혈관에 발생하는 동맥 경화증은 그 발생 시기와 진행 정도를 예측하기 힘들어 초기 단계의 진단 및 치료가 어렵다. 이러한 이유로 혈관 질병의 진단은 많은 연구자들의 관심 대상이 되어왔고, 현재까지도 그 진단 장치 및 방법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 혈관 벽의 두께 측정은 혈관 질병을 진단할 수 있는 대표적인 지표이다. 그러므로 본 연구는 혈관 벽에서 수신되는 초음파 RF(Radio Frequency) 신호를 wavelet 변환하여 두께를 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 시뮬레이션 결과를 토대로 두께가 각각 0.53mm, 1.2mm인 고분자 물질을 가지고 두께측정 실험을 행하였다. 기존의 방법인 주파수 스펙트럼법과 제안한 방법인 wavelet 변환법에 의하여 측정된 평균 두께는 0.53mm인 경우 각각 0.670$\pm$0.168mm(79.10%), 0.448$\pm$0.084mm(84.53%)이고, 1.2mm인 경우 각각 0.962$\pm$0.072mm(80.17%), 1.149$\pm$0.066mm(95.15%)이다. In-vitro 실험을 행하기 위하여 한천, gelatin, SiC 결정을 가지고 두께가 0.85mm인 혈관 유사 시편을 제작하였고, 이 시편으로부터 데이터를 획득하여 이를 제안한 방법으로 두께를 측정하였다. 그 결과 제안한 방법으로 측정된 평균 두께는 0.8008$\pm$0.0154mm(94.22%)이다. 결론적으로 wavelet 변환을 통해서 혈관 벽의 두께를 정밀하게 측정할 수 있는 가능성이 있음을 알 수 있다.
수면뇌파의 해석에 있어서 수면단계는 뇌파의 특성파 검출에 특히 중요하다. 수면단계는 여러 수면질환의 진단에 가장 기초적일 단서를 제공한다. 본 연구에서 수면뇌파 신호를 이산 웨이브렛 변환 뿐 만 아니라 퓨우리에 변환, 연속 웨이브렛 변환을 이용해서 해석하였다. 제안된 시스템 방범인 퓨우리에와 웨이브렛은 수면뇌파의 중요한 특성파(유파, 수면방추파, K복합, 구파 REM) 검출을 위해서 수면상태를 분석했다. 수면뇌파 분석에는 Daubechies 웨이브렛 변환 방법과 고속 퓨우리에를 이용했다. 모의실험결과 신경망 시스템이 특성 파형의 분류에 높은 성능을 발휘함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 웨이블릿(wavelet) 변환을 이용한 효율적인 블라인드(blind) 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 원영상을 1-단계 웨이블릿 변환영역으로 변환하여 고주파 부분에 워터마크를 삽입한다. 워터마크의 삽입은 삽입하고자하는 워터마크 값에 따라 웨이블릿 변환 영역 중 HL, LH, HH 밴드에 각각의 서로 대응되는 위치에 있는 웨이블릿 계수값을 교환함으로써 이루어진다. 그리고 워터마크의 추출은 원영상이 없이도 웨이블릿 계수 값간의 관계에 의해 워터마크가 삽입된 영상만으로 가능하다. 실험결과 워터마크가 삽입된 영상은 시각적으로 손상을 감지하기 어려울 만큼 우수한 화질을 가졌으며. 다양한 공격에도 강인성을 보였다.
