평판 디스플레이(FPD)의 결함 검출은 패널 영상의 불균일한 휘도 변화로 인해 정확한 결함 검출이 어렵다. 본 논문은 FPD 패널 영상의 휘도변화를 B-스플라인 표면으로 근사화하고, 이로부터 다양한 결함을 검출하는 방법을 제안한다. B-스플라인 표면 근사화시 잡음 및 결함에 해당하는 고주파 부분을 제외하고, 불균일 휘도 변화에 해당하는 배경부분만으로 구성하기 위해, 웨이브릿 변환 후 저주파대역만을 이용한다. 이는 B-스프라인 표면 근사화의 단점인 시간 소모를 획기적으로 줄일 뿐 아니라, 정확성을 향상시키는 결과를 가져온다. 최소의 부대역에서 근사화된 영상은 웨이브릿 합성 과정을 거쳐 원영상의 크기로 재구성되고, 원 영상에서 이를 뺀 차영상이 바로 불균일 휘도의 배경을 보상한 평평한 영상이 된다. 따라서 결과 영상에 단순 문턱치를 이용하여 결함 영역을 쉽게 검출할 수 있으며, 거짓 결함을 제거하기 위해 블랍 해석이 후처리로서 수행된다 또한 인라인 시스템에 적용하기 위해 웨이브릿 변환을 리프팅 기반의 알고리즘으로 구현하여 필름 같은 대용량의 데이터를 고속으로 처리할 수 있게 함으로써, 처리 시간을 크게 감소 시켰다.
The climate change has made adverse effects on land surface temperature for many regions of the world. Several climatic studies focused on different downscaling techniques for climatological parameters of different regions. For statistical downscaling of any hydrological parameters, conventional Neural Network Models were used in common. However, it seems that in any modeling study, uncertainty is a vital aspect when making any predictions about the performance. In this paper, Gamma Test is performed to determine the data length selection for training to minimize the uncertainty in model development. Another measure to improve the data quality and model development are wavelet transforms. Hence, Gamma Test with Wavelet decomposed Feedforward Neural Network (GT-WNN) model is developed and tested for downscaled land surface temperature of Patna Urban, Bihar. The results of GT-WNN model are compared with GT-FFNN and conventional Feedforward Neural Network (FFNN) model. The effectiveness of the developed models is illustrated by Root Mean Square Error and Coefficient of Correlation. Results showed that GT-WNN outperformed the GT-FFNN and conventional FFNN in downscaling the land surface temperature. The land surface temperature is forecasted for a period of 2015-2044 with GT-WNN model for Patna Urban in Bihar. In addition, the significance of the probable changes in the land surface temperature is also found through Mann-Kendall (M-K) Test for Summer, Winter, Monsoon and Post Monsoon seasons. Results showed an increasing surface temperature trend for summer and winter seasons and no significant trend for monsoon and post monsoon season over the study area for the period between 2015 and 2044. Overall, the M-K test analysis for the annual data shows an increasing trend in the land surface temperature of Patna Urban.
본 논문은 칼라 성분 영상들 간에 내재된 스펙트럴 중복성에 착안하여 한 성분 영상에서 다른 성분 영상을 블록 기반으로 추정부호화함으로써 칼라 영상 부호화 시에 고압축을 실현할 수 있도록 한 칼라 영상 부호화에 관한 것이다. 우선, 휘도 영상을 대상으로 웨이블렛 변환을 위하여 각 주파수 성분으로 구성된 분해 영상을 획득한다. 이후, 웨이블렛 변환을 통한 영상 분석 과정에서 발생되는 고주파 계수를 이용하여 스펙트럴 상관성을 추정할 시에 기본 단위가 되는 추정 블록의 크기를 결정하기 위한 비용 함수를 정의한다. 마지막으로, 이 비용 함수에 따라 추정 블록의 크기를 가변시키면서 휘도 영상과 ,R, B 영상간의 추정 오차가 최소가 되도록 하는 비례 인자와 가감 인자를 블록당 하나씩 산출하는 과정을 반복적으로 수행한 후, 이렇게 추정한 각각의 비례 인자와 가감 인자를 부호화함으로써 칼라 성분 영상을 부호화할 수 있는 새로운 칼라 영상 부호화 방법을 제안한다.
