Tis study was an attempt to systematically analyze the characteristics of modern Korean food styling using the menu image photos of the Michelin Guide Seoul 2020 restaurants. The first sampling was conducted on the 27th of March 2020 and the second on the 27th of October 2020. A collection of images on the web and 442 photographic cases obtained by a search through theoretical background literature and research papers were studied by a qualitative analysis method. First, the food styling contents were analyzed and based on that, the food styling characteristics of the menus of 11 restaurants in Korea including the contemporary restaurants were considered. The analysis revealed several aspects of Korean food styling. First, food styling appeared to have three major characteristics: color, shape, and container styling. Color styling was further subdivided into single color/similar color, color contrast, source type, and accent color type. The shape/formative styling was classified into figure type, shape type, accessory type, and garnish type, and container styling was categorized as container color type, container shape type, and container material type. Second, the modern Korean food color styling characteristics of Michelin restaurants were categorized in the order of monochromatic/similar type, sauce type, accent color type, and color contrast. In the formative styling category, it was categorized in the order of shape type, small piece type, garnish/garnish type, and figure type. In container styling, container material type and formative type accounted for the major portion of the category. The food styling characteristics of the modern Korean menu were systematized and image examples were presented visually. Please use it as food styling educational material or personal food styling skill.

To apply CNN to a fluid problem, we need a method to effectively convert the physical quantities of fluid into an image. The performance of CNN was evaluated using the image transformation method using the minimum and maximum values of the pressure distribution data and the image transformation methods using the normal distribution of the pressure distribution data. Through the performance evaluation of the learned CNN, the image transformation methods of Method 4 and Method 5, which applied the normal distribution of representative pressure distribution data, were very effective. In particular, Method 5 includes the initial and final pressure distribution data to include overall pressure distribution data, thereby improving the resolution of the color map to improve classification performance.

이 연구는 학교 체육 현장에서 적용한 심상훈련의 효과가 어느 수준인지 살펴보고, 그 효과에 영향을 미치는 변인을 파악하는데 목적이 있다. 이와 같은 연구 목적을 달성하기 위해 1995년부터 2018년까지 학교 체육 현장에서 심상훈련의 효과성을 검증한 선행연구 10편을 메타분석 대상으로 선정 하였다. 이 연구의 주요 결과를 제시하면 다음과 같다. 첫째, 학교 체육에서의 심상훈련 전체효과크기는 큰 효과 크기(Cohen, 1988)를 나타내었다. 둘째, 종속변인에 대한 효과크기는 운동기능에서 상대적으로 크게 나타났다. 셋째, 조절변인에 대한 효과크기 분석 결과, 운동 학습의 유형, 연령, 성별, 훈련 기간, 훈련 빈도, 훈련 시간은 심상훈련의 효과를 조절하는 주요 변인으로 나타났다. 이러한 연구결과를 토대로 학교 체육 현장에서 심상훈련을 효율적으로 적용하기 위한 시사점과 후속 연구의 방향성을 제안하였다.

스포츠 상품 시장에서 각 브랜드가 소비자에게 미치고자 하는 영향력은 여러 가지 형태로 시도 되었으며, 그 효과 또한 증명되어 가고 있다. 각 브랜드들이 자신들이 활용할 가치가 있다고 판단하여 수립한 다양한 마케팅 전략들이 증명되어가고 있는 것이다. 하지만 최근 나타난 새로운 소비 유형이라 할 수 있는 스포츠 상품 수집가를 활용한 마케팅 전략은 지금껏 그 영향력이 실증적으로 검증된 바가 없었다. 기존의 스포츠 상품 시장에서 나타난 수집 행위에 이해도가 매우 낮았기 때문이다. 어느 정도 한계에 봉착했다고 여겨지는 스포츠 상품 시장에 새로운 마케팅 전략이 필요하다고 판단한 도전적 사고에서 본 연구를 시작하였으며 스포츠 상품 수집가를 활용한 마케팅 전략을 수립함에 있어서 그 영향력이 형성되는 경로를 설정하고 증명하는데 그 목적을 두고 있다. 이 연구의 목적을 달성하기 위하여 가상의 스포츠 상품 수집가의 상품 설명에 대한 자극물을 접한 잠재 소비자 231명을 대상으로 SPSS 21.0과 AMOS 20.0을 이용하여 빈도분석, 신뢰도분석, 상관관계분석 및 확인적 요인분석과 구조방정식을 이용하였다. 이 연구에서 도출된 결과를 바탕으로 하여 스포츠 상품 시장에서 스포츠 상품 수집가들이 보유하고 있는 전문성을 바탕으로 하는 새로운 마케팅 전략의 경로를 발견하였다고 할 수 있으며, 이를 바탕으로 침체된 우리나라 스포츠 상품 시장에 새로운 성장 동력의 하나로 작용할 수 있기를 기대하는 바이다.

본 연구에서는 사용자로부터 입력받은 이미지를 분석하여 그에 맞는 음악을 생성, 재생하는 방법을 고안 하였다. 단순히 이미지를 청각화 하는 기술적인 의미 뿐 아니라 사용자의 이미지에 담긴 정서와 의도 또한 담아내는 것을 목표로 하였다. 사용자는 본 연구에서 제안된 어플리케이션에 원하는 물체를 그린다. 인공지능을 통해 이미지가 어떤 물체인지 판별 후, 그 물체와 이어질 수 있는 감정을 대응해 해당 멜로디의 감정과 분위기를 맞출 수 있도록 하였다. 정서에 알맞는 음정(key)를 설정한 뒤, 사용자가 이미지를 그릴 때 입력한 획순을 분석해 이를 기준으로 음계를 추출하여 선율을 생성하였다. 향후 이미지의 청각적 표현을 구현하는 것뿐만 아니라 그림에 대한 예술적인 이해와 의미 있는 음악을 만들어내기 위한 화성법 등의 작곡이론을 연구하여 이미지에 담긴 예술성과 의도를 음악에 담아낼 수 있는 한 가지 방향을 제시할 것이다. 또한 그림을 인식하고 판별하기 위한 인공지능 기술과 그림 분석, 음악 생성 등의 예술 분야를 결합해 공학과 예술의 융합이라는 방향으로서 의미 있는 시도가 될 것이다.

