피부가 맑고 깨끗하기를 바라는 것은 남녀 모두가 원하는 바이며 여성들은 피부를 아름답고 투 명한 피부를 위해 파운데이션의 도움을 받는다. 파운데이션은 백인이라 밝은 색을, 동양 인이라 중간색을, 흑인이라 어두운색을 사용하는 것이 아닌 인종의 피부와 상관없이 개인의 피부색과 피부톤에 따른 차이로 파운데이션 선택이 이루어진다고 판단된다. 따라서 인종차별에 따른 파운데이션 색상 사용의 고정관념을 뛰어넘어야 할 필요성이 요구된다. 이에 이 연구의 목적은 각각의 촬영과 환경 그리고 장비에 영향받은 한국, 중국, 일본, 미국, 프랑스, 영국의 화장품 브랜드를 임의로 선정하고 웹사이트에 등장하는 파운데이션 광고 모델 이미지에 따른 피부톤의 차이를 파 악하는 데 목적이 있다. 브랜드별 RGB로 파운데이션의 색상 값을 분석해 본 결과 한국의 경우 8.75R, 1.25YR, 2.5YR, 3.75YR, 5YR, 6.25YR로나타났으며 중국 브랜드는 2.5YR, 3.75YR, 5YR, 6.25YR, 10YR로 한국과 유사함을 알 수 있다. 일본의 브랜드는 7.5R, 8.75R, 10R, 5YR, 6.25YR, 7.5YR로 나타 났으며, 미국의 브랜드는 6.25R, 8.75R, 10R, 2.5YR, 3.75YR, 5YR, 6.25YR, 7.5YR, 10YR로 나타났다. 프랑스 브랜드는 10R, 1.25YR, 3.75YR, 5YR로 나타 났으며, 영국 브랜드는 2.5YR, 3.75YR, 7.5YR로 YR색상 분포를 보이고 있다. 후속 연구로는 시대에 따른 파운데이션의 재형 및 색상변화에 관한 연구가 깊이 있게 이루어지길 바라며 이 연구가 화장품 회사의 마케팅에 필요한 기초자료 및 전략 수립에 활용되 어 국내·외 색조 화장품 시장의 발전에 기여하길 기대해 본다.

Tomato is one of the major widely cultivated crops around the world. The leaf area is directly related to the total amount of photosynthesis, which affects the yield and quality of the fruit. Traditional methods of measuring the leaf area are time-consuming and can cause damage to the leaves. To address these problems, various studies are being conducted for measuring the leaf area. In this study, we introduced a model to estimate the leaf area using images of tomatoes. Using images captured by a camera, we measured the leaf length and width and used linear regression analysis to derive the leaf area estimation formula. Furthermore, we used a Neural Network (NN) for additional analysis to compare the accuracy of the models. Initially, to verify the reliability of the image data, we conducted a correlation analysis between the actual measurement data and the image data, which showed a high positive correlation. The leaf area estimation model presented 23 estimation formulas. We used regression analysis to estimate the coefficients of each model and also used employed an artificial neural network analysis to derive high R-squared (R2) values and low Root Mean Square Error (RMSE) values. Among the estimation formulas, the ninth model showed the highest reliability with an R-squared value of 0.863. We conducted a verification experiment to confirm the accuracy of the selected model, and the R-squared value was 0.925. This study confirmed the reliability of data measured from images and the reliability of the leaf area estimation model using image data. These methods are expected to be an important tool in agriculture, using imaging equipment for measuring and monitoring the crop growth.

PURPOSES : This research assesses the influence of emulsified asphalt on vegetation growth by examining parameters such as moisture content, temperature, pH, electrical conductivity, and analyzing the extent of green coverage using image analysis. METHODS : Within this study, sensors were employed to measure the growth environment of vegetation treated with emulsified asphalt. Furthermore, the analysis of the greening rate through image analysis has been incorporated. RESULTS : Research indicates that emulsified asphalt effectively secures seeds to surfaces and maintains moisture content for an extended period. However, the excessive utilization of emulsified asphalt has been observed to reduce germination and greening rates. CONCLUSIONS : The application of an optimal emulsified asphalt content is presumed to promote vegetation growth. To establish objective, it is imperative to conduct comprehensive research on its long-term structural effects regarding growth, greening rate, and slope when integrated with emulsified asphalt.

