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.

저해상도 하수관거의 균열을 탐지하기 위해서 웨이블릿 기법을 이용하여 연구를 수행하였다. 변수 4개를 설정하여 파라미터 연구를 수행하였으며 기존 CNN 기법의 연구와 비교를 통해 타당성을 검증하였다. 연구 결과 본 연구에 제시된 파라미터 변수들의 기본값만 사용하더라도 97.2%의 높은 정확도를 나타내었으며, 정확도가 들쭉날쭉하지 않고 안정성을 나타내었다. 따라서, 웨이블릿 기법을 활용하여 구조물의 균열 등 결함 인식 등의 문제를 잘 해결할 것으로 판단되며 향후 연구로 딥러닝 기법과의 상호 보완적인 방법을 모색하고자 한다.

감성은 의사 결정, 지각 등에 직접적으로 영향을 미치며 인간의 삶에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 고각성부정 감성의 편리하고 정확한 인식에 있어서, 생체신호를 이용한 분석 알고리즘을 설계하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 보통 / 공포 감성 유발 영상을 이용하여 두 감성을 유도한 후, 생체신호 중 간단한 피부전도도 신호를 측정하였다. 측정된 피부전도도에 대해 Tonic 성분과 Phasic 성분으로 분해하고 감성 자극과 관련된 Phasic 성분을 더 상세하게 SCVSR, SCSR로 분해하여 각 성분의 주요한 특징들을 추출함으로써, 정확한 분석을 하기 위해 기존의 사용된 방법이 아닌 우수한 시간-주파수 지역화 특성을 가진 이산 웨이브렛 변환을 사용하였다. 추출된 특징들은 Phasic 성분의 최댓값, Phasic 성분의 진폭, SCVSR의 영교차율, SCSR의 영교차율이다. 분석 결과, 4가지 특징들 모두 고각성 부정 감성의 경우가 저각성 보통 감성의 경우보다 더 높은 값을 나타내고, 기존의 분석 방법보다 통계적으로 두 감정 사이의 더 유의미한 차이를 확인할 수 있었다. 이에 따라 본 연구의 결과는 피부전도도가 고각성 부정감성 측정에 대해 유용한 지표라는 것을 확인하였으며, 향후 피부전도도를 이용한 실시간 부정 감성 평가 시스템개발에 기여할 수 있을 것을 나타낸다.

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.

The objective of this paper is to apply a newly developed wavelet-based semblance filtering and eigenvalue analysis to investigate the geomagnetic variations in some micro-earthquakes that had occurred in the Korean Peninsula. The wavelet-based filtering showed improved results in delineating the geomagnetic variations in relation to earthquake events from their background field. In addition, the eigenvalues analysis was also useful for the interpretation of three components geomagnetic fields during the earthquake events. The wavelet-based semblance analysis showed a prominent result for short-term geomagnetic variation related to the earthquake event, and the eigenvalue analysis was feasible to long-term geomagnetic variation. Considering the fact that the basement rock of the Korean Peninsula has a highly resistive electrical structure, it seems to be possible for small magnitude earthquakes to generate some distinguished geomagnetic variations.

웨이브렛 변환을 이용한 인공위성 영상의 압축을 보다 효과적으로 수행할 수 있는 필터의 조합을 살펴보았다. 압축정도를 표현하는 방법으로 encoding ratio를 이용하였고, 웨이브렛의 선택에 따라 PSNR값과 encoding ratio값이 변하는 양상을 보았다. 웨이브렛의 선택에 따라 PSNR값은 대략 13.2-21.6% 정도의 차이를 보였고 encoding ratio는 16.8-45.5%까지의 차이를 보였다. SAR 영상의 경우 encoding ratio는 16%20% 변동이 있지만, 일반영상의 경우는 웨이브렛의 선택에 따라 40% 이상 변화였다. 영상 압축시 웨이브렛의 선택효과는 인공위성 영상보다 일반영상에서 큰 영향을 미쳤다. PSNR, encoding ratio의 지수에서 인공위성 영상은 웨이브렛 선택에 영향을 덜 받는다. 인공위성 영상의 압축에 대한 웨이브렛 선택효과를 보여주기 위하여 새로운 지수인 ECR을 제안하였다. ECR은 일반영상보다 인공위성영상에서 웨이브렛의 종류에 따른 영향이 더 적게 나타났다. 그러나 인공위성 영상 압축시 3개의 지수에서 웨이브렛의 선택효과는 최소한 10% 이상으로 선택의 중요성은 무시될 수 없을 것이다.

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.

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.

천부지반에서 레일리파의 군속도와 위상속도 분산곡선을 역산하여 S파 속도구조를 구하는 방법을 비교하였다. 위상속도를 구하기 위해서 τ-p stacking 방법을 이용하였고, 군속도를 구하기 위해서 두 가지 방법, multiple filtering technique(MFT) continuous wavelet transform(CWT) 방법을 사용하였다. 고차모드가 존재하는 경우, 위상속도에서 기본모드와 고차모드를 분리하기가 용이하지 않았고, 군속도에서는 continuous wavelet transform 방법이 multiple filtering technique보다 효과적이었다. S파 속도 역산 결과, 위상속도와 군속도의 기본 모드만 역산할 경우, 신뢰구간의 깊이가 아주 얕았다. Continuous wavelet transform으로 구한 기본 모드와 1차 모드를 동시 역산할 경우, 신뢰구간의 깊이가 2배 이상 증가함을 알 수 있었다. 이는 1차 모드의 에너지가 더 깊은 층을 통과함으로 깊은 층에 대한 5파 속도 정보를 지니고 있기 때문으로 보인다. 위의 방법을 서해안 동호항의 조간대에 적용하여, continuous wavelet transform으로 구한 군속도의 기본 모드와 1차 모드를 동시 역산하여 S파 속도구조를 구하고, 해당 지역의 시추조사 결과와 비교하였다.

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.

중력 포텐셜의 해석에 웨이브렛 변환 방법을 적용하였다. 웨이브렛을 만드는 단계 함수가 제안되었다. 단계 함수는 중력 포텐셜에서의 그린 함수로 대치될 수 있음이 보여졌다. 상향연속은 단계함수와의 컨볼루션 곧 웨이브렛 변환으로 표현될 수 있다. 단계인자는 높이 변화를 나타낸다. 다중경계는 각 단계에서의 웨이브렛 변환치의 국부 최대값을 연결하여 구해지며 이는 지층의 불연속면을 나타낸다. 다중경계 방법을 마산 창원지역의 중력자료에 적용하였다.

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.