• Smart Structures and Systems
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• 제14권5호
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• pp.831-845
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• 2014

This paper proposed a discrete wavelet transform based method for time-varying physical parameter identification of shear type structures. The time-varying physical parameters are dispersed and expanded at multi-scale as profile and detail signal using discrete wavelet basis. To reduce the number of unknown quantity, the wavelet coefficients that reflect the detail signal are ignored by setting as zero value. Consequently, the time-varying parameter can be approximately estimated only using the scale coefficients that reflect the profile signal, and the identification task is transformed to an equivalent time-invariant scale coefficient estimation. The time-invariant scale coefficients can be simply estimated using regular least-squares methods, and then the original time-varying physical parameters can be reconstructed by using the identified time-invariant scale coefficients. To reduce the influence of the ill-posed problem of equation resolving caused by noise, the Tikhonov regularization method instead of regular least-squares method is used in the paper to estimate the scale coefficients. A two-story shear type frame structure with time-varying stiffness and damping are simulated to validate the effectiveness and accuracy of the proposed method. It is demonstrated that the identified time-varying stiffness is with a good accuracy, while the identified damping is sensitive to noise.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권1호
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• pp.29-36
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• 2004

웨이블릿 영역은 일반적으로 신호 성분을 많이 포함하는 큰 계수와 신호 성분이 작은 크기의 계수로 나누어 질 수 있다. 이러한 웨이블릿 계수의 통계적 특성을 가우스 혼합 모델로 설정하고, 잡음 제거에 응용하는 것은 효율적이다. 본 논문에서는 웨이블릿 계수의 혼합 모델링을 이용하여 영상의 잡음 제거 방법을 제안한다. 적절한 문턱값을 이용하여 웨이블릿 계수를 두영역으로 분리하여 이진 마스크를 생성하고, 생성된 마스크의 정보는 잡음 제거에 효율적으로 사용된다 또한 생성된 마스크의 정보를 형태학적 필터를 이용하여 보다 정확히 추정하고 이를 이용하여 제안한 잡음 제거 방법의 성능을 높이는 방법을 제안한다. 모의실험 결과를 통하여 제안 방법이 최신 잡음 제거 방법보다 우수한 PSNR을 나타낸다는 것을 보여 준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권1호
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• pp.57-66
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• 2002

본 논문은 웨이브릿 계수를 활용하여 영상 압축을 수행하는 EZW(Embedded Zerotree Wavelet) 부호화의 성능 개선에 대한 방법을 제시한다. EZW부호화는 웨이브릿 계수를 그 중요도에 따라 POS, NEG, IZ, ZTR의 4개의 심벌을 사용하여 부호화를 수행한다. 본 연구에서는 EZW 부호화에 웨이블릿 계수 threshold 방법을 적용하여 성능을 개선하였다. 시스템 전체적으로는 계수 threshold 방법을 적용하여 전체 부호화 시간을 단축하였으며, run-length 부호화와 산술 부호화를 적용하여 영상을 최대한으로 압축하였다. 마지막으로 실험을 통하여 EZW 부호화 방법에 적용된 계수 조정 값을 조절하여, 값의 변화에 따른 입력 영상과 복원 영상을 비교 분석한 결과를 제시하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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• pp.1019-1022
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• 2002

The current paper proposes a wavelet-based digital watermarking algorithm using statistical characteristic of image and human visual system (HVS). The original image is decomposed into 4-level using a discrete wavelet transform (DWT), then the watermark is embedded into the perceptually significant coefficients (PSCs) of the image. In general, the baseband of a wavelet-decomposed image includes most of the energy of the original image, thereby having a crucial effect on the image quality. As such, to retain invisibility, the proposed algorithm does not utilize the baseband. Plus, the wavelet coefficients on the lowest level are also excluded in the watermark-embedding step, because these coefficients call be easily eliminated and modified by lossy compression and common signal processing. As such, the PSCs are selected from all subbands, except for the baseband and subbands on the lowest level. Finally, using the selected PSCs, the watermark is then embedded based on spatial masking of the wavelet coefficients so as to provide invisibility and robustness. Computer simulation results confirmed that the proposed watermarking algorithm was more invisible and robust than conventional algorithms.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.673-678
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• 2003

본 논문에서는 웨이블렛 계수와 Hidden Markov Model(HMM) 이용한 얼굴인식 알고리즘을 제안 한다. 입력 영상은 이산웨이블렛을 기반으로 한 다행상도 분석기법을 사용하여 데이터 수를 압축한 후, 각각의 해상도에서 얻어진 웨이블렛 계수를 특징벡터로 사용하여 HMM의 모델을 생성한다. 인식단계 에서는 웨이블렛 변환에 의해 생성된 개별대역의 인식값을 더하여 상호 보완함으로써 인식률을 높일 수 있었다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 기본적 알고리즘인 벡터 양자화(VQ) 기법을 적용한 경우와 기존 얼굴인식에 제안된 DCT-HMM을 이용한 기법과의 인식률 비교를 한 결과, 제안된 방법이 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권3C호
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• pp.286-295
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• 2003