본 논문은 한국 언론에서 보도하고 있는 중국 이미지가 한․중 관계의 변화에 따 라 어떻게 변화하고 있는지, 그리고 통상 보수 또는 진보 언론으로 구분되는 언론사 별로 중국 관련 보도에 유의미한 차이점이 있는지를 분석하였다. 분석 방법으로 빅 카인즈(BigKinds)를 활용하여 1990년부터 2022년까지 중국 관련 사회·문화면 뉴스 기사에 대해 의미연결망 분석과 감성분석을 활용하였다. 분석 결과 언론에서 보도되 는 중국 이미지는 양국 관계에 따라 변하고 있었다. 또한 감성분석 결과 전체 기간 동안 긍정 단어가 부정 단어보다 많았으나 2016년 이후 긍정 단어는 감소하고 있었 다. 2018년 이후 최근 5년 동안 보수 언론은 진보 언론보다 높은 부정적인 감성 강 도를 보이고 있었다.

PURPOSES : The aim of this study is to evaluate the stripping resistance of a bead coating via the Hamburg wheel tracking test and image analysis. METHODS : First, the stripping resistance of the bead coating was evaluated via the Hamburg wheel tracking test. A pneumatic wheel with a load of 175±2 N was used to simulate repeated skid cycles. Several bead coating mixtures with different numbers of coating layers, i.e., zero, one, two, three, and four layers, i.e., zero, one, two, three, and four layers,were conducted. Finally, an image analysis program was developed to analyze surface images captured from the Hamburg wheel tracking test. RESULTS : The results show that the samples with more coating layers exhibit higher stripping resistance. After 500 stripping cycles, the percentage of bead loss is 4% to 28%. At 80% bead loss, the mixture with one coating layer presents more skid cycles than the control sample without a coating layer. CONCLUSIONS : Incorporating a coating layer can improve the stripping resistance of glass beads under repeated skid cycles. Additionally, an image analysis program is established in this study to determine the percentage of bead loss caused by the stripping test.

본 연구는 한·러 전략적 동반자관계 수립의 해인 2008년부터 한·러 수교 30주년의 해였던 2020년에 발행된 국내 중앙지 11개의 러시아 관련 보도기사를 빅데이터 내용 분석법을 활용하여 한국인이 인식하고 있는 러시아의 이미지 및 인식의 근원을 탐구하는 데 그 목적을 둔다. 국내 언론 매체에서 제시하는 러시아의 이미지는 대체적으로 부정적이었다. 보수신문은 러시아를 냉전시대의 강국으로, 진보신문은 부정적으로 보도 하나, 필요한 협력 파트너로 보고 있다. 언론매체의 보도와 한국 정부의 신북방 정책의 내용과 일치하지 않은 것으로 나타났다. 이를 극복하기 위해서 언론매체는 심도 있는 분석에 근거한 기사를 발간할 필요가 있 고, 정부는 국민의 러시아 관련 인식 척도를 지속적으로 관찰하고, 러시아와의 적극적인 교류를 통해 이러한 인지 불일치를 극복할 필요가 있다.

This study presents the estimation of crack depth by analyzing temperatures extracted from thermal images and environmental parameters such as air temperature, air humidity, illumination. The statistics of all acquired features and the correlation coefficient among thermal images and environmental parameters are presented. The concrete crack depths were predicted by four different machine learning models: Multi-Layer Perceptron (MLP), Random Forest (RF), Gradient Boosting (GB), and AdaBoost (AB). The machine learning algorithms are validated by the coefficient of determination, accuracy, and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The AB model had a great performance among the four models due to the non-linearity of features and weak learner aggregation with weights on misclassified data. The maximum depth 11 of the base estimator in the AB model is efficient with high performance with 97.6% of accuracy and 0.07% of MAPE. Feature importances, permutation importance, and partial dependence are analyzed in the AB model. The results show that the marginal effect of air humidity, crack depth, and crack temperature in order is higher than that of the others.

PURPOSES : This study proposes a method to automatically analyze the shape of asphalt concrete aggregate using computer image analysis technology. METHODS : To develop automatic aggregate shape analysis technology, we developed an aggregate shape boundary analysis algorithm that combines Watershed algorithm and morphology technology. After the algorithm was developed, it was mounted on a separate prototype and compared with the manual aggregate shape analysis method. RESULTS : As a result of the algorithm comparison, the accuracy of the aggregate shape analysis was about 90%, and there was a problem that some noise occurred. This problem was derived from external roughness, the shape of the overlapped aggregate, and sand as the main causes. Therefore, we devised a method to analyze the shape of the aggregate by adjusting the external illuminance constant or using an artificial intelligence model. CONCLUSIONS : The results of this study can be used as basic research data to help improve quality control techniques in the production of asphalt concrete in the future.

