In this study, a method of leakage detection was proposed to locate leak position for a reservoir pipeline valve system using wavelet coherence analysis for an injected pressure wave. An unsteady flow analyzer handled nonlinear valve maneuver and corresponding experimental result were compared. Time series of pressure head were analyzed through wavelet coherence analysis both for no leak and leak conditions. The leak information can be obtained through either time domain reflectometry or the difference in wavelet coherence level, which provide predictions in terms of leak location. The reconstructed pressure signal facilitates the identification of leak presence comparing with existing wavelet coherence analysis.

지형 자료는 지구과학 여러 분야에서 중요한 기초 자료 중 하나이다. 최근 들어, 상세한 분해능을 가지는 DEM 자료가 활용가능하며 따라서 방대한 양의 자료를 효율적으로 다루는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 방대한 DEM 자료의 무손실 압축 및 효율적인 복원에 대해 알아보았다. 이를 위해 정수웨이블릿 변환과, 엔트로피 부호화의 개념을 이용하여, 웨이블릿 계수의 부호화 및 일부 영역의 지형복원 방법을 고안하였다. 또한, 정밀 중력 지형보정 과정에서 이러한 연구 결과의 활용성을 검토하였다. DEM의 압축률이 가장 좋은 웨이블릿은 CDF3.5이며, CDF3.1 또는 CDF3.5 웨이블릿을 사용하여 3단계 정도로 분해를 하는 것이 최적의 선택이다 (약 45.4%의 압축률). 또한 웨이블릿변환의 다중단계분석 특성을 활용하여 웨이블릿계수의 일부만을 추출하여 지형의 일부만을 복원할 수 있었다.

주기적이고 지속적으로 자료를 얻을 수 있는 위성영상은 지표면의 변화를 모니터링 하기 위한 매우 효과적인 자료이다. 위성영상을 이용한 기존의 변화탐지 연구는 두 시점의 지표 특성을 각각 분석해 서로 비교하여 변화를 밝혀내는 연구를 주로 해왔다. 그러나 최근에는 연속성을 갖는 다중 시기 위성영상으로부터 전체적인 경향이나 단기적인 변화를 찾아내는 연구에 관심이 높아지고 있다. 이 연구에서는 다중 시기 위성영상을 분석하기 위해 3차원 웨이블릿 변환 기반의 기법을 제안하고 테스트해보았다. 3차원 웨이블릿 변환을 이용하면 자료의 중요한 특성은 보존하면서 차원을 줄이는 것이 가능하다. 또한 다중 시기의 자료로부터 주요 패턴을 간추려 내고 공간, 시간적으로 인접한 주변 화소와의 관계를 파악할 수 있다. 연구 결과, 3차원 웨이블릿 변환 기법은 전체적인 경향성이나 특별한 변화 특성을 빠른 시간내에 밝혀내는 데 유용할 뿐만 아니라 분해 방향에 따라 각기 다른 정보를 제공해 주는 하위 밴드를 통해 새로운 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

곤충의 노래 소리는 구조적으로 프레이즈(pharase)와 처프(chirp), 임펄스(impulse)로 구분한다. 왕귀뚜라미의 노래 소리(Teleogryllus emma (Ohmachi et Matsuura))는 프레이즈 당 처프의 횟수로 노래 소리를 유인노래, 구애노래, 경쟁노래 3가지로 구분할 수 있다. 왕귀뚜라미의 소리의 처프 횟수를 자동 계수하기위해 웨이블릿 변환(Wavelet transformation)을 시도하였다. 웨이블릿 변환은 퓨리에 변환(Fourier transformation)과 유사하나 삼각함수 대신 적절한 기저함수(Basis function)를 이용하고 이들의 집합으로 신호를 분해하여 정보를 추출하는 수리적 방법이다. 본 연구에서는 방울벌레의 소리를 Morlet 함수를 기저함수로 사용하여 신호를 분석하였다. 마이크로 녹음된 왕귀뚜라미의 소리를 웨이블릿 변환의 입력 자료로 활용하여 변환을 하였다. 변환된 신호 중 왕귀뚜라미의 처프 주기와 가장 유사하고 변화폭이 뚜렷한 고주파 영역대의 신호를 선택하였다. 선택된 신호는 적절한 과정(smoothing, interpolation)을 거쳐 처프 횟수를 자동계수하게 된다. 40회의 울음소리를 랜덤하게 선택하여 실제 처프 횟수와 계수 횟수를 비교하였다. 두 횟수의 유사성을 나타내는 R2 값이 0.97로 나타나 자동 계수 값이 실제 처프 횟수를 대변할 수 있는 것으로 나타났다.