콘크리트의 동탄성계수는 KS F 2437에 규정된 바와 같이 탄성파 비파괴시험인 충격반향기법에 따라 측정할 수 있다. 자유단 경계조건에서의 콘크리트 공시체에 대한 종방향 고유진동수를 웨이블릿 변환이론을 적용하여 평가하였다. 웨이블릿 변환은 순수한 스펙트럼 해석뿐만 아니라 시간영역에서의 분해신호를 추출하는데 있어 시간-주파수 공간에서의 실제 신호형상을 제공하는 장점을 갖고 있다. 이 실험에 적용된 배합비를 갖는 콘크리트의 경우에 동탄성계수와 정탄성계수의 평가 결과가 큰 차이를 나타내지 않아 일반적으로 알려져 있는 정도는 아닌 것으로 판단된다. 충격반향기법에서 결정된 동탄성계수와 정적시험에서 결정된 정탄성계수는 변형률 정도를 고려하여 비교하면 비교적 서로 잘 일치하며 이 실험에서의 동탄성계수는 평균변형률 $1.04{\times}10^{-4}$에서의 접선탄성계수와 같은 것으로 평가되었다.
본 논문은 객관적 음질 평가법으로 웨이블렛 변환을 이용한 향상된 바크 코히어런스 함수 (Wavelet based Bark Coherence Function : WBCF)를 제안한다. 바크 코히어런스 함수 (Bark Coherence Function : BCF)는 심리 음향 영역에서 코히어런스 함수를 정의함으로서 음성 통신 시스템의 아날로그 부분에 의하여 발생할 수 있는 선형 왜곡에 강한 객관적 음질 평가법이다. VoIP (Voice over Internet Protocol)와 같은 패킷 기반의 음성 전달 시스템은 가변 지연등이 발생 될 수 있는데, 이것은 원음과 왜곡음의 정확한 시간축 정렬을 불가능하게 하여 기존의 객관적 음질 평가법의 성능을 저하시킨다. 제안된 WBCF는 고주파 영역에서 시간 분해능이 높으며, 저주파 영역에서 주파수 분해능이 높은 웨이블렛 변환을 사용한 후 BCF를 계산하여 VoIP 시스템에서의 객관적 음질을 평가한다. 주/객관적 음질 평가 실험을 통하여 WBCF가 ITU-T 권고안인 Perceptual Speech Quality Measure (PSQM)에 비하여 높은 성능을 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 다중 입$\cdot$출력을 갖는 이동 로봇의 경로 추종을 위해 웨이블깃 신경 회로망에 기반한 예측 제어 방법을 제안한다. 제안된 방법에서 상태 예측기로는 학습 능력이 뛰어난 신경 회로망의 특성 및 웨이블릿 분해의 특성을 합성한 웨이블릿 신경 회로망을 사용한다. 예측기는 경사 하강법을 사용하여 웨이블릿 신경회로망의 출력에 대한 실제 이동 로봇의 상태 오차를 최소화하도록 학습된다. 또한 이동 로봇의 제어 신호인 직진 속도 및 각속도는 추종하고자 하는 기준 경로에 대한 이동 로봇의 예측 상태 오차를 이용하여 정의된 비용 함수를 최소화하도록 구해진다. 컴퓨터 모의 실험에서 변화되는 기준 경로에 대한 경로 추종 성능을 통해 제안한 예측 제어 시스템의 적용 가능성 및 효율성을 보인다.
