• 한국지구과학회지
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• 제32권6호
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• pp.560-574
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• 2011

주기적이고 지속적으로 자료를 얻을 수 있는 위성영상은 지표면의 변화를 모니터링 하기 위한 매우 효과적인 자료이다. 위성영상을 이용한 기존의 변화탐지 연구는 두 시점의 지표 특성을 각각 분석해 서로 비교하여 변화를 밝혀내는 연구를 주로 해왔다. 그러나 최근에는 연속성을 갖는 다중 시기 위성영상으로부터 전체적인 경향이나 단기적인 변화를 찾아내는 연구에 관심이 높아지고 있다. 이 연구에서는 다중 시기 위성영상을 분석하기 위해 3차원 웨이블릿 변환 기반의 기법을 제안하고 테스트해보았다. 3차원 웨이블릿 변환을 이용하면 자료의 중요한 특성은 보존하면서 차원을 줄이는 것이 가능하다. 또한 다중 시기의 자료로부터 주요 패턴을 간추려 내고 공간, 시간적으로 인접한 주변 화소와의 관계를 파악할 수 있다. 연구 결과, 3차원 웨이블릿 변환 기법은 전체적인 경향성이나 특별한 변화 특성을 빠른 시간내에 밝혀내는 데 유용할 뿐만 아니라 분해 방향에 따라 각기 다른 정보를 제공해 주는 하위 밴드를 통해 새로운 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.409-412
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• 2003

In this paper, the encoder architecture of 3-D wavelet transform based on lifting scheme is designed. Architecture, here, 3 level wavelet transform for spatial decomposition and 2 level wavelet transform for temporal decomposition is adopted with efficient computation.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권9호
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• pp.1263-1272
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• 2004

본 논문에서는 불법으로 복제된 컨텐츠의 근원지를 확인할 수 있는 핑거프린팅 기법을 제안하고 있다. 판매자와 구매자의 키로 만들어진 균일 랜덤 신호를 시간축 웨이블린 변환에 의해 얻어진 계수 중에서 배포 받을 사용자의 영역에 삽입하여 핑거프린팅을 수행하게 된다. 제안기법은 핑거프린팅된 컨텐츠에 대한 공모 공격과 MPEG2 합축에도 유일한 핑거프린팅 정보를 감지할 수 있다. 특히, 핑거프린팅 정보를 삽입할 사용자의 영역 지정을 위해서 시간축 웨이블릿 변환의 특성을 이용한다. 실험에서는 비디오 컨텐츠의 불법 배포를 추적할 수 있음을 보이고, 다양한 공모공격과 MPEG2 압축에 대해 강인(robustness)함을 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권5호
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• pp.569-579
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• 2013

이 연구에서는 다중시기 SAR 영상으로부터 3D 웨이블렛 변환을 통해 추출된 특징 정보를 이용하여 토지피복 분류를 수행하였고 그 적용가능성을 평가하였다. 분류를 하기 전 단계로 3차원 웨이블렛 변환기반 특징을 추출하였고, 이후 토지 피복 분류에 사용하였다. 비교를 목적으로 특징추출 단계가 들어가지 않는 원본 영상과 주성분분석 기반 특징들의 분류를 함께 수행하였다. 성능 검증을 위해 당진에서 촬영된 다중시기 Radarsat-1호 영상을 사용하였고 토지피복은 논, 밭, 산림, 수계, 도심지가 포함된 5개의 클래스로 구분하였다. 토지피복 식별 능력 분석에 따르면 밭과 산림은 매우 유사한 특성을 보이기 때문에 두 클래스를 구분하는 것은 매우 어렵다. 3차원 웨이블렛 기반 특징을 사용하는 경우, 도심지를 제외하고 모든 클래스의 분류 정확도가 향상되었다. 특히 밭과 산림의 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 향상은 다중시기자료를 시간과 공간적으로 동시에 분석하는 3차원 웨이블렛 변환 과정에 기인한 것으로 판단된다. 이 결과로부터 3차원 웨이블렛 변환이 영상으로부터 특징을 추출하는데 이용 가능하다는 것을 확인할 수 있었고, 추후에 다른 센서나 다른 연구지역으로 추가 실험을 수행할 예정이다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.433-436
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• 2003

In this paper, the efficient motion estimation and compensation method for 3 dimensional wavelet transform is proposed. Recently, since the compression performance and scalable functionality are provided by wavelet transform, many researches have been carried out for applying to the video compression. For the temporal filtering, motion estimation and compensation techniques are used, but the unconnected pixels, which are produced by motion compensation result into the degradation of coding performance and quality of the picture. For the efficient motion compensated temporal filtering by reducing the number of these unconnected pixels, we propose the variable block size motion estimation and compensation method. Also we propose a method that determines the block size using rate-distortion optimization technique according to the local characteristics of the frame. The simulation results show the improved performances than the MPEG-4 scalable coding methods and the 3 dimensional wavelet coding methods using fixed block size motion estimation and compensation.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.120-126
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• 2005