웨이블릿 변환은 기존 푸리에 변환이 갖는 주파수 변환 결과의 시간 영역에 대한 모호성을 극복할 수 있는 변환 기법으로 널리 이용되어 왔다. 기존의 푸리에 변환에 의한 셈블란스는 두 개의 시계열 자료의 위상을 주파수 영역에서 비교할 수 있도록 하는 방법이다. 이 방법은 비정상상태의 신호에 대해서는 잘 작동하지 않는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 자연계의 신호가 대부분 비정상상태임을 고려하여 웨이블릿 기반으로 개발된 셈블란스 기법을 지구물리자료에 적용하였다. 첫 번째 사례는 지구자기장 자료처리로서, 원격으로 위치한 관측소의 자료끼리 서로 비교하여 상관성이 높은 신호만 남도록 필터링한 결과를 제시한다. 두 번째 사례는 중력과 자력탐사를 복합적으로 분석할 수 있는 방안으로서, 두 자료간 공간적 상관성이 높은 신호만을 추출하는 필터링 결과를 제시한다.

The wavelet transform is robust analysis tool in the field of signal processing and image processing. Especially. in the field of image compression such as JPEG2000 and MPEG4, wavelet transform has a main roles for transform coding. This paper represents essentially wavelet transform algorithm using lifting and dual lifting scheme proposed by I. Daubieches and W. Sweldens. In this paper We detailedly derive their achievement for its algorithm. As a result the procedure of wavelet transform algorithm using lifting and dual lifting scheme is analyzed and derived.

일반적으로 토목구조물에서 계측된 가속도 신호의 대부분은 적분이 매우 힘들다. 그 이유는 토목구조에서 계측된 가속도 신호는 일반적으로 비정상신호이며 또한 비가우시안 노이즈와 저주파 노이즈를 포함하고 있어, 저주파 성분이 증폭되는 적분과정에서 수치적 불안정성이 발생할 수 있기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 비정상 신호처리에 탁월한 웨이블릿 변환의 개념을 비가우시안 노이즈와 저주파 노이즈에 대해 확장한 수정된 웨이블릿 변환을 이용한 가속도 기록의 이중 적분방법을 제시하였다. 또한, 예제해석을 통해 제시된 방법이 비정상 신호의 노이즈 및 비가우시안 노이즈와 저주파 노이즈를 제거에 우수한 성능을 보이고 있음을 보였다.

The surface fibers on the fabric is one of decisive factors which affects human sensory evaluation as well as heat and moisture transfer characteristics. In this study the length and distribution of surface fibers that are extruded from the fabric surface of the wool/wool blend fabrics (14 wool fabrics and 10 wool blend fabrics) and its contribution to subjective sensory evaluation were investigated. In order to quantify the length and distribution of surface fibers, image analysis and wavelet transform technique were introduced. Instant warm-cool feeling of touch, Qmax/, and contact area were also measured and related to the quantified surface fibers. To figure out the effect of surface characteristics on sensory evaluation, human sensory responses to three adjectives which represent surface characteristics and warm-cool feeling of touch were obtained and analyzed. The relationship between the quantified surface fibers assessed by wavelet energy and both warm-cool reeling of touch, Qmax, and human sensory response were discussed.

환자의 진단 및 치료를 결정할 때 전산화단층촬영 (computed tomography; CT)은 우수한 해부학 정보를 제공하기 때문에 진단에 큰 도움이 되어 있다. 그에 따른 사용빈도가 증가하고 있으며, 활용 및 응용범위도 확대되어가는 추세이다. 저관전압을 사용해서 CT 검사를 하면 노이즈가 증가한다. 기존의 여러 연구에서는 영상재구성법에 대한 노출조건을 조절하는 방법 등을 시도해서 최적의 화질을 찾는 방법을 찾고 있으나 근본적 문제해결은 되지 못한다. 입력 영상의 신호를 유지하고 노이즈만을 최대한 제거하기 위해서 이중 트리웨이블릿 알고리즘을 적용하였다. 실험결과 100kVp, 회전시간 0.5sec의 영상에서 complex oriented 2d 방을 사용할 경우 노이즈는 8.53에서 4.51로 줄어들었다. 본 연구를 통해서 저관전압 두부 CT에서 발생하는 높은 수준의 노이즈를 최적의 노이즈제거 알고리즘으로 노이즈를 제거하고 환자선량을 낮출 수 있었다. 본 연구결과를 임상에서 사용 시 저선량의 CT 사용이 가능하고 환자 피폭을 줄일 것으로 판단한다.

