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본 논문에서는 전리층에서의 직입사 측정 및 사입사 측정 간 등가 이론을 정리하여, 이를 바탕으로 실제 운용중인 전리층 관측기를 이용한 사입사 Ionogram을 중간 지점의 등가 직입사 Ionogram으로 변환할 수 있는 변환 알고리즘을 제시하였다. 또한 관측 중간 지점에 전리층 직입사 관측기가 없는 상황에서 변환 알고리즘 결과를 검증하기 위해, 관측 송수신 지점에서 시차를 두고 측정하는 직입사 Ionogram 데이터를 이용하여 변환 데이터와 비교하였다. 비교 결과 대체적으로 변환된 등가 직입사 Ionogram이 두 지역의 Ionogram의 형태를 잘 따라가고 있음을 볼 수 있다. 이에 따라 본 변환 알고리즘은 단거리 사입사 측정 Ionogram을 등가 직입사 Ionogram으로 변환하여 중간 지점 전리층 전자밀도 프로파일을 얻는 데 충분히 활용가능하다고 판단된다.

In this paper, we present a conversion algorithm of the oblique ionogram obtained from Jeju and Icheon to the equivalent vertical ionogram of the path mid-point, based on some equivalence theorems between the vertical sounding and the oblique sounding for the ionosphere. And in order to verify the conversion algorithm under the condition of no vertical ionosonde at the mid-point on the test path, the equivalent vertical ionograms are compared to the real vertical ionograms measured adjacently in space-time. The comparison results show that the conversion algorithm performs well for the short-path oblique ionogram and the equivalent vertical ionograms could be applied to get the electron density profiles at the mid-point.

본 논문은 시각 장애인들을 위해 영상처리 기반의 숫자-자동 점자 변환기의 설계 및 구현에 관한 내용을 기술한다. 영상처리 기반의숫자-점자 변환 알고리즘은 카메라로 획득한 입력 영상을 이진 영상화 한 다음, 문자 영역을 팽창과 라벨링 연산을 수행하고 저장되어 있는 문자 패턴 영상과 상호 상관도를 계산하여 해당되는 점자로 변환한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘을 모의실험한 결과, A4 용지에 인쇄된 숫자(0-9)에 대하여 91.8% 변환 성공률을 보여 주었고, DSP 영상처리 보드에 구현한 시제품 시험을통하여 90% 변환 성능을 확인함으로서 구현된 숫자-자동 점자 변환기의 실용화 가능성을 확인하였다.

This paper describes the implementation of automatic number-braille converter based on image processing for the blind people. The algorithm is consists of four main steps. First step is binary image conversion of the input image obtained by the camera. the second step is segmentation operation by means of dilation and labelling of the character. Next step is calculation of cross-correlation between segmented text image and pre-defined text-pattern image. The final step is generation of brail output which is relevant to input image. The computer simulation result was showing 91.8% correct conversion rate for arabian numbers which is printed in A4-sheet and practical possibility was also confirmed by using implemented automatic number-braille converter based on DSP image processing board.

고속축중기는 통행 흐름의 통제나 속도의 감속 없이 주행 중인 화물차량의 중량을 실시간 무인 검측하는 시스템으로, 국내에서는 축 조작 행위방지 및 주행 중 과적행위 적발을 위해 주 로 고속국도 및 일반국도 본선에 설치하여 이동단속반 검차를 위한 사전선별용으로 활용된다. 본 연구에서는 고속축중기의 중량 측정정확도를 법정 기준까지 향상시키고자 기존 적분형 및 첨두형 중량환산 알고리즘에 대한 분석을 통해 개선사항을 제시하고, 매트타입형 고속축중기에 적용할 수 있는 새로운 융합형 알고리즘을 고안하였다. 이 알고리즘을 적용하여 현장 실차 주행 시험을 통한 정확도 향상 효과를 분석한 결과, 최상급의 정확도 등급을 확인할 수 있었다.

High-speed weigh in motion (HS-WIM) is a real-time unmanned system for measuring the weight of a freight-carrying vehicle while it is in motion without controlling vehicle traffic flow or deceleration. In Korea, HS-WIM systems are installed on the national highways and general national ways for pre-selection by law enforcement. In this study, to improve the measurement accuracy of HS-WIM, we devise improvements to the existing integral and peak weight conversion algorithms, and we provide a new fusion algorithm that can be applied to the mat-type HS-WIM. As a result of analyzing vehicle driving tests at a real site, we confirmed the highest level of weight-measuring accuracy.

본 연구는 실시간 지문자 인식과 대규모 언어 모델(LLM)을 결합하여 수어 입력을 한글 문장으로 변환하 고 그림 동화 영상으로 자동 생성하는 시스템을 제안한다. 시스템은 MediaPipe를 활용한 손 랜드마크 추출, 자모 결합 알고리즘, GPT-4o를 이용한 문장 생성, DALL·E 기반 삽화 생성 및 영상 렌더링 단계를 포함한다. 제안된 파이프라인은 수어 입력으로부터 문법적·의미적으로 자연스러운 한국어 문장을 생성할 수 있었으며 생성된 이미지 또한 문맥과 일관성을 유지하였다. 최종적으로 제작된 그림 동화 영상은 자막과 음성을 결합하여 청각장애인 및 일반 사용자 모두가 활용 가능한 교육·문화 콘텐츠로서의 가능성을 보여주었다. 본 연구는 수어를 단순한 의사소 통 수단을 넘어 창의적 표현과 스토리텔링의 도구로 확장할 수 있는 기틀을 마련하였다.

This study proposes a system that combines real-time fingerspelling recognition with a large language model (LLM) to convert sign language input into Korean sentences and automatically generate illustrated story videos. The system includes hand landmark extraction using MediaPipe, a jamo combination algorithm for syllable formation, sentence generation with GPT-4o, illustration generation with DALL·E, and video rendering. The proposed pipeline successfully generated grammatically and semantically natural Korean sentences from sign language input, while the produced images maintained contextual consistency. The final illustrated story videos, integrated with subtitles and audio, demonstrated potential as educational and cultural content accessible to both deaf and hearing users. This study lays the groundwork for extending sign language beyond a simple communication tool into a medium for creative expression and storytelling.