디지털유방촬영기에서 자동모드를 설정해서 검사를 할 경우 환자가 받는 평균유선선량(average grandular dose)를 줄일 수 있는 방법을 제시하고자 최적의 노출 파라미터를 찾고 노이즈 감소 알고리즘을 적용하여 화질을 개선하고자한다. 실험을 위하여 Nuclear Associates Model 18-222 의 팬텀을 사용 하였으며, 입사선량(enterance dose)과 평균유선선량을 측정하였다. 다음 노이즈(noise) 제거 알고리즘을 적용하였고, 적용 전∙후에 대해서 Signal, Noise, SNR,FOM을 측정하고 비교 평가 하였다. 실험결과 첫째, 노이즈 제거 전 Mo/Mo 23kvp에서 SNR이 가장 높았고, 평균유선선량은 W/Rh 35kvp 에서 가장 낮았다. FOM 결과 W/Rh의 28kVp를 사용하는 것이 가장 좋은 것으로 나타났다. 노이즈 제거 알고리즘 적용 후 SNR은 Mo/Mo 23kvp에서 SNR 가장 높았고, FOM의 결과 W/Rh의 28kVp를 사용 하는것이가장 좋은 것으로 나타났다. 이때 동일한 평균유선선량을 갖는 조건에서 노이즈 값은 4.36에서 1.74로 감소되었으며,SNR 값은 4.6에서 11.6으로 향상되었다. 제안하는 노이즈 제거 처리를 적용하면 영상에서 중요한 정보를 유지하면서 노이즈를 감소시킬 수 있고, 최적의 노이즈 처리와 최적의 검사조건을 선택함으로써 유방 검사 시 발생하는 방사선 피폭을 줄일 수 있을 것이다.

본 연구에서는 비선형적 모델인 웨이블렛-인공신경망을 적용하여 충주댐 유역의 일유입량을 예측하였다. 일반적으로 시계열 자료는 경향성, 주기성 및 추계학적 성분의 선형조합으로 이루어져 있다. 그러나 이러한 자료를 통해 시계열 모형 구축 시 경향성 및 주기성은 제거되어야하는 성분이다. 따라서 수문기상자료에 포함되어있는 경향성 및 주기성과 같은 비선형 동역학적 잡음과 측정과정에서 발생하는 단순잡음을 제거시키기 위해 디노이징기법인 웨이블렛 변환을 적용하였다. 웨이블렛 변환을 적용한 자료를 입력자료로 사용한 웨이블렛-인공신경망(WANN)과 원자료를 사용한 인공신경망(ANN)을 비교하였다. 산정결과 결정계수와 선형회귀를 통한 기울기는 WANN이 ANN보다 각각 0.032, 0.0115 더 큰 값을 나타냈고, 타겟값과 예측값 사이의 오차를 나타내는 RMSE와 RRMSE는 WANN 모형이 ANN 보다 각각 37.388, 0.099 더 작은 값을 나타냈다. 따라서 본 연구에서 적용한 WANN 모형이 ANN 보다 정확한 결과를 나타내었으며, 웨이블렛 변환을 통한 디노이징 기법의 적용이 잡음이 포함되어 있는 원자료의 사용보다 더 정확한 예측을 하는 것으로 판단된다.

본 연구에서는 Wavelet Transform과 Support Vector Machine (SVM)을 결합한 Hybrid 상수도 수요량 예측 모형을 개발하였다. Wavelet Transform 방법을 활용하여 다양한 스케일이 존재하는 상수도 수요량 시계열을 분해하여 단순한 형태의 시계열로 변환하는데 이용하였으며, 비선형 예측모형인 SVM은 이들 단순화된 시계열을 예측하는데 활용하여 예측성능을 극대화시키는 방안을 수립하였다. 본 연구에서는 상수도 수요량 자료에서 내재되어 있는 주기의 특성과 비선형 예측모형의 장점을 서로 연계한 해석이 가능하였으며 시각적인 검토 및 모든 통계지표에서 개선된 예측결과를 확인할 수 있었다. 특히, 기존 ARIMA 모형 계열에서 나타나는 자기예측문제를 상당부분 개선한 결과를 보여줌으로서 실질적인 수요량 예측모형으로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

The purpose of this study is to present the damage detection method on shear building structures by wavelet transformation. The damage location index using 1st mode shape is observed theoretically to find out damage location. The damage detection method is applied to numerical analysis model such as MATLAB for the verification. The shacking table test on 3 story shear building is performed for the examination of the damage detection method. Wavelet transformation and directly fast fourier transformation are performed for the data, and damage index is compared. Finally the applicability of the wavelet transformation for damage detection is examined.

