• Structural Monitoring and Maintenance
• /
• 제9권2호
• /
• pp.107-127
• /
• 2022

Structural health monitoring (SHM) has been related to damage identification with either operational loads or other environmental loading playing a significant complimentary role in terms of structural safety. In this study, a non-parametric method of time frequency analysis on the measurement is used to address the time-frequency representation for modal parameter estimation and system damage identification of structure. The method employs the wavelet decomposition of dynamic data by using the modified complex Morlet wavelet with variable central frequency (MCMW+VCF). Through detail discussion on the selection of model parameter in wavelet analysis, the method is applied to study the dynamic response of both steel structure and reinforced concrete frame under white noise excitation as well as earthquake excitation from shaking table test. Application of the method to building earthquake response measurement is also examined. It is shown that by using the spectrogram generated from MCMW+VCF method, with suitable selected model parameter, one can clearly identify the time-varying modal frequency of the reinforced concrete structure under earthquake excitation. Discussions on the advantages and disadvantages of the method through field experiments are also presented.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 1998년도 Proceedings of International Workshop on Advanced Image Technology
• /
• pp.189-194
• /
• 1998

We introduce a new zerotree scheme that effectively exploits the inter-scale self-similarities found in the octave decomposition by a wavelet transform. A zerotree is useful to efficiently code wavelet coefficients and its efficiency was proved by Shapiro's EZW. In the coding scheme, wavelet coefficients are symbolized and entropy-coded for more compression. The entropy per symbol is determined from the produced symbols and the final coded size is calculated by multiplying the entropy and the total number of symbols. In this paper, were analyze produced symbols from the EZW and discuss the entropy per symbol. Since the entropy depends on the produced symbols, we modify the procedure of symbolic streaming out for the purpose. First, we extend the relation between a parent and children used in the EZW to raise a probability that a significant parent has significant children. The proposed relation is flexibly extended according to the fact that a significant coefficient is highly addressed to have significant coefficients in its neighborhood. The extension way is reasonable because an image is decomposed by convolutions with a wavelet filter and thus neighboring coefficients are not independent with each other.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제26권5B호
• /
• pp.439-446
• /
• 2006

본 연구에서는 강수량 및 기온과 같은 수문기상자료의 비선형 동역학적 성분을 추출하기 위해 웨이블렛 변환을 적용하여 대상자료를 재현기간별 성분으로 분리하였다. 변환을 위한 기저함수로는 Daubechies의 9번 ('db9') 웨이블렛 함수를 사용하였다. 또한 웨이블렛 변환의 스케일의 증가에 따른 각 분리단계에서 추출된 상세성분과 근사성분이 비선형 동역학적 특성을 지니는지를 판단하기 위하여 상관차원분석을 이용하였다. 즉 수문기상자료내에 비선형 동역학적 성질을 지니는 성분을 추출하기 위한 방법론으로써 웨이블렛 변환과 상관차원분석의 결합을 제안하였으며, 도출된 결과는 일반적으로 원자료를 이용할 경우에는 파악하기 어려운 대상자료의 시간에 따른 비선형적 변화를 분리 추출하기 위해 본 연구에서 제안한 방법이 적합함을 보이고 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제9권4호
• /
• pp.1441-1456
• /
• 2015

The bidimensional empirical mode decomposition (BEMD) algorithm with high adaptability is more suitable to process multiple image fusion than traditional image fusion. However, the advantages of this algorithm are limited by the end effects problem, multiscale integration problem and number difference of intrinsic mode functions in multiple images decomposition. This study proposes the multiscale self-coordination BEMD algorithm to solve this problem. This algorithm outside extending the feather information with the support vector machine which has a high degree of generalization, then it also overcomes the BEMD end effects problem with conventional mirror extension methods of data processing,. The coordination of the extreme value point of the source image helps solve the problem of multiscale information fusion. Results show that the proposed method is better than the wavelet and NSCT method in retaining the characteristics of the source image information and the details of the mutation information inherited from the source image and in significantly improving the signal-to-noise ratio.