본 연구에서는 웨이블릿 변환을 적용한 시스템 감쇠비 평가에 있어서 고유주파수가 저주파 영역에 속하고, 비교적 높은 감쇠비를 갖는 응답신호에 대하여 웨이블릿 기저함수의 중심주파수 영향을 분석하고자 하였다. 이를 위하여 단일 모드로 구성된 신호와 일정 주파수를 이격시킨 분리 중첩 모드 신호 및 모드 주파수 성분을 근접시킨 인접 중첩 모드 신호에 대하여 수치해석으로 분석하고, H-Beam을 통한 실내실험을 수행하였다. 분석하고자 하는 모드의 고유주파수는 전체 스케일에 대한 대응 스케일로서 고려되고, 이러한 대응 스케일의 위치는 웨이블릿 기저함수의 중심주파수에 영향을 받게 된다. 따라서 각 모드의 고유주파수에 대응되는 스케일이 전체 스케일의 1/2에 위치되도록 웨이블릿 기저함수의 중심주파수가 선택될 때 감쇠비 평가에 대한 신뢰성이 향상 될 것이다.

A reliable streamflow forecasting is essential for flood disaster prevention, reservoir operation, water supply and water resources management. This study proposes a hybrid model for river stage forecasting and investigates its accuracy. The proposed model is the wavelet packet-based artificial neural network(WPANN). Wavelet packet transform(WPT) module in WPANN model is employed to decompose an input time series into approximation and detail components. The decomposed time series are then used as inputs of artificial neural network(ANN) module in WPANN model. Based on model performance indexes, WPANN models are found to produce better efficiency than ANN model. WPANN-sym10 model yields the best performance among all other models. It is found that WPT improves the accuracy of ANN model. The results obtained from this study indicate that the conjunction of WPT and ANN can improve the efficiency of ANN model and can be a potential tool for forecasting river stage more accurately.

고해상도의 지형 데이터는 용량이 크기 때문에 GPU메모리에 데이터 전체를 적재할 수 없다. 따라서 out-of-core기반의 방법이 많이 사용된다. 그러나 보조기억장치의 대역폭 한계로 인하여 실시간으로 지형을 렌더링하기 어렵기 때문에 GPU로 웨이블릿 변환을 수행하여 압축된 DEM 데이터를 전송한 후 압축 해제하여 렌더링 하는 방법이 사용된다. 하지만 이 방법은 텍스처로부터 주기적으로 값을 읽어와 정점을 변환하고 메쉬를 생성해야하므로 비효율적이다. 이 논문에서는 웨이블릿 압축된 근사 계수 값을 정점의 속성으로 저장하고 기하 쉐이더에서 압축을 해제해 지형을 효율적으로 렌더링 하는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 근사 계수 값을 정점의 속성으로 주어 지형 텍스처의 전송량을 줄일 수 있다. 또한 지형 텍스처로부터 별도의 업로드 과정 없이 메쉬의 생성이 가능하므로 오버헤드가 발생하지 않아 효율적인 렌더링이 가능하다.

대용량 지형 데이터는 전체를 CPU나 GPU메모리에 적재할 수 없기 때문에 하드디스크와 같은 보조기억장치에서 필요한 부분을 읽어와 렌더링하는 out-of-core기반의 방법이 사용된다. 하지만 out-of-core 기반의 방법은 하드디스크로부터 GPU메모리까지 데이터를 읽어올 때 대역폭한계로 인해 데이터의 전송시간이 길어진다. 이 논문에서는 Direct Compute를 이용하여 대용량 지형 데이터를 GPU에서 웨이블릿 기법으로 압축한 후 계수들을 이미지의 RGBA채널에 대응시켜 저장하고 렌더링 단계에서 이를 압축 해제하여 사용하는 방법을 제안한다. 이 방법은 GPU를 이용하여 압축된 지형 데이터를 빠르게 압축 해제해 사용함으로써 데이터의 전송량을 줄이고 웨이블릿 계산을 병렬적으로 수행하므로 전체 렌더링 시간을 단축할 수 있다.