본 논문에서는 3차원 웨이브릿 변환을 기반으로 하고 쿼드트리 코딩 알고리즘을 이용한 동영상 압축 시스템을 제안하였다. 3차원 웨이브릿 기반 비디오 압축 시스템은 3차원 웨이브릿 변환의 움직임 보상형 시간축 필터를 이용하여 입력영상신호의 시간적 상관관계를 제거하고, 공간상의 웨이브릿 변환에 의하여 시공간의 서브밴드로 분해한다. 제안한 시스템은 3차원 웨이브릿 영상에서 에너지가 집중된 저주파 영상에 상대적으로 비트율을 높게 할당하였고, H.263 알고리즘과 비교하여 복원된 영상의 PSNR 성능을 0.64dB 향상시켰다. 또한 제안한 시스템은 3차원 웨이브릿 변환을 이용하여 움직임 보상 에러의 전파를 제거하였고, 다분해능과 압축 비트율에 따라서 점진적 전송이 가능하다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권3C호
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• pp.256-268
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• 2007

본 논문에서는 3차원 메쉬 시퀀스의 워터마킹 기법을 제안한다. 제안된 방법은 연결성 정보가 일정한 동형 메쉬 시퀀스의 각 꼭지점 좌표 벡터 크기 값을 시간축 웨이블릿 변환하고, 삽입하고자 하는 워터마크에 따라 고주파수(혹은 중간 주파수) 대역의 웨이블릿 계수의 확률 분포를 수정한다. 이 때, 저주파수 대역의 계수값을 참조하여 고주파수(혹은 중간 주파수 대역의 계수값을 복수개의 그룹(bin)으로 분할하고, 각 bin의 2차 모멘트를 변화시키는 방법으로 한 비트의 워터마크를 삽입한다. 동형 메쉬 시퀀스의 경우 한 그룹에 속한 꼭지점 좌표 크기의 웨이블릿 계수값 또한 같은 그룹에 할당되며, 워터마크는 이 웨이블릿 계수에 삽입된다. 제안된 방법은 신호의 확률 분포를 이용하기 때문에 일반적인 신호처리 변형에 강인할 뿐만 아니라, 워터마크 검출 시 원본이 없이도 삽입된 워터마크를 검출할 수 있다. 다양한 신호처리 공격 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 확인한다.

• 센서학회지
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• 제13권3호
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• pp.199-206
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• 2004

Epileptic seizures result from a temporary electrical disturbance of the brain. In this paper, a method of discriminating EEG for diagnoses of temporal lobe epilepsy is proposed. The proposed method for classification of epilepsy and sleep EEG is based on the wavelet transform and the fuzzy c-means. The magnitude and mean of wavelet coefficients for each EEG band are applied to the cluster of the FCM classifier. The proposed system show a little more accurate diagnosis for EEG by analysis of frequency for Wavelet and the success rate of 95% classification using FCM. From the simulation results by the implemented system, we demonstrated this research can be reduce doctor's labors and realize quantitative diagnosis of EEG.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제54권11호
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• pp.673-679
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• 2005

This Paper presents the 3D wavelet transformation based video compression system, which possesses the capability of progressive transmission by increasing resolution and increasing rate for multimedia applications. The 3D wavelet packet based video compression system removes the temporal correlation of the input sequences using the motion compensation filter and decomposes the spatio-temporal subband using the spatial wavelet packet transformation. The proposed system allocates the higher bit rate to the low frequency image of the 3D wavelet sequences and improves the 0.49dB PSNR performance of the reconstructed image in comparison with that of H.263. In addition to the limitation on the propagation of the motion compensation error by the 3D wavelet transformation, the proposed system progressively transmits the input sequence according to the resolution and rate scalability.

• 자원환경지질
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• 제28권5호
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• pp.527-533
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• 1995

A disadvantage of Fourier analysis is that frequency information can only be extracted for the complete duration of a signal f(t). Since the Fourier transform integral extends over all time, from $-{\infty}$ to $+{\infty}$), the information it provides arises from an average over the whole length of the signal. If there is a local oscillation representing a particular feature, this will contribute to the calculated Fourier transform $F({\omega})$, but its location on the time axis will be lost There is no way of knowing whether the value of $F({\omega})$ at a particular ${\omega}$ derives from frequencies present throughout the life of f(t) or during just one or a few selected periods. This disadvantage is overcome in wavelet analysis which provides an alternative way of breaking a signal down into its constituent parts. The main advantage of the wavelet transform over the conventional Fourier transform is that it can not only provide the combined temporal and spectral features of the signal, but can also localize the target information in the time-frequency domain simultaneously. The wavelet transform distinguishes itself from Short Time Fourier Transform for time-frequency analysis in that it has a zoom-in and zoom-out capability.