• 방송공학회논문지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.703-712
• /
• 2019

단일 영상 초해상도 (Single Image Super-Resolution - SISR)기법은 카메라로 획득된 저해상도 영상에 필터 기반의 연산을 적용하여 좋은 화질의 고해상도 영상을 복원하는 과정이다. 최근에 심층 합성곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여 주고 있다. 그 대표적인 방법으로 영상의 특징 맵 기반 웨이블릿 계수 학습을 통해 고해상도 영상을 복원하는 WaveletSRNet이 있다. 하지만 복잡한 알고리즘으로 인해 계산량이 증대되어 처리 속도가 늦고 특징 추출할 때 특징 맵을 효율적으로 활용하지 못 한다는 단점을 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 단일 영상 초해상도 RDB-WaveletSRNet 기법을 제안한다. 제안된 기법은 잔여밀집블록(Residual Dense Block)을 사용하여 저해상도의 특징 맵을 효과적으로 추출하여 초해상도의 성능을 향상시키고 적절한 성장률을 설정하여 복잡한 계산량 문제까지 해결하였다. 또한 웨이블릿 패킷 분해를 사용하여 확대율에 맞게 웨이블릿 계수를 획득하므로 높은 확대율의 단일 영상 초해상도를 얻게 하였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통하여, 제안하는 기법이 기존 기법보다 수행시간이 빠르며 영상 품질도 우수함을 입증하였다. 제안하는 방법은 기존 방법보다 화질은 PSNR 0.1813dB만큼 우수하며 속도는 1.17배 빠른 것을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제40권10호
• /
• pp.793-800
• /
• 2007

본 연구는 조석의 영향을 받는 하동2 지점의 수위자료로부터 시간과 주파수 영역에서 유연한 분해능을 갖는 웨이블렛 변환을 적용하여 강우에 의한 유출성분과 조석에 의한 조위성분을 추출하였다. 최종파형 분해단계의 근사성분은 가장 큰 에너지 값은 87.77%를 나타내었으며, 상세성분 중 반일주조형의 주기성(약 12시간)을 갖는 D3의 에너지 값은 10.70%로 나타났다. 또한 D3의 왜도 및 첨도 값은 여수 조위자료와 유사함을 보여주었다. 따라서 하동2 지점의 수위자료에 대하여 최종 분해된 최종파형 분해단계의 근사성분(A6)과 D6, D5 상세성분은 유출성분이며, 상세성분 D4, D3, D2는 조석의 영향으로 수위가 상승과 하강을 반복하는 조위성분인 것으로 나타났다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제1권2호
• /
• pp.118-132
• /
• 1996

본 논문에서는 웨이블렛 변환에 의해서 얻어진 고주파 대역에 웨이블렛 변환을 반복 적용하면 분해된 대역들이 필터링 방향에 따라서 대역 내의 웨이블렛 계수의 자승합으로 정의되는 에너지량을 다르게 갖는 특성을 이용하여 영상을 압축 부호화한다. 2차원 영상에 웨이블렛 변환을 적용하면 하나의 저해상도 영상과 세 개의 고주파 대역을 얻을 수 있다. 원영상에 포함되어 있는 고주파 성분은 웨이블렛 변환에 의해서 수평 방향, 수직 방향, 대각 방향의 윤곽선 형태로 세 개의 고주파 대역에 나뉘어서 존재하게 된다. 이러한 세 개의 고주파 대역에 다시 웨이블렛 변환을 적용하면, 윤곽선 방향과 동일한 방향으로 저역 통과 필터링되어 얻어진 대역에서는 에너지량이 크게 나타나지만, 윤곽선 방향과 동일한 방향으로 고역 통과 필터링되어 얻어진 대역에서는 에너지량이 적게 나타난다. 그러므로, 효율적인 압축을 위하여 에너지량이 적은 대역들을 부호화 과정에서 제외하며 제외되지 않은 나머지 대역들은 대역에 따라 DPCM 또는 임계값을 이용하여 양자화한 후에 엔트로피 부호화한다. 본 논문에서 제안한 방법은 압축률과 화질면에서 기존의 웨이블렛 변환과 벡터 양자화를 이용한 방법보다 우수한 성능을 보인다는 것을 실험을 통하여 제시하였다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제37권3호
• /
• pp.45-55
• /
• 2000