This presentation introduces a methodological framework that analyzes a model of destination image formation (Baloglu & McCleary 1999; Beerli & Martin 2004). Specifically, the main aims of this study are to investigate what type of stimulus factors (information sources) are connected to the formation of destination image, and to explore if there is a connection between their strength of willingness to visit a destination and their patterns to associate with the destination. The study employs an advanced nonparametric Bayesian relational model (Glückstad, Herlau, Schmidt, Rzepka, Araki and Mørup 2013; Mørup, Glückstad, Herlau & Schmidt, 2014) for a two-steps analysis . The first step attempts to segment consumers according to patterns of attributes consumers associate with three arbitrary selected destinations. The second step statistically analyzes latent structural patterns per segment by contrasting two independent datasets, one consisting of information sources and members of a segment and another consisting of destination attributes and the members of the segment. The results of two-steps analysis demonstrated that patterns of attributes respondents associate with the three selected destinations differ across individuals and the applied method enabled to segment respondents according to the differences, and consumers’ associations, their willingness to visit the destinations and types of information sources they have accessed to learn about the destinations are connected to each other.

The Ground Penetrating Radar(GPR) is a typical non-destructive test equipment which is widely used in seeking a cavity or underground facility. Test results are generally expressed 2D monochrome or color images, distribution of the parabolic waveforms are used to determine the existence of cavity and facility. (Fig. 1) But, an analysis method of image may cause errors depending on the knowledge and experience of analyst. In this study, we analyzed the coefficient of correlation between A-Scan data of GPR to judge the existence of cavity located under the pavement layer. The correlation analysis was performed based on the assumption that the relationship of correlation between a number of A-Scan data passing through a non-cavity section is larger than a small number of A-Scan data passing through a cavity section, and relationship of correlation was visualized using Surfer Program. (Fig. 2) In addition, apart from the correlation analysis, we compared the Power spectrum of the A-scan data for the cavity section and non-cavity section. In other words, assuming that the size of the energy changes depending on the existence of the cavity, PSD (Power Spectrum Density) is obtained for all the B-Scan data, and the tendency of the energy size is confirmed using the 3D wireframe map of the Surfer program. (Fig. 3) As a result, the correlation coefficient shows a small tendency in the cavity section and the PSD shows a large tendency, which is intuitively recognized that the energy attenuation in the cavity section is smaller than other material. But, there are some ambiguous sections to judge the tendency clearly, this is estimated to be noise on the underground facility and it is necessary to take measure of mitigating this.

The purpose of this study is to analyze the landscape image of the Seoul City Wall, focusing on the external restoration without paying attention to the landscape. To derive the results, data were collected from a domestic portal site and the original text of documents and used as the basic data for the study. As a result, 21 landscape image keywords related to the “Naksan course” were derived, and the correlation of the extracted keywords was analyzed. First, the landscape image of the Naksan section does not mean the characteristics of the place, but rather how it has been perceived as a physical element of the city for about 600 years. Second, the landscape image of the Naksan section can be divided into positive and negative images according to people’s reasons for visiting. Visitors pursuing a positive physical activity had a positive image, while those pursuing a passive activity had a negative image. Third, there is a need for a variety of landscape elements that can bring out the emotions of the visitors, because landscape images are derived in various ways. In this study, the Naksan section was the sole focus, and landscape image studies of the other sections are still ongoing, so visitors need to understand the landscape image needed for the Seoul City Wall and discuss the direction it should go. In addition, technical studies should be conducted to make up for the limitations of the text mining method used here to derive the results.

본 연구는 다중빔 음향측심 자료를 바탕으로 침몰선박의 정확한 형상 및 해저지형에 대한 정보를 분석하였다. 다양한 영상 자료처리를 통해 현재 침몰선박의 상태를 분석하였다. 해당 자료와 과거 조사 자료의 비교를 통하여 침몰선박 상태 변화 및 주변지형의 변화를 해석하였다. 분석대상 선박 중 퍼시픽프랜드호의 경우 조류에 의한 침·퇴적으로 인해 선수-선미의 지형변화가 뚜렷하게 나타나는 특징을 알 수 있었다. 그리고 제7해성호의 경우 2011년 국립해양조사원 영상자료에서는 선수 일부가 유지된 상태였으나, 2015년 조사 영상에서는 선수 일부가 붕괴된 것을 확인할 수 있었다. 이는 오랜 기간 선박이 해저에 방치되면서 조류 및 화물의 하중 등과 지속적인 부식으로 선체가 붕괴된 것으로 추정된다. 따라서 잔존연료 유출 및 주변 해양오염이 발생할 수 있어 지속적인 모니터링이 필요할 것으로 판단된다. 침몰선박의 영상분석을 통해 침몰선박이 수심과 조류에 의한 영향을 많이 받은 지역일 경우 지질학적 특성과 퇴적물의 침·퇴적 양상에 따라 침몰선박의 구조 안전성에 상당한 영향을 줄 것으로 판단되며, 부식으로 인한 선체의 변화는 계속적으로 변화될 것으로 추정된다. 따라서 지질학적 특성을 고려한 잔존연료 유출 및 주변 환경 변화에 대하여 침몰선박의 변화에 따라 예측‧대응하는 기술의 개발이 필요하다.