본 논문에서는 최소의 메모리 사용량으로 원하는 비트율로 영상 부호화가 가능한 웨이브렛 기반의 영상 부호화기를 제안하였다. 제안된 방법은 부호화 과정시 요구되는 메모리 사용량을 줄이기 위해 웨이블릿 계수들의 비트 레벨 정보를 가지는 2D 중요 계수 배열을 사용하였다. 2D SCA는 웨이블릿 계수의 비트 레벨 정보를 저장하는 이차원 자료 구조로서, 제안된 알고리즘은 이것을 이용하여 중요한 계수에 대한 부호화 과정과 계수들의 비트 레벨 정보의 부호화 과정을 한 번에 수행할 수 있다. 실험 결과 기존의 부호화 방법보다 화질 면에서 비슷하거나 우수한 성능을 보였다. 특히 2D SCA를 이용한 최소의 메모리 사용으로 다양한 비트율에서 영상의 일그러짐 없이 안정적으로 동작함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.1469-1482
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• 1993

본 논문에서 웨이브릿변환을 이용한 새로운 영상신호 부호화기법을 제안하였다. 웨이브릿 계수들을 시각체계의 민감도에 맞도록 제거하거나 양자화함으로써 영상의 우수한 화질을 유지하면서 높은 감축율을 얻도록 하였다. 웨이브릿 변환영역에서 각 부영상들을 블록으로 나누고 계수들의 통계적인 특성과 주파수특성들을 이용하여 중요하지 않은 계수들을 제거하였다. 제기된 블록들과 전송되는 블록들의 위치 정보는 지수 분포와 일치되는데 이를 run-length 부호화하였다. 양자화되는 계수들은 일반화된 가우시안 분포에 맞도록 가변길이 부호화되어 전송된다. 실험결과 기존의 영상코딩과 비교하여 1.0(b/p)이하의 낮은 전송 비트율에서 좋은 복원된 영상화질을 얻을 수 있었다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권9호
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• pp.80-87
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• 1996

This paper proposes an image compression algorithm that adopts projection scheme on wavelet transform domain of image signal. Wavelet decomposed image is encoded by the result of projection along one direction out of eight which approximates the coefficients most closely to the originally transformed coefficients. These projectrion data are vector quantized using separate codebooks depending on the decomposition level and orientation of decomposed of image. Experimental results reveals that proposed scheme shows excellent performance in PSNR manner and also shows good subjective quality.

• 감성과학
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• 제7권2호
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• pp.141-148
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• 2004

일상생활의 대화중에 포함되는 잡음, 특히 모든 주파수 대역에 포함되는 백색잡음에 의해 오염된 음성신호는 청각적으로 심한 불쾌감과 거부감을 주며 대화의 명료성을 저해시키는 요인으로 작용할 수 있다. 본 논문은 이러한 잡음환경 하에서 음성인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방범으로 프레임 단위로 웨이브렛 변환을 하여 웨이브렛 계수의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 정하는 새로운 방법을 제안한다. 음성의 특성을 고려하기 위하여 고주파 성분을 많이 가지는 무성음의 경우는 cD1 신호에서, 저주파 성분을 많이 가지는 유성음의 경우는 cA3 신호의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 설정하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 일반적인 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환을 이용한 방법보다 SNR과 MSE 측면에서 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환에서는 파열음, 마찰음 및 파찰음 성분이 많이 제거되는 반면 제안한 방법은 본래 신호와 유사하게 복원됨을 실험 결과 확인할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.190-196
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• 2009

본 논문은 잡음 환경의 음성 인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방법으로 프레임 단위로 웨이브렛 변환을 하여 웨이브렛 계수의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 정하는 새로운 방법을 제안한다. 음성의 특성을 고려하기 위하여 고주파 성분을 많이 가지는 무성음의 경우는 첫 번째 스케일의 detail 신호에서, 저주파 성분을 많이 가지는 유성음의 경우는 세 번째 스케일의 approximation 신호의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 설정하였다 또한 제안한 방법으로 잡음을 제거한 후에도 묵음구간에 잔여 잡음이 존재하게 되므로 묵음구간을 검출하여 묵음구간의 잔여 잡음을 제거하였다 실험을 통해 제안한 방법이 일반적인 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환을 이용한 방법보다 SNR과 MSE측면에서 향상됨을 확인 할 수 있었다.