본 연구는 정조 시대 회화를 문화 자본화 과정으로 해석한다. 정조는 규장각 설치와 차비 대령 화원 제도 설립을 통해 회화를 정치· 문화적 기획의 핵심 자원으로 활용하였으며, 이러한 맥락에서 〈어진〉, 《화성능행 도병》, 『원행을묘정리의궤』는 국왕과 신하가 협력하여 생산한 회화적 네 트워크의 대표적 산물이다. 연구 방법은 『정조실록』, 『원행을묘정리의궤』 등 1차 사료 검토를 기반으로 하였으며, 문화 다이아몬드를 분석 틀로 하여 생산–분배–수용–지속의 네트워크 구조를 분석하였다. 또한 이미지 거버넌스 관점을 적용하여 회화가 권위를 시각화하고 질서를 제도화하며 집단 정체성을 관리하는 기능을 분석했으며, Bourdieu의 문화자본 이론 을 통해 전통 회화의 상징 자본이 현대의 문화자본으로 전화되는 과정을 해석하였다. 연구 결과, 정조대 회화는 생산 단계에서 국왕의 정치 기획과 규장각·도화서의 제도적 분업 체계를 통해 제작되었고, 분배 단계에서 어진 봉안·병풍 제작·의궤 인출 등을 통해 사회 전반으로 확산하였고, 수용 단계 에서 관료·사대부·백성의 공적 감정과 정체성을 강화하였고, 지속 단계에서 국가 의례의 기준·기억·상징 체계로 재맥락화되며 문화자본으로 전화되었 다. 이러한 고찰은 정조대 회화를 권력· 제도· 사회가 교차하는 복합적 장 (場)으로 재 위치시키며, 전통 회화가 지속 가능한 문화자산이자 미래 지향 적 문화자본으로 활용될 수 있는 전략적 가치를 지님을 시사한다.

경량 골재 콘크리트는 높은 다공성을 지닌 골재를 사용하여 제작되며, 이는 재료의 역학적 성질 및 내구성에 중대한 영향을 미친 다. 최근 콘크리트 분야에서는 내부 공극 구조를 비파괴적으로 분석할 수 있는 기술로서 micro-computed tomography(micro-CT)의 활 용이 활발히 이루어지고 있으며, 특히 경량 골재 콘크리트의 공극 구조를 정밀하게 포착하는 데 효과적인 것으로 나타났다. 그러나 경 량골재는 이질적인 밀도 분포와 내부 다공성으로 인해 영상 내 분할 과정에서 어려움을 유발하며, 이로 인해 골재가 공극으로 잘못 인 식되거나 경계가 명확히 구분되지 않는 문제가 발생할 수 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 경량 골재 콘크리트의 micro-CT 영상에서 골재를 정밀하게 식별할 수 있도록 고안된 향상된 분할 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 성능은 기존 의 세분화 방법과의 비교 분석을 통해 평가되었으며, 더불어 제안 방식과 기존 방식 각각으로 생성된 3차원 micro-CT 데이터를 활용 하여 열전도도 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 제안된 알고리즘은 공극 및 골재 경계의 정확한 식별에 있어 기존 기법보다 향상된 정확도를 보였으며, 이는 LWAC의 미세구조 분석 및 거동 예측 모델링의 정밀도를 높이는 데 기여할 수 있는 가능성을 보여준다.

최근 2년간 중국 정부가 적극적으로 확대해 온 비자면제 정책은 단순한 출입국 절 차 간소화를 넘어 국가 이미지 구축 전략의 핵심 요소로 자리잡고 있다. 비자면제 정책으로 외국인 관광객이 급증하고 관련 영상이 소셜미디어에서 화제가 되는 시점 에서 본 연구는 비자면제 정책 이후 외국인의 중국에 대한 인식의 변화 여부를 검증 하였다. 이를 위해 우선, 중국 정부의 공식 발언 및 발표문의 분석을 통해 중국이 비 자면제 정책을 긍정적인 국가 이미지 구축의 수단으로 활용하고 있음을 밝히고, 실 제로 외국인이 중국 방문을 계기로 긍정적인 방향으로 인식의 변화가 생겼는지, 이 들이 가진 중국의 이미지는 무엇인지 검증하는 연구를 진행하였다. 구체적으로는 중 국이 비자면제 정책을 채택한 2023년 1월 1일부터 2024년 12월 21일까지의 기간 동안 유튜브에 업로드 된 동영상들 중 100개를 선별하여 영상의 내용을 대상으로 주제 적 측면, 표현 형식, 감정적 측면, 인지적 측면이라는 네 가지 차원의 내용분석을 진 행하였다. 분석 결과, 중국을 방문한 외국인들의 중국에 대한 긍정적인 인식이 강화 되었다는 점을 확인하였다. 이는 현재까지 중국 정부의 전략과 실제 외국인의 인식 이 상당 부분 일치한다는 점을 보여준다.