본 논문에서는 연속웨이블렛 변환(Continuous Wavelet Transform; CWT)을 이용하여 구조물의 손상도를 평가 하였다. 지진하중을 받은 프레임 구조물의 응답 가속도를 CWT를 이용하여 분해한 후 각각의 스케일에 관해서 손상전과 손상후의 정규화된 에너지 곡률(Normalized Energy Curvature; NEC)을 계산하였다. 손상전과 손상후의 NEC 값은 손상된 부재에서 크게 변화 하여 손상된 부재를 쉽게 나타내었고 또한 손상도가 심할 수 록 그 값의 차이가 컸다. 이 논문에서는 CWT로부터 계산된 NEC값이 구조물의 손상위치와 손상도를 평가하는 효과적인 지표임을 나타내었다.

본 연구에서는 웨이블릿 변환과 경계선 검출 필터를 이용하여 초음파영상의 다해상도 분해를 한 후 경계선 검출 필터링을 통해 초음파 영상의 화질을 개선하는 방안을 제안하였다. 제안된 방법에서는 잡음을 줄이고 에 지를 강화하기 위해 웨이블릿 변환된 영상으로부터 얻어진 저해상도 영상에서 고해상도 영상으로 단계적으로 영역별 선택계수 조정과 방향성을 고려한 에지 필터링을 수행하였다. 이를 통해 반점영역의 픽셀은 웨이블릿 계수를 줄여 에지를 제외한 영역에서 선택적 저역통과 필터링 효과를 만들고, 에지에서는 접선 방향으로 평활 화를 하여 연속성을 향상시키고, 법선 방향으로는 세선화를 하여 contrast를 높였다. 실험을 통해 단일해상도에 서 비선형적 이방성의 확산모델을 이용한 필터링 방법과 웨이블릿 수축구조를 이용한 필터링 방법에 대해 비 교하였다.

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

논문에서는 구조물의 건전성 평가를 위하여 지진하중을 받은 프레임 구조물의 응답 가속도를 웨이블렛펙킷 변환(Wavelet Packet Transform; WPT)을 이용하여 분해한 후 인공신경망을 이용하여 각 부재의 손상도를 평가하였다. 인공신경망에는 응답가속도의 분해된 성분 중 에너지가 가장 큰 5개의 성분이 입력 값으로 사용 되었는데 인공신경망의 출력층에 있는 2개의 노드는 각각 손상된 부재와 손상도를 나타낸다. 이 논문에서 제시된 방법을 이용하여 구조물의 손상된 부재와 손상도를 평가하였고 만족스러운 결과를 얻었다.

Recently, Total Organic Carbon (TOC) which can be measured instantly can be used as an organic pollutant index instead of BOD or COD due to the diversity of pollutants and non-degradable problem. The primary purpose of the present study is to reveal the properties of time series data for TOC which have been measured by real-time monitoring in Juam Lake and, in particularly, to understand the long- and short-term characteristics with the extraction of the respective components based on the different return periods. For the purpose, we proposed Discrete Wavelet Transform (DWT) as the methodology. The results from the DWT showed that the different components according to the respective periodicities could be extracted from the time series data for TOC and the variation of each component with respect to time could emerge from the return periods and the respective energy ratios of the decomposed components against the raw data.

본 논문은 수문시계열에서 나타나는 주기성 및 경향성 등을 평가하기 위한 방법으로 Fourier Transform을 개선한 Wavelet Transform방법을 제시하고 이에 대한 타당성 및 적용성을 월강수량 및 연강수량 자료와 대표적인 기상인자인 남방진동지수(SOI)와 해수면온도(SST)를 대상으로 평가해 보았다. Fourier Transform은 시간적인 특성을 파악하지 못하는 반면에 Wavelet Transform은 수문시계열이 갖는 시간적인 특성을

A purpose of developing a sound source tracking system in this paper is to reduce the noise efficiently from the received signal by microphone array and measure the signal's time delay between the microphones. I have applied the wavelet analysis algorithm to the system and calculated the sound source's relative position For the performance evaluation, I have compared with the results of utilizing the digital filtering methods based on the FIR LPF using Kaiser window function and the inverse Chebyshev IIR LPF. As a result, I have confirmed the fact that 'time-scale' filter using inverse discrete wavelet transform was suitable for this system.

시계열자료의 분해능력이 뛰어난 wavelet 변환을 사용하여 물소비특성을 분석하였다. Wavelet 변환의 기저함수로는 물수요량의 경우 Coiflets5 함수, 기온측정치의 경우 Coiflets3 함수를 사용하였으며 해석결과 212 scale에서 목표된 장기간에 걸친 변화추이는 hyperbolic tangent 함수의 형태로 전기간에 걸처 꾸준한 증가세를 보였다. 또한 절기혹은 경기주기와 밀접한 관련이 있을 것으로 생각되는 추가수요가 6월과 12월말을