• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.21 no.3
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• pp.75-81
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• 2007

Recently the subject of "wavelet analysis" has be drawn by both mathematical and engineering application fields such as Signal Processing, Compression/Decomposition, Wavelet-Neural Network, Statistics and etc. Even though its similar to Fourier analysis, wavelet is a versatile tool with much mathematical content and great potential for applications. Especially, wavelet transform uses localizable various mother wavelet functions in time-frequency domain. Therefore, wavelet transform has good time-analysis ability for high frequency component, and has good frequency-analysis ability for low frequency component. Using the discriminative ability is more easy method than other conventional techniques. In this paper, Morlet wavelet transform was applied to discriminate the kind of line fault by acquired data from real power transformation network. The experimental result presented that Morlet wavelet transform is easier, and more useful method than the Fast Fourier Transform(FFT).

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.423-426
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• 2002

Fourier 변환은 연속이며, 무한 회 미분 가능한 함수인 반면, Wavelet 변환은 시간적으로도, 주파수적으로도 국재화 시키는 함수를 사용하는 점에서 차이가 있다. Fourier 변환에 비해 Wavelet 변환은 고주파 성분에 대해서는 시간 분해능이 높고, 저주파 성분에 대해서는 주파수 분해능이 높아지므로, 주어진 신호에 대한 지식이 없이도 시간-주파수 해석이 가능하고, 고주파 성분을 갖는 특이점의 검출에도 적합하다. 그러므로 Wavelet 변환의 이러한 성질을 이용하여 변압기의 출고전 권선의 완전한 절연을 검증하고자 한다. 이때 시행하는 뇌 임펄스 내전압 시험 시 나타난 푸리에 변환과 Wavelet 변환 곡선을 비교 분석 및 해석을 통하여 유의수준 및 신뢰 구간 둥의 통계학적 분석을 이용, 해석하여 보다 정확한 그래프를 산출하므로서 과도구간에 대한 정밀한 해석을 하고자 한다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.06a
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• pp.51.1-51.1
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• 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.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.20 no.5
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• pp.21-27
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• 2001

Impulsive sound and vibration signals in gear system are often associated with their faults. Thus these impulsive sound and vibration signals can be used as indicators in condition monitoring of gear system. The traditional continuous wavelet transform has been used for detection of impulsive signals. However, it is often difficult for the continuous wavelet transform to identify spikes at high frequency and meshing frequencies at low frequency simultaneously since the continuous wavelet transform is to apply the linear scaling (a-dilation) to the mother wavelet. In this paper, the spike wavelet transform is developed to extract these impulsive sound and vibration signals. Since the spike wavelet transform is to apply the non-linear scaling, it has better time resolution at high frequency and frequency resolution at low frequency than that of the continuous wavelet transform respectively. The spike wavelet transform can be, therefore, used to detect fault position clearly without the loss of information for the damage of a gear system. The spike wavelet transform is successfully is applied to detection of the gear fault with tip breakage.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1993.06a
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• pp.113-116
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• 1993

본 논문에서는 변형된 wavelet 변환을 통해 추출한 특징벡터를 이용하여 한국어 숫자음을 대상으로 한 음성인식기를 구현하였다. wavelet 변환은 시간 및 주파수 영역에 대해 다중해상도(multiresolution)를 가지는 신호분석법이다. 본 연구에서는 계산량의 감소와 넓은 주파수 대역을 분석하기 위해, mother wavelet의 형태를 분석 주파수 대역에 따라 변화시키는 방법을 제안하였다. 기존의 wavelet 변환으로 실험한 결과 86.5%의 인식율을 얻었고, 변형된 wavelet 변환의 경우 96%의 인식율을 얻었으며 계산량이 감소하였다. 이와 함께 음성인식에서 널리 사용되는 특징 파라미터인 멜켑스트럼과 FFT 멜스케일 필터 대역(mel scale filter bank)과 비교 실험한 결과 인식율의 향상을 보였다. 이는 제안한 방법이 고주파 대역의 세밀한 시간 해상도와 저주파 대역의 세밀한 주파수 해상도를 지니는데 기인하는 것으로 판단된다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.19 no.1
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• pp.69-75
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• 2019