Fault detection in electromechanical systems plays a significant role in product quality and manufacturing efficiency during the transition to smart manufacturing. Because collecting a sufficient number of datasets under faulty conditions of the system is challenging in practical industrial sites, unsupervised fault detection methods are mainly used. Although fault datasets accumulate during machine operation, it is not straightforward to utilize the information it contains for fault detection after the deep learning model has been trained in an unsupervised manner. However, the information in fault datasets is expected to significantly contribute to fault detection. In this regard, this study aims to validate the effectiveness of the transition from unsupervised to supervised learning as fault datasets gradually accumulate through continuous machine operation. We also focus on experimentally analyzing how changes in the learning paradigm of the deep learning model and the output representation affect fault detection performance. The results demonstrate that, with a small number of fault datasets, a supervised model with continuous outputs as a regression problem showed better fault detection performance than the original model with one-hot encoded outputs (as a classification problem).

OSMU 의 원천 소스로써 문학 자원의 효용이 널리 인정받은 이래로 문학진흥법 시행 및 국립한국 문학관 건립 추진 등의 이벤트가 잇따르며 지역의 역사․문화 및 경제 발전을 일으키는 문학 테마 공간에 대한 관심이 고취되고 있다. 본 연구는 문학관, 문학공원 등 문학을 테마로 조성된 조경 공간 의 테마가 의도에 부합하게 전달되고 있는지 알아보기 위해 스토리 전달의 핵심 매개물인 환경조형 물의 이미지텔링 현황을 종합적으로 검토하였다. 이를 위해 문헌 조사와 현장 조사를 실시하여 황 순원문학촌 소나기마을, 박경리문학공원, 김유정문학촌의 3곳에 설치된 문학촌 조형물의 이미지 텔링 현황을 평가하고 선행 연구를 바탕으로 작성한 분석의 틀을 적용하여 평가의 결과와 개선 방 향을 도출하였다. 본 연구는 향후 문학 테마 공간에 설치된 조형물의 이미지텔링 이해를 돕고 이미 지텔링의 개념으로 수용되는 환경조형물의 설치 계획 수립 및 심의와 평가에 참고할 수 있는 기초 자료를 제공하고자 한다.

This study assessed the effectiveness of brand image communication on consumer perceptions of cruelty-free fashion brands. Brand messaging data were gathered from postings on the official Instagram accounts of three cruelty-free fashion brands and consumer perception data were gathered from Tweets containing keywords related to each brand. Web crawling and natural language processing were performed using Python and sentiment analysis was conducted using the BERT model. By analyzing Instagram content from Stella McCartney, Patagonia, and Freitag from their inception until 2021, this study found these brands all emphasize environmental aspects but with differing focuses: Stella McCartney on ecological conservation, Patagonia on an active outdoor image, and Freitag on upcycled products. Keyword analysis further indicated consumers perceive these brands in line with their brand messaging: Stella McCartney as high-end and eco-friendly, Patagonia as active and environmentally conscious, and Freitag as centered on recycling. Results based on the assessment of the alignment between brand-driven images and consumer-perceived images and the sentiment evaluation of the brand confirmed the outcomes of brand communication performance. The study revealed a correlation between brand image and positive consumer evaluations, indicating that higher alignment of ethical values leads to more positive consumer assessments. Given that consumers tend to prioritize search keywords over brand concepts, it’s important for brands to focus on using visual imagery and promotions to effectively convey brand communication information. These findings highlight the importance of brand communication by emphasizing the connection between ethical brand images and consumer perceptions.

본 논문에서는 역학적 변수들을 측정하는 방안으로 디지털 이미지 프로세싱과 강형식 기반의 MLS 차분법을 융합한 DIP-MLS 시 험법을 소개하고 추적점의 위치와 이미지 해상도에 대한 영향을 분석하였다. 이 방법은 디지털 이미지 프로세싱을 통해 시료에 부착 된 표적의 변위 값을 측정하고 이를 절점만 사용하는 MLS 차분법 모델의 절점 변위로 분배하여 대상 물체의 응력, 변형률과 같은 역 학적 변수를 계산한다. 디지털 이미지 프로세싱을 통해서 표적의 무게중심 점의 변위를 측정하기 위한 효과적인 방안을 제시하였다. 이미지 기반의 표적 변위를 이용한 MLS 차분법의 역학적 변수의 계산은 정확한 시험체의 변위 이력을 취득하고 정형성이 부족한 추 적 점들의 변위를 이용해 mesh나 grid의 제약 없이 임의의 위치에서 역학적 변수를 쉽게 계산할 수 있다. 개발된 시험법은 고무 보의 3 점 휨 실험을 대상으로 센서의 계측 결과와 DIP-MLS 시험법의 결과를 비교하고, 추가적으로 MLS 차분법만으로 시뮬레이션한 수치 해석 결과와도 비교하여 검증하였다. 이를 통해 개발된 기법이 대변형 이전까지의 단계에서 실제 시험을 정확히 모사하고 수치해석 결과와도 잘 일치하는 것을 확인하였다. 또한, 모서리 점을 추가한 46개의 추적점을 DIP-MLS 시험법에 적용하고 표적의 내부 점만을 이용한 경우와 비교하여 경계 점의 영향을 분석하였고 이 시험법을 위한 최적의 이미지 해상도를 제시하였다. 이를 통해 직접 실험이 나 기존의 요소망 기반 시뮬레이션의 부족한 점을 효율적으로 보완하는 한편, 실험-시뮬레이션 과정의 디지털화가 상당한 수준까지 가능하다는 것을 보여주었다.

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.