중국의 관광산업은 이미 도상학과 스마트문화관광 체험의 단계에 들어섰으며, 특별한 관광이미지는 점차 목표 관광객의 시선을 끌뿐 아니라 여행지의 경쟁력을 높이는 핵심 요인이 되었다. 계림 여행지 이미지 조사의 과학성과 지향성을 한 층 더 높이기 위해 계림을 방문한 관광객과 현지 관광객을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 특히 본 연구에서는 독립 t-검증과 설명적 통계량 그리고 IPA 를 통해 계림 관광객의 탐방 중요도와 만족도에 대한 비교 분석을 실시함으로써 관광객들이 계림시 관광이미지에 대한 지각 특성을 분석하고자 하였다. 계림 관광객들은 자연경관을 주축으로, 인문경관을 부축으로 하는 여행환경 인지가 드러났지만 인문경관에 대한 향유와 체험인식은 부족한 것으로 나타났다. 또한 계림 여행지 이미지의 IPA 분석 결과, 사회치안 및 교통편리성에 대한 만족도가 중요도에 비해 낮은 편으로 중점 개선해야 할 중요 요인으로 밝혀졌다. 또한 계림 여행지 이미지 최적화 전략, 계림시 여행지 이미지 확보와 홍보·개선 등 뉴미디어 마케팅의 보완이 필요한 것으로 드러났으며, 이밖에 교통 인프라와 치안 문제 또한 시급히 개선해야 할 문제로 건의하였다.

보행전용 고가도로의 경관특성 파악을 위해, 시각적 선호도 및 심리적 변수와 관계를 파악하였으며 경관파악모델을 토대로 경관변화 특성을 분석함으로써 이를 통해 도시 내에서 보행전용 고가도로 조성 시 경관 측면에서 고려되어야 할 요인을 분석하여 시사점 도출을 목적으로 하였다. 분석 결과, 자연요소가 대부분의 경관을 차지하고 있는 경우 선호도가 높게 나타나, 자연요소를 포함한 경관이 주요함을 알 수 있었다. 또한, 분석된 특이성·심미성·개방성·친숙성 등 4개 인자군 중 특이성이 선호 도에 가장 큰 영향력을 미치고 있어, 고가보행로라는 대상지의 특성 때문에 이러한 결과가 나타났음 을 파악할 수 있었다. 또한, 경관요소의 관계성을 분석한 결과 고가 내 식재된 수목이 주대상으로 분석된 사진에서 선호도가 높게 나타났으나, 주대상이 건축물로 분석된 경우 선호도가 낮게 나타나 도심의 고가보행로에서 자연요소가 중요한 경관 요소임을 파악할 수 있었다. 본 연구는 보행전용 고가도로 경관특성을 선호도, 경관이미지뿐만 아니라 경관요소의 관계성을 파악할 수 있는 경관파 악모델을 활용함으로써 조성 시 고려되어야 하는 경관 요소에 대한 기초 데이터로서 의미가 있다.

본 연구는 서울시에 조성되어 있는 수직정원공간의 경관적 이미지를 파악하고 향후 수직정원 을 효과적으로 유지하기 위해서 어떠한 변수 들이 중요한 역할을 하는지를 확인하기 위한 목적 으로 수행되었다. 대상은 네이처리퍼블릭 명동유네스코점과 돈의문박물관마을 외벽의 수직정 원이고 네이버 설문조사 툴을 이용하여 조사를 시행하였다. 분석기법은 기술통계분석과 인자 분석 및 다중회귀분석을 실시하였다. 네이처리퍼블릭 명동점 전면부 수직정원에 대한 시각적 이미지 평가는 깨끗하고 아름다우며 흥미로운 공간이미지를 구축하고 있는 것으로 파악되었 다 ‘신비로운-신비롭지 않은’, ‘연속적인-단절된’ 등의 변인은 상대적으로 낮은 평가치를 보이 고 있는 바 이는 명동 한복판의 독립된 사각형 건물로 인한 영향으로 생각된다. 돈의문박물관 마을 수직정원은 특이하고 아름다운 경관으로 인지됨을 볼 수 있다. 반면 ‘높은-낮은’, ‘넓은- 좁은’, ‘정돈된-정돈되지 않은’ 등의 변인은 다소 부정적 의미의 평가를 받았다. 모두 4개의 인 자군으로 공간이미지가 함축되어 분석되었고 전체 변량 중 이들 인자군의 설명력은 69.88%였 으며 30.20%는 오차변량과 특수변량이라 볼 수 있다. 인자분석 결과를 토대로 수직정원의 시각 적 이미지를 설명하는 인자를 ‘특이성인자’, ‘자연성인자’, ‘정연성인자’, ‘개방성인자’ 등 4개로 분류하였다. 수직정원 경관에 대한 시각선호에 가장 영향을 높게 미치는 변인은 자연성인자 및 정연성인자로 나타나 수직정원의 전반적인 경관이미지가 자연적 아름다움에 의해 좌우되고 있 음을 보여주고 있다.

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.