• Proceedings of the KIPE Conference
• /
• 2015.07a
• /
• pp.463-464
• /
• 2015

이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform)의 다해상도 분석(MRA;multi resolution analysis)을 효율적으로 수행하기 위해서는 적절한 모함수(mother wavelet)의 선택이 필수적이다. 본 논문에서는, 노이즈가 포함된 충방전 전압의 디노이징(denoising)을 구현할 때, 모함수에 따른 디노이징 성능을 비교 및 분석한다. 고정된 MRA 레벨에서 6개의 모함수를 비교하되, 각 모함수에서 최대 SNR(signal-to-noise ratio)을 가지는 타입을 대푯값으로 정하여 모함수에 따른 디노이징 성능을 비교한다. 이를 위해, 하드 임계화(hard-thresholding) 및 소프트 임계화(soft-thresholding) 기법을 적용한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
• /
• 2014.07a
• /
• pp.150-151
• /
• 2014

높은 SOC(state-of-charge) 추정알고리즘의 성능을 위해서는 측정된 배터리 단자전압의 정확도가 요구된다. 그렇지만, 예기치 않은 에러로 인해 단자전압에 노이즈 성분이 추가될 경우 SOC 추정성능의 저하를 피할 수 없다. 그러므로, 본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform)의 다해상도 분석(MRA;multi resolution analysis)의 디노이징(denoising)기법을 적용한 이차전지의 SOC 추정방법을 소개한다. MRA의 시간-주파수 분석을 통해 분해(decomposition)된 저주파 성분(approximation;$A_n$)과 고주파 성분(detail;$D_n$)중 노이즈에 관계된 $D_n$의 고주파 상세 계수(detail coefficient) $d_{j,k}$를 새로이 조정하고 이를 합성(synthesis)하여 디노이징을 마무리 한다. 확장 칼만필터(EKF;extended Kalman filter)의 비교 분석을 통해 제안된 방법의 타당성을 검증한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
• /
• v.8 no.3
• /
• pp.289-294
• /
• 2002

A valid speech-sound block can be classified to provide important information for speech recognition. The classification of the speech-sound block comes from the MRA(multi-resolution analysis) property of the DWT(discrete wavelet transform), which is used to reduce the computational time for the pre-processing of speech recognition. The merging algorithm is proposed to extract valid speech-sounds in terms of position and frequency range. It needs some numerical methods for an adaptive DWT implementation and performs unvoiced/voiced classification and denoising. Since the merging algorithm can decide the processing parameters relating to voices only and is independent of system noises, it is useful for extracting valid speech-sounds. The merging algorithm has an adaptive feature for arbitrary system noises and an excellent denoising SNR(signal-to-nolle ratio).

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
• /
• v.42 no.6
• /
• pp.83-92
• /
• 2005

This paper presents a watermarking approach that the 1-level Discrete Wavelet Transform(DWT) coefficients of a $64{\ast}64$ binary logo image as watermarks are inserted in LL band and other specific frequency bands of the host image using Multi-Resolution Analysis(MRA) Wavelet transform for copyright protection of image data. The DWT coefficients of the binary logo image are inserted in blocks of LL band and specific bands of the host image that the 3-level DWT has been performed in the same orientation. We investigate Significant Coefficients(SCs) in each block of the frequency areas in order to prevent the quality deterioration of the host image and the watermark is inserted by SCs. When the host image is distorted by difference of the distortion degree in each frequency, we set the thresholds of SCs on each frequency and completely insert the watermark in each frequency of the host image. In order to be invisibility of the watermark, the Human Visual System(HVS) is applied to the watermark. We prove the proper embedding method by experiment. Thereby, we rapidly detect the watermark using this watermarking method and because the small size watermarks are inserted by HVS and SCs, the results confirm the superiority of the proposed method on invisibility and robustness.

• Journal of Broadcast Engineering
• /
• v.8 no.3
• /
• pp.297-305
• /
• 2003

In this paper, we propose a wavelet based fast motion estimation algorithm for video sequence encoding with very low bit-rate. By using one of properties oi wavelet transform, multi-resolution analysis(MRA) property and spatial Interpolation of an image, we are able to reduce both prediction error and computational complexity at the same time. Especially, by defining a significant block(SB) based on the differential information of wavelet coefficients between successive frames, the proposed algorithm makes up a defect of multi-resolution motion estimation(MRME) algorithm of increasing the number of motion vectors. As experimental results. we can reduce the computational load up to 70% but also improve PSNR up to about 0.1 ∼ 1.2 dB comparing with the MRME algorithm.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
• /
• v.40 no.4
• /
• pp.275-292
• /
• 2022