목적: 다른 생체신호와 마찬가지로 망막전도(electroretinogram, ERG) 신호도 측정시 잡음이 발생한다. 이 잡음을 효과적으로 제거하여 망막관련 진단의 정확도를 높이고자 하였다. 방법: ERG 신호에 60 Hz 잡음과 백색잡음을 발생시켜 샘플링 신호를 만들었다. 웨이브렛 변환과 대역통과 필터를 이용하여 잡음를 제거하였다. 푸리에 변환 스펙트럼을 이용하여 제거된 주파수를 비교하였다. 신호대잡음비(signal to noise ratio, SNR)를 이용하여 제거된 잡음을 수치적으로 비교하였다. 결과: 푸리에 변환 스펙트럼을 비교한 결과 웨이브렛 변환에서는 60 Hz 잡음은 완전히 제거 되었으며 백색잡음도 많이 제거되었다. 대역통과필터에서는 60 Hz와 백색잡음 남아 있었다. 신호대잡음비를 비교한 결과에서는 웨이브렛 변환은 22.8638, 대역통과 필터는 4.0961로 나타났다. 결론: 웨이브렛 변환을 이용하여 잡음 제거시 신호의 왜곡을 적게 발생시켜 제거할 수 있었다. 망막전도 신호를 이용한 망막 진단에 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
희박뷰 전산화단층촬영(computed tomography; CT) 영상화 기술은 피폭 방사선량을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 획득한 투영상의 균일성을 유지하고 잡음을 감소시킬 수 있는 장점이 있다. 하지만 재구성 영상 내 인공물 발생으로 인하여 화질 및 피사체 구조가 왜곡되는 단점이 있다. 본 연구에서는 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소를 위해 wavelet 변환과 잔차 학습(residual learning)을 적용한 콘볼루션 신경망(convolutional neural network; CNN) 기반 영상화 모델을 개발하고, 개발한 모델을 통한 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소 정도를 정량적으로 분석하였다. CNN은 wavelet 변환 층, 콘볼루션 층 및 역 wavelet 변환 층으로 구성하였으며, 희박뷰 CT 영상과 잔차 영상을 각각 입출력 영상으로 설정하여 영상화 모델 학습을 진행하였다. 영상화 모델 학습을 위해 평균제곱오차(mean squared error; MSE)를 손실함수로, Adam 함수를 최적화 함수로 사용하였다. 학습된 모델을 통해 입력 희박뷰 CT 영상에 대한 예측 잔차 영상을 획득하고, 두 영상간의 감산을 통해 최종 결과 영상을 획득하였다. 또한 최종 결과 영상에 대한 시각적 특성, 최대신호대잡음비(peak signal-to- noise ratio; PSNR) 및 구조적유사성지수(structural similarity; SSIM)를 측정하였다. 연구결과 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 통해 희박뷰 CT 영상의 인공물이 효과적으로 제거되며, 공간분해능이 향상되는 결과를 확인하였다. 또한 wavelet 변환과 잔차 학습을 미적용한 영상화 모델에 비해 본 연구에서 개발한 영상화 모델은 결과 영상의 PSNR 및 SSIM을 각각 8.18% 및 19.71% 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 이용하여 희박뷰 CT 영상의 인공물 제거는 물론 공간분해능 향상 및 정량적 정확도 향상 효과를 획득할 수 있다.
본 논문은 Daubechies 정상 웨이블릿 변환을 이용하여 무인항공기 항공촬영 영상의 성능을 향상하기 위한 기법에 대해 연구하였다. 무인항공기에서 획득된 영상이 가장 일반적이고 보편적으로 적용되는 가우시안 잡음에 의하여 손상되었을 경우, 영상의 성능을 개선하기 위한 실험을 수행하였다. 정상 웨이블릿 변환은 DWT (discrete wavlet transform)에서 다운샘플링에 의해 발생하는 문제점을 해결하기 위한 변환방법으로써 잡음제거에 DWT보다 효과적이라고 알려져 있다. 또한 Haar 웨이블릿은 불연속 함수인 이유로 매끄러운 신호나 영상처리에 효과적이지 못하다. 이에 본 연구에서는 daubechies 정상 웨이블릿을 이용하여 잡음을 제거하였으며 기존 haar 정상 웨이블릿을 적용하였을 때 보다 더 성능이 개선됨을 확인하였다.
