실험에서 평균 10.25ms의 수행시간, 그리고 87%~93%의 인식 성능을 보였다.

• Composites Research
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• 제13권1호
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• pp.61-68
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• 2000

이방성 적층 복합재 판의 과도적인 파동 해석을 위한 새로운 방법을 제시하였다. Gabor wavelet을 사용하는 wavelet 변환을 분산성 굽힘파의 시간-주파수 해석에 적용하였다. 시간-주파수 영역에서 wavelet 변환의 크기의 최대값은 군속도의 도달시간을 나타냄을 보였다. 음향방출원으로서 연필심 파단을 사용하여 준등방성 판과 일방향 보강 적층판에서 실험을 수행하였다. 굽힘파의 분산 예측을 위하여 Mindlin 판이론을 사용하였으며,주파수의 함수로 몇 개의 방향에 대해 측정한 군속도 실험 결과와 잘 일치하였다. 굽힘파의 주파수 의존 도달 시간과 같은 파의군속도 방향의존성을 이용하여 이방성 판에서의 파손 위치를 결정하였으며, 그 결과를 제시하였다.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제16권1호
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• pp.26-32
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• 2007

This study was carried out fusion-welded butt joints in SWS 490A high strength steel subjected to tensile test that load-deflection curve. The windowed or short-time Fourier transform(WFT or STFT) makes possible for the analysis of non-stationary or transient signals into a joint time-frequency domain and the wavelet transform(WT) is used to decompose the acoustic emission(AE) signal into various discrete series of sequences over different frequency bands. In this paper, for acoustic emission signal analysis to use a continuous wavelet transform, in which the Gabor wavelet base on a Gaussian window function is applied to the time-frequency domain. A wavelet transform is demonstrated and the plots are very powerful in the recognition of the acoustic emission features. As a result, the technique of acoustic emission is ideally suited to study variables which control time and stress dependent fracture or damage process in metallic materials.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.342-348
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• 2005

This study was carried out fusion-welded butt joints in SWS 490A high strength steel subjected to tensile test that load-deflection curve. The windowed or short-time Fourier transform (WFT or SIFT) makes possible for the analysis of non-stationary or transient signals into a joint time-frequency domain and the wavelet transform (WT) is used to decompose the acoustic emission (AE) signal into various discrete series of sequences over different frequency bands. In this paper, for acoustic emission signal analysis to use a continuous wavelet transform, in which the Gabor wavelet base on a Gaussian window function is applied to the time-frequency domain. A wavelet transform is demonstrated and the plots are very powerful in the recognition of the acoustic emission features. As a result, the technique of acoustic emission is ideally suited to study variables which control time and stress dependent fracture or damage process in metallic materials.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.128-132
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• 2004

In this paper, we propose a new image quality assessment scheme considering the human visual perception characteristics. A subjective quality assessment is obtained by the response of the receptive field in the primary visual cortex and a human's eye can't focus on all of the visual range in a moment. Take advantage of two facts above, we apply Gabor wavelet transform, which is well fit the receptive field in the cortex, to divided constant sized subblocks. Then a local distortion of the subblocks and a global distortion for the entire image are calculated in order. The proposed method has been evaluated using video test sequences provided by the Video Quality Experts Group (VQEG). The experimental results show that good correlation with human perception is obtained using the proposed metric, which is what we called GPSNR.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.1-8
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• 2010

영상에 존재하는 잡음을 제거하는 방법은 공간영역과 변환영역에서 많은 연구가 되어 왔다. 초기에는 공간영역에서 저역통과필터를 많이 사용하였으나, 최근에는 변환영역에서 이산 웨이브릿 변환이 탁월한 에너지 집중도와 다분해능 성질에 기인하여 영상압축 뿐만 아니라 잡음제거에도 많이 사용되고 있다. 본 논문은 인간시각필터로 고려되는 Gabor 코사인과 사인 함수를 이용한 변환을 소프트 문턱치 기법으로 영상 잡음제거 응용에 적용하고자 한다. 기존 소프트 문턱치 기법을 이용하는 우수한 웨이브릿 변환과 PSNR 성능을 비교하고, 잡음 제거된 결과 영상을 시각적으로도 비교한다. 4가지 Gaussian 분포 잡음을 첨가한 여러 실제 영상의 실험으로부터 제안한 변환이 PSNR 성능에서 최대 1.18dB 우수하고, 시각적 인지에서도 분명한 차이를 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권2호
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• pp.121-130
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• 2005

본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 흥채의 특징을 추출하는 기법에 대해 제안한다. 웨이블릿 변환은 수행 속도가 빠르며 신호의 에너지를 저주파 대역으로 잘 모아주는 우수한 국소화 특징을 갖고 있으며, 특히 저주파 대역을 효율적인 특징 벡터로 사용한 수 있다. 한편 인식에 사용하고자 하는 흥채 영역에 눈꺼풀, 눈썹, 반사광, 안경의 흠집 등으로 인한 잡음이 포함될 수 있다. 이러한 잡음은 그 자체로도 홍채 패턴을 크게 변형시키며, 웨이블릿, 가보 등의 필터 기반 특징 추출 알고리즘은 잡음을 전체 영역으로 확산시킨다. 즉 잡음은 흥채 인식 시스템의 성능을 저하시킨다. 이를 막기 위해 본 논문에서는 홍채 템플릿을 여러 개의 영역으로 분할하여 각 영역에 대해 웨이블릿 변환을 수행함으로써 잡음의 영향을 제한된 영역에 국한시킨다. 실험에서 웨이블릿 방법이 기존의 Gabor 변환을 이용한 특징 추출 방법과 비교하여 특징 추출 속도는 더 빠르면서 대등한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있으며 영역 분할로 인해 성능 개선이 되었다.

• 비파괴검사학회지
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• 제20권6호
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• pp.501-510
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• 2000

초음파 에코파형의 시간-주파수해석법으로 Wigner 분포와 웨이브렛 변환 등과 같은 새로운 신호처리 기법이 비파괴평가 분야에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 웨이브렛 변환(wavelet transform)에 의한 음속과 감쇠계수의 주파수의존성과 초음파 결함신호의 잡음제거의 유용성 유무를 실험적으로 검증하였다. Gabor 함수를 웨이브렛의 기본함수로 사용하였다. 초음파의 에코파형에 포함된 각 주파수성분의 속도와 감쇠계수의 주파수의존성을 추정할 수 있었으며, 초음파탐상에서 결함의 검출능 향상과 결함크기 산정의 정량화에 접근하기 위해 웨이브렛 변환에 의한 S/N비 신호처리 시뮬레이션 결과를 오스테나이트강 스테인레스 용접부에 가공한 EDM 노치의 초음파 결함신호에 적용한 결과 임상에코를 저감하고 S/N비를 개선하는 것이 가능하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
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• pp.225-227
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• 1995

This paper compared waveform, cepstrum, and spline wavelet features with nonlinear discriminant analysis. This measure shows efficiency of speech parametrization better than old linear separability criteria and can be used to measure the efficiency of each layer of certain system. Spline wavelet transform has larger gap among classes and cepstrum is clustered better than the spline wavelet feature. Both features do not have good property for classification and we will compare Gabor wavelet transform, Mel cepstrum, delta cepstrum, etc.