In order to detect climate changes using satellite imagery, the GCOS (Global Climate Observing System) defines requirements such as spatio-temporal resolution, stability by the time change, and uncertainty. Due to limitation of GK-2A sensor performance, the level-2 products can not satisfy the requirement, especially for spatial resolution. In this paper, we found the optimal pan-sharpening algorithm for GK-2A products. The six pan-sharpening methods included in CS (Component Substitution), MRA (Multi-Resolution Analysis), VO (Variational Optimization), and DL (Deep Learning) were used. In the case of DL, the synthesis property based method was used to generate training dataset. The process of synthesis property is that pan-sharpening model is applied with Pan (Panchromatic) and MS (Multispectral) images with reduced spatial resolution, and fused image is compared with the original MS image. In the synthesis property based method, fused image with desire level for user can be produced only when the geometric characteristics between the PAN with reduced spatial resolution and MS image are similar. However, since the dissimilarity exists, RD (Random Down-sampling) was additionally used as a way to minimize it. Among the pan-sharpening methods, PSGAN was applied with RD (PSGAN_RD). The fused images are qualitatively and quantitatively validated with consistency property and the synthesis property. As validation result, the GSA algorithm performs well in the evaluation index representing spatial characteristics. In the case of spectral characteristics, the PSGAN_RD has the best accuracy with the original MS image. Therefore, in consideration of spatial and spectral characteristics of fused image, we found that PSGAN_RD is suitable for GK-2A products.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1999.10b
• /
• pp.580-582
• /
• 1999

본 논문에서는 리던던트 웨이블릿 변환을 이용한 지형메쉬(terrain mesh)의 간략화 방법을 제안한다. 기존의 MRA(Multi-Resolution Analysis) 기법을 이용한 지형메쉬의 간략화 기법은 처리과정에서 다운샘플링이 일어나게 되어 지형 데이터 중요한 특성점을 추출할 때 부분적으로 손실된 데이터를 이용한다는 단점을 갖는다. 이 논문은 전처리단계(preprocessing process)에서 지형메쉬의 간략화를 목표로 하여, 지형의 중요점 추출과정에서 리던던트 웨이블릿 변환기법을 이용하며 지형의 중요점 추출의 정확도를 높이고, 지형데이터가 갖는 중복성 (redundancy)을 제거하여 방대한 지형데이터를 간략화하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2002.11b
• /
• pp.129-132
• /
• 2002

본 논문은 웨이브렛 변환 다중해상도 분해(multi-resolution Analysis : MRA)와 적응성 뉴로-퍼지 인터페이스 시스템(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System : ANFIS)을 기반으로 한 웨이브렛 신경망을 가지고 임의의 비선형 함수 학습 근사화를 개선하는 것이다. ANFIS 구조는 벨형 퍼지 함수로 구성이 되었고, 웨이브렛 신경망은 전파 알고리즘과 역전파 신경망 알고리즘으로 구성되었다. 여기 웨이브렛 구성은 단일 크기이고, ANFIS 기반 웨이브렛 신경망의 학습을 위해 역전파 알고리즘을 사용하였다. 1차원과 2차원 함수에서 웨이브렛 전달 파라미터 학습과 ANFIS의 벨형 소속 함수를 이용한 ANFIS 모델 기반 웨이브렛 신경망의 웨이브렛 기저 수 감소와 수렴 속도 성능이 기존의 알고리즘 보다 개선되었음을 확인하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
• /
• 2012.11a
• /
• pp.149-150
• /
• 2012

본 논문에서는 배터리 팩을 구성하는 셀간의 전압편차를 이용한 이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform) 기반 SOH(State-of-health) 예측방법을 소개한다. 충방전 전압은 DWT의 다해상도 분석(MRA;multi-resolution analysis)을 이용한 시간-주파수 분석을 통해 고주파 전압 성분(detail;$D_n$)과 저주파 전압 성분(approximation;$A_n$)으로 추가 분해되어 SOH 예측을 위한 추가정보를 제공한다. 각 성분의 통계처리(표준편차)를 통해 노화 이전과 이후의 성분값을 비교한다. 즉 프레시 배터리팩과 노화된 팩의 표준편차 기반 셀간 불균형을 서로 비교하여 SOH 예측이 가능하다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• autumn
• /
• pp.33-36
• /
• 2001

본 논문에서는 기존의 음성인식에서 사용하는 특징벡터인 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Cefficients)를 대신하여 웨이블렛 변환을 이용한 새로운 특징벡터를 추출하는 방법을 제안한다. 새 특징벡터로는 MRA(Multi-Resolution Analysis)를 이용하여 구성하였다. 웨이블렛 변환을 이용한 새로운 특징벡터의 추출 목적은 시간축과 주파수축에서의 더 좋은 해상도를 가지는 성질을 이용하는 것이다. 실험결과에서 웨이블렛 변환을 이용한 새로운 특징벡터를 이용한 인식이 기존의 방식보다 더 좋은 인식률을 보이고 있음을 확인하였다.