• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
• /
• 한국신재생에너지학회 2010년도 춘계학술대회 초록집
• /
• pp.51.1-51.1
• /
• 2010

본 논문에서는 wavelet 변환을 이용하여 태양광 발전 시스템의 계통 전원 고조파를 측정하는 방법을 연구하였다. PCS(Power Conditioning System)는 태양전지의 전력을 교류로 변환하여 계통에 연계시키는 장치이다. 직류에서 교류로 변환할 때 스위칭 노이즈가 발생하고, 전력품질이 약화되게 된다. Wavelet 이론은 시간 파형을 주파수 성분으로 분해할 수 있는 기술이다. 이중에서 MLD(Multi-evel Decomposition)기법은, 계산량이 적으면서도 빠른 시간 내에 고조파 성분들을 알아낼 수 있다. 시스템 모델링과 wavelet 이론 소개, 그리고 컴퓨터 모의실험과 DSP 제어기를 이용한 실험 결과로서 본 연구의 타당성을 입증하였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제4권1호
• /
• pp.1-11
• /
• 1999

본 논문은 웨이브릿 패킷 기저함수에 기초한 직교 다중화 변복조 기법을 소개하고 특히 시스템 설계자 입장에서 전송 신호의 특성을 시간-주파수 공간에서 신호 파형을 설계하고 주어진 채널 특성에 맞게 설계할 수 있는 구조를 제공하는 Wavelet Packet Modulation 기법을 기술하였다. 다차원 시그널링 방법을 기존의 QAM, Multi-tone 변조방식과의 공통성과 차이점을 대비하였다. 또한 직교 기저함수 집합을 만들어 시간-주파수 공간을 임의적으로 Partitioning 하고 협대역 톤 잡음과 임펄스 잡음 채널에 더 잘 적응할 수 있는 구조를 찾는 방법을 튜닝 알고리듬을 사용하여 기술하였다. 튜닝 알고리듬의 실험적인 결과는 WPM 변조 방식이 협대역 간섭과 임펄스 잡음에 대하여 기존 방섹이 비해 우수한 성능을 갖음을 보였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제25권1B호
• /
• pp.120-127
• /
• 2000

본 논문에서는 웨이브릿 영역에서 영역별 대역간 예측과 벡터 양자화를 이용한 다중 분광 화상데이타 압축 기법을 제안하였다. 이 방법에서는 먼저 화상데이타에서 각 대역의 반사 특성을 이용하여 영역 분류를 행한 후, 공간적으로 가장 낮은 분산을 가지고 다른 밴드와 상관성이 가장 큰 기준 대역을 웨이브릿 영역에서 영역 분류 벡터 양자화를 행한다. 또한 나머지 각 밴드는 웨이브릿 영역에서 기준 대역으로부터 영역별 예측을 통하여 대역간 중복성을 제거하였다. 그리고 원 화상의 웨이브릿 계수와 예측 영상의 웨이브릿 계수의 차이를 줄이기 위해 오차 벡터 양자화를 행한다. 실제 원격 센싱된 인공위성 화상데이터에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제42권3호
• /
• pp.53-62
• /
• 2005

인터 프레임 웨이블릿 부호화 기법의 복호화 과정에서 많은 연산량을 차지하는 모듈 중의 하나는 웨이블릿 변환이다. 복호기는 PDA, PC, 휴대폰등과 같이 다양한 단말기 상에서 동작 할 수 있어야 하기 때문에 복호기의 복잡도는 각 프로세서의 계산 능력에 맞게 설계되어야 한다. 따라서 스케일러블 부호화를 위한 코덱 역시 낮은 복잡도로 설계되어야 한다. 본 논문에서는 부호화 성능을 열화시키지 않으면서 공간 웨이블릿 변환의 복잡도를 조절하면서 줄이는 기법을 제안한다. 또한 이 기법은 천천히 변화하는 영상 시퀀스에 대해서는 웨이블릿 변환 시 발생하는 잔상 현상도 줄일 수 있다.

• 비파괴검사학회지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.152-162
• /
• 2001

비파괴 평가 기술들 중의 하나인 레이저 초음파 응용 기술은 각종 구조물에 존재하는 표면결함에 의한 신호를 통해 건전성을 평가하는 기법이다. 따라서 결함의 신뢰성 높은 정량적 평가를 위해서는 결함으로부터의 레이저 초음파 신호특성에 대한 기본적 이해가 필수적이며 따라서 이를 위한 신호해석 연구가 요구된다. 본 연구에서는 레이저유도 초음파에 의한 one-sided 기법을 이용하여 표면균열을 평가하고자 하였다. 하지만 레이저를 이용한 평가방법들은 수신된 신호의 해석이 까다로우며 또한 상당한 전문적인 지식이 요구된다. 웨이블렛 변환(wavelet transform, WT) 기법은 신호처리 분야에서 하나의 새로운 방법으로서 다양한 분야에 적용되고 있으며 특히 한 시점에 대한 주파수 분해가 가능한 신호처리 방법으로서 시간-주파수 분석에 아주 유용하게 이용되고 있다. 본 연구에서는 이러한 레이저 유도 초음파를 이용하여 재료의 표면 결함신호들에 대한 웨이블렛 변환기법을 적용하여 보다 정량적인 결함 크기를 예측하고 그 타당성을 평가하고자 하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.179-191
• /
• 2013