본 논문은 Wavelet 변환 영역에서 특징 벡터를 추출하여 ART2 신경회로망으로 실장 PCB 패턴을 인식하는 알고리즘을 제안한다. PCB 형태 정보는 Wavelet에 의해 주파수 영역으로 변환되고, 이들 계수 행렬로부터 특징 벡터로서 추출된다. ART2 신경회로망은 이러한 특징 벡터들을 입력벡터로 사용하여 인식한다. 실장 PCB 영상 55장을 사용하여 실험한 결고, 학습된 입력패턴은 물론 비학습 입력패턴에 대해서도 약 99%의 인식율을 얻었다. 또한 제안된 방법은 Wavelet 변환 영역사에서 수직, 수평, 대각선 정보만으로 특징 벡터를 구축함으로써 특징 추출 과정이 비교적 간단하고 특징 벡터의 수도 줄일 수 있어, 효과적인 특징벡터의 추출이 가능함을 보였다.
본 연구에서는 연속 웨이블렛 변환을 이용하여 Ringing 현상을 연구하였다. 사용되어진 웨이블렛은 Morlet 웨이블렛이었고, 실험은 파수조에서 수행되었다. 또한 Ringing 현상을 다루고자 쇄파를 발생시켰다. 실험에 쓰인 모델은 수면을 통과하여 수직으로 고정된 원주 실린더였고, 이 실린더에 작용된 힘과 파고가 측정되어졌다. 이들은 연속 웨이블렛 변환으로 분석되어졌고, 이러한 분석으로 얻어진 scalogram 들은 고주파 성분이 쇄파 충격시 만들어진다는 사실을 시간영역상에서 보여주었다. 이는 기존의 스펙트럼 분석에서는 찾기 힘든 것이다. Coherence 분석도 위의 결론을 뒷받침해 주었다.
본 논문에서는 최근 제정된 국제 영상압축 표준안인 JPEG2000 시스템에 쉽게 내장할 수 있는 새로운 디지털 워터마킹 방법 을 제안한다. 웨이블릿 변환 후 워터마크를 삽입하는 기존 웨이블킷 변환 기반 워터마킹 방식들과는 달리. 제안된 방식은 웨이블 릿 변환을 위한 lifting 과정 중에 발생된 변환 계수 값에 워터마크를 삽입하는 방식이다. 제안된 방식은 워터마크가 삽입될 계수 의 주파수 성분을 사용자가 선택할 수 있기 때문에 압축을 위한 웨이블릿 변환 필터군이 노출된 경우에도 삽입된 워터마크를 제 거 또는 변형하기가 쉽지 않다는 특성을 가지고 있다. 시뮬레이션을 통해, 제안된 방법이 각종 공격에 강인하며, 웨이블릿 변환 후 워터마크를 삽입하는 기존 웨이블릿 변환 기반 워터마킹 방식에 비해 보다 안전한 방식임을 보였다
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)은 다중캐리어를 사용해 고속통신을 가능하게 하는 MCM(MultiCarrier Modulation)시스템이며, 전력과 스펙트럼 효율의 단점을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 기존의 단점을 보완하고, 효율적인 MCM시스템 설계를 목표로 한다. 제안하는 시스템은 IFFT(Inverse Fast Fourier Transform) 연산 대신에 IDWT(Inverse Discrete Wavelet Transform) 연산을 사용하게 된다. 웨이블릿 변환 기반의 OFDM 시스템 설계를 통해 기존의 OFDM 시스템과 BER(Bit Error Rate), 스펙트럼 효율, PAPR(Peak to Average Power Ratio) 성능 비교를 진행하였다. 그 결과, 기존의 OFDM과 Wavelet-OFDM은 동일한 BER 성능을 나타내었고, Discrete Meyer 웨이블릿을 사용한 Wavelet-OFDM에서는 기존의 OFDM과 동일한 스펙트럼 효율을 갖는다. 또한, 여러 가지 웨이블릿을 기반으로 구성한 Wavelet-OFDM의 모든 시스템은 기존의 OFDM보다 낮은 PAPR 성능을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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