This paper focuses on monitoring and predicting the short circuit faults of the rotor windings of large turbo-generator systems. For the purpose of increasing efficiency and decreasing maintenance cost, a method that combines the HHT (Hilbert Huang Transform) with a wavelet has been studied. This method is based on analyzing a classical Albright detecting coil. Due to the Empirical Mode Decomposition (EMD) and the Intrinsic Mode Functions (IMF) of the HHT the exact location of a short circuit of rotor windings may be given. However, a part of the useful information is eliminated by the unreasonable decomposing scale of the wavelet. Based on the thermodynamics modeling method, this study was illustrated with a 50MW turbo-generator system that is installed in Northern China. The analysis results, which have very good agreement with those of a previous study, show that the method of combining the HHT with a wavelet is an effective way to analyze and predict the short circuit faults of the rotor windings of large generators, such as supercritical turbo-generator systems and wind turbo-generator systems. This work can offer a useful reference for analyzing smart grids by improving the power quality of a distribution network that is supplied by a turbo-generator system.
BAMS(Baysian Adaptive Multiresolution Smoother) 필터는 모의실험 없이 Bayes 추정에 기초한 웨이블릿 축소기법에 의해 잡음을 제거하며 따라서 실시간 처리가 가능하다. BAMS 필터에 의한 영상잡음 제거 성능은 웨이블릿 분해 각 대역의 잡음분산에 크게 의존한다. 기존의 BAMS 필터는 웨이블릿 분해의 고주파 대역에서 사분위 통계량을 이용하여 잡음분산을 추정하여 잡음을 제거하였다. 본 논문에서는 영상신호의 중간대역을 포함한 잡음제거를 위해 변형된 사분위 통계량 및 모노토닉 변환으로 중간대역 잡음편차 추정하고 이를 이용해서 중간대역 및 고주파 대역의 영상잡음을 제거한 결과 중간대역의 잡음을 제거하므로 약 2[dB]정도의 PSNR이 증가하였으며 잡음편차가 작은 영상의 잡음제거에서도 효과가 있었다.
초음파 펄스-에코법을 매우 얇은 층을 갖는 다층구조물에 적용할 때 그 얇은 층의 상하면에서의 반사파가 중첩되게 되면 검사가 곤란하게 된다. 이런 문제는 반도체 내부에서의 심한 감쇠를 피하기 위해 20MHz 이하의 비교적 저주파수를 사용하는 초음파 현미경으로 반도체의 얇은 실리콘 칩을 검사하는 경우에 쉽게 볼 수 있다. 기존에 이런 초음파 신호의 중첩을 분리하기 위해 디컨볼루션 기법이 사용되어 왔으나, 송신파의 파형이 전파하면서 왜곡되어 수신되는 경우에는 적절치 못하다. 본 논문에서는 기존의 디컨볼루션 기법에 비하여 우수한 성능으로 중첩 신호를 분리해 낼 수 있는 새로운 신호처리 기법으로서 웨이브렛 변환 기반 디컨볼루션 (WTBD) 기법을 제안하였다. 여기서 웨이브렛 변환은 송신파와 왜곡된 수신 신호의 공통 파형을 추출하기 위해 사용되고 추출된 공통 파형에 대해 디컨볼루션 처리한다. 제안하는 방법의 성능은 모형신호에 대한 컴퓨터 시뮬레이션과 인위적으로 실리콘 칩 상면에 들뜸 결함을 만든 반도체 시편에 대한 실험을 통해 검증되었다.
본 논문은 특정응용분야인 디지털사진, 원격탐사, 이동 중 항공 원격 촬영, 의학영상의 고해상도와 고압축 원격촬영이 필요로 하는 분야에 JPEG2000의 표준을 적용한 하드웨어 설계 제작하였다. 영상 압축을 하기 위한 JPEG2000의 표준을 이용한 소프트웨어로 구현은 처리속도가 기존의 JPEG에 비하여 매우 느리다는 단점을 갖고 있으며, 또한 JPEG2000 표준의 DWT(: Discrete wavelet transform) 레벨을 향상시킬 경우 영상 데이터 압축에 대한 연산 처리 속도가 저하되는 현상을 갖고 있다. 이러한 해결을 위해서 JPEG2000 압축/복원기를 설계 제작하여 적용하였다. 본 논문에서는 최적 DWT(Discrete wavelet transform) 레벨을 변화시켜서, JPEG-2000 압축/저장기의 하드웨어가 최적의 압축과 정지 영상에 대한 빠른 연산처리속도와 화질개선을 보여줬다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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