영상처리에서 quincunx 격자를 사용하는 기법은 대표적인 비분리의 표본화 기법이다. 이 방법은 기존의 이차원 분리가능처리 기법보다 더 많은 다양한 방향성을 가지며 대역적 특성도 우수하다. 고밀도 이산 웨이브렛 변환은 N개의 입력 신호를 M개의 변환 계수들로 확장하는 변환이다(M>N). 이차원 처리에서 이 고밀도 이산 웨이브렛 변환의 이동불변의 장점은 표준 이산 웨이브렛 변환보다 더 우수하다. 그래서 이 변환은 다른 많은 웨이브렛보다 더 유용하게 사용될 수 있지만 표본화율이 높은 단점도 존재한다. 본 논문에서는 quincunx 표본화를 사용하는 고밀도 이산 웨이브렛 변환을 제안하였다. 이 방법은 고밀도 이산 웨이브렛과 비분리 처리의 특징을 유지하고 조합하는 방법이다. 제안된 방법은 영상처리 응용분야에서 좋은 성능을 갖는다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제10B권5호
• /
• pp.553-560
• /
• 2003

웨이블릿 변환(Wavelet Transform)된 비디오는 주파수와 해상도가 다근 부대역으로 분해되므로 전송 오류가 발생한 패킷의 위치에 따라 복원된 프레임 간 화질 편차가 크게 된다. 복원된 프레임의 화질 변화가 클수록 사용자가 느끼는 비디오의 화질은 떨어진다. 특히, 움직임 예측을 이용한 웨이블릿 비디오의 경우, 특정 부대역에서 발생한 오류는 같은 프레임의 다른 부대역 뿐 아니라 이후 프레임의 화질에도 지속적인 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 웨이블릿 기반 비디오를 네트워크로 전송하기 위해 패킷화론 수행할 때, 오류발생 패킷의 위치에 관계없이 일정한 화질을 유지하며 오류 은닉이 쉬운 블록기반 패킷화 기법인 BDP(Block based Dispersive Packetization)를 제안한다. 본 논문은 MRME(Multi-Resolution Motion Estimation)글 적용하여 압축된 비디오와 무선 네트워크에서의 오류 발생 모델을 이용하여 성능평가를 수행하였다. 실험결과 제안된 기법은 프레임을 일정한 블록으로 분할하여 순차적으로 패킷화하는 BP나 픽셀단위로 분산하는 DP기법에 비해 주ㆍ객관적인 성능 모두 뛰어남을 알 수 있었다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.297-305
• /
• 2003

본 논문에서는 저비트율 부호화에 적합한 웨이블릿 기반의 고속 움직임 예측 기법을 제안한다. 제안한 논문에서는 웨이블릿 계수의 차이를 기반으로 한 중요 블록(significant block : SB) 정보를 사용하여 움직임이 존재하는 블록에 대해 선택적으로 움직임 예측함으로써 움직임 벡터의 수가 증가하는 MRME(multiresolution motion estimation)의 단점을 보완할 수 있었다. 또한 웨이블릿 변환의 특성 중 하나인 해상도 분할 특성을 이용하여 quarter-band까지 움직임을 예측하게 되고, 이에 대한 보간작업으로 영상을 재구성한다. 선택적 움직임 추정과 움직임 보상된 quarter-band의 보간작업을 통해 고주파 부대역에서 존재할 수 있는 예측 오차를 줄일 수 있었으며, 동시에 계산량도 감소시킬 수 있었다. 제안된 기법은 기존의 기법과 비교하여 약 70% 이상의 계산량을 감소시킬 수 있었으며, 영상의 화질 면에서도 0.1 ∼ 1.2dB 정도 향상되어 거의 대등한 PSNR을 유지하는 것을 모의 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.87-92
• /
• 1996

수중에서 발생하는 천이 신호는 강한 비정재성을 갖고 다양한 천이 신호원이 함께 존재하기 때문에 분석 및 식별에 어려움이 있다. 본 논문에서는 디지털 신호처리 기법을 천이 신호의 분석에 적용하여 특징벡타를 추출하는 기법에 대하여 논하고 기존의 고전적인 방법보다 더 좋은 인식률을 얻을 수 있는 wavelet 변환을 이용한 특징벡타 추출 방법을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안된 방법이 고전적이 방법보다 더 적은 특징 벡타 수로도 좋은 성능을 보임을 확인한다. 특히, Daubechies 계수를 필터계수로 하는 PR-QMF wavelet 변환을 이용한 특징벡타 추출 방법은 구현방법이 용이하고 잡음 환경 하에서도 우수한 성능을 보인다.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.133-145
• /
• 2012

This paper describes the high density discrete wavelet transformation which is one that expands an N point signal to M transform coefficients with M > N. The double-density discrete wavelet transform is one of the high density discrete wavelet transformation. This transformation employs one scaling function and two distinct wavelets, which are designed to be offset from one another by one half. And it is nearly shift-invariant. Similarly, triple-density discrete wavelet transformation is a new set of dyadic wavelet transformation with two generators. The construction provides a higher sampling in both time and frequency. Specifically, the spectrum of the first wavelet is concentrated halfway between the spectrum of the second wavelet and the spectrum of its dilated version. In addition, the second wavelet is translated by half-integers rather than whole-integers in the frame construction. This arrangement leads to high density wavelet transformation. But this new transform is approximately shift-invariant and has intermediate scales. In two dimensions, this transform outperforms the standard and double-density discrete wavelet transformation in terms of multiple directions. Resultingly, the proposed wavelet transformation services good performance in image and video processing fields.