The standard application area of over-sampled discrete wavelet transform is noise removal technology for digital images. Comparing dual density discrete wavelet transform with dual tree discrete wavelet transform, we have almost similar characteristics. In this paper, several discrete wavelet transforms are accomplished on digital image existing with noise, noises are removed with threshold processing algorithm on subband, performance evaluation experiments of the reconstructed images are accomplished. If we decide appropriate threshold value, the effect noise removal is possible. In this paper, we can certified that the suggested algorithm of 3-direction separable processing with 2 dimension dual density discrete wavelet transform is superior to several experiment results.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.340-342
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• 2001

본 논문은 유방질환 중에서 Duct(관)에 발생하는 유방 종양을 benign(양성종양)/DCIS (Ductal Carcinoma In Situ)/NOS(Invasive ductal carcinoma)로 자동 분류하기 위한 분류방법을 제안한다. 분류기 생성에서 가장 중요한 단계인 특징 추출단계에서는 wavelet 변환을 적용하였으며, wavelet 변환의 각 depth에 따라 분류기를 생성하여, depth와 생성된 분류기의 분류 정확도와의 상관관계를 비교.분석하였다. 현미경 100배 배율과 400배 배율의 유방 질환 영상을 1, 2, 3, 4단계(depth)의 wavelet 변환을 적용한 후, 분할된 서브밴드에서 GLCM을 이용하여 질감 특징(Entropy, Energy, Contrast, Homogeneity)을 추출하여, 이 특징값들을 조합하여 판별분석에 의해 분류기(classifier)를 생성한 후, 분류 정확도를 검증하였다. Benign/DCIS/NOS를 분류하려면 최소 3단계 이상의 wavelet 변환을 적용해야 하고, 400배 배율 영상보다는 100배 배율의 영상이 더 나은 결과를 보였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.19 no.5
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• pp.27-34
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• 2000

This paper deals with speech enhancement methods using the wavelet transform. A cycle-spinning scheme and undecimated wavelet transform are used for denoising of speech signals, and then their results are compared with that of the conventional wavelet transform. We apply soft-thresholding technique for removing additive background noise from noisy speech. The symlets 8-tap wavelet and pyramid algorithm are used for the wavelet transform. Performance assessments based on average SNR, cepstral distance and informal subjective listening test are carried out. Experimental results demonstrate that both cycle-spinning denoising(CSD) method and undecimated wavelet denoising(CWD) method outperform conventional wavelet denoising(UWD) method in objective performance measure as welt as subjective listening test. The two methods also show less "clicks" that usually appears in the neighborhood of signal discontinuities.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.05a
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• pp.192-195
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• 2003

This paper is a study on the psuedocolor image enhancement of infrared image using B-spline wavelet transform. The psuedocolor enhancement is that the frequency lose on the minimum, the decomposition enhancement is realized by B-spline and RGB image is extracted by wavelet transform. The result of experiment increases enhanced infrared image as 3dB by processing of B-spline and wavelet transform.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.34-39
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• 1998

영상검색을 위해 Wavelet 변환을 사용한 특징추출 접근방법은 영상들을 압축과 동시에 인덱스 할 수 있어서 영상 데이터베이스 저장과 관리의 복잡성이 상당히 감소될 수 있다. 본 연구는 각 영상의 Hue값에 대해 위치 정보의 주파수 정보를 가지는 Wavelet 변환의 성질을 이용하여 2단계 Wavelet 변환 후 생성된 저대역 부밴드에서 칼라 특징을 추출하고 나머지 부밴드에서 질감 특징을 추출하여 영상 데이터베이스의 검색에 이용한다. 200개 영상을 사용하여 실험한 결과, 제안된 방법은 recall과 precision에서 약 97%, 81%의 검색 효율을 보였다.