본 논문에서는 영상처리를 위한 웨이브렛 변환 디지틀 필터 설계의 하드웨어 구조를 제안한다. 웨이브렛 변환을 위하여 필터 뱅크 피라미드 알고리즘을 이용하고 각각의 필터는 FIR 필터로 구현하였다. 그리고 메모리 제어기를 하드웨어로 구현하여 DWT 계산이 수행되므로 단순한 파라미터 입력만으로 영상 데이터의 다중해상도 분해를 효율적으로 처리할 수 있었다. 본 논문에서의 영상처리 결과는 FPGA의 하드웨어적 제한으로 인한 11bit의 가수처리 때문에, 512×512 흑 백영상에 대하여 33㏈의 PSNR이 나타났다. 그리고 QMF(Quadrature Mirror Filter)의 특성을 이용하여 DWT(Discrete Wavelet Transform) 계산에 필요한 승산기의 수를 절반으로 줄임으로써 하드웨어의 크기도 감소하였다. 그러므로 제안된 방법은 하드웨어 크기의 감소에 따른 영상처리의 효율성을 증대할 수 있다. DWT 필터 뱅크의 제안된 하드웨어 설계는 VHDL 코딩으로 설계합성을 하여 테스트 보드가 제작되었으며, 실행프로그램은 MFC++로, 영상복원 디코드 응용프로그램은 C++언어를 이용하여 구현하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.33-41
• /
• 2008

워터마킹 분야의 많은 연구 가운데 최근 JPEG2000과의 호환성, 다중해상도 분해, HVS에 기반한 시스템의 구현 등의 이점으로 웨이블릿 변환 기반 알고리즘에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 대부분 강인성 등에 중점을 두고 이론적 측면만을 지나치게 강조하여 복잡하고 실제적으로 적용하기 곤란한 면이 있다. 본 논문에서는 대용량의 많은 데이터를 대상으로 로고를 워터마크로 이용하는 강인한 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 웨이블릿 2단계 변환을 수행하며 랜덤 치환을 위해 LFSR을 채택하였으며 원영상과 랜덤 치환된 워터마크 영상을 $8{\times}8$ 블록으로 나누어 '1'의 순서로 매핑하여 워터마크를 삽입한다. 실험결과로 성공적으로 워터마크가 삽입되어 가시적으로 워터마크가 드러나지 않으며 JPEG 압축, 저주파 필터, 고주파 필터, 밝기 변화 둥의 영상 처리에 강인성이 있음을 보여 준다.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제5권2호
• /
• pp.153-171
• /
• 2009

In this paper, the analytical fault detection and diagnosis (FDD) is presented using model-based and signal-based methodology with wavelet analysis on signals obtained from sensors and sensor networks. In the model-based FDD, we present the modeling of contact interface found in soft materials, including the biomedical contacts. Fingerprint analysis and signal-based FDD are also presented with an experimental framework consisting of a mechanical pneumatic system typically found in manufacturing automation. This diagnosis system focuses on the signal-based approach which employs multi-resolution wavelet decomposition of various sensor signals such as pressure, flow rate, etc., to determine leak configuration. Pattern recognition technique and analytical vectorized maps are developed to diagnose an unknown leakage based on the established FDD information using the affine mapping. Experimental studies and analysis are presented to illustrate the FDD methodology. Both model-based and wavelet-based FDD applied in contact interface and manufacturing automation have implication towards better quality of life by applying theory and practice to understand how effective diagnosis can be made using intelligent FDD. As an illustration, a model-based contact surface technology an benefit the diabetes with the detection of abnormal contact patterns that may result in ulceration if not detected and treated in time, thus, improving the quality of life of the patients. Ultimately, effective diagnosis using FDD with wavelet analysis, whether it is employed in biomedical applications or manufacturing automation, can have impacts on improving our quality of life.