최근 디지털 전환과 나노·광학 기술의 융합이 가속화되면서 화상(이미지·광학) 분야 연구가 증가하고 있다. 그럼에도 불구하고 국내 연구 흐름을 계량적으로 조망한 분석은 드문 실정이다 본 연구는 2014–2024년 11년간 한국화상학회지에 게재된 167편논문 초록을 대상으로 텍스트마이닝을 수행하여 국내 화상 연구의 흐름을 정량적으로 파악하였다. 분석은 불용어 제거·표제어 변환을 거친 키워드 전처리, 키 워드 빈도 분석, LDA 토픽 모델링과 의미망 분석을 통해 수행되었다. 연구는 크게 6개의 토픽(광학 코팅 및 성능 최적화, 나노 소재 기반 광학 장치 개발, 광학 특성 측정 및 분석 기술, 이미지 처리 및 디스플레이 기 술, 유기 고분자 기반 신소재 및 반응 연구, 기능성 재료 및 에너지 응용)으로 수행되었다. 각 토픽의 핵심 키 워드는 동시출현빈도 기반의 의미망 분석을 통해 핵심 키워드간 관계를 살펴보았다. 본 연구는 국내 화상 분 야의 세부 연구축과 성장 영역을 데이터 기반으로 제시하여 향후 연구 로드맵 수립에 기여한다.

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.

This study examines the innovative applications and future prospects of Convolutional Neural Networks (CNN) in the field of medical image analysis. CNNs significantly enhance the accuracy and efficiency of medical image diagnostics through their powerful data processing and feature extraction capabilities. This review analyzes various CNN architectures and recent technological advancements, highlighting the importance of transfer learning and data augmentation techniques. It also discusses the potential for integrated multi-modality data analysis and real-time clinical applications, while emphasizing the need for ethical considerations and data security. This research underscores the potential of CNN technology to improve healthcare quality and contribute to patient health management.

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 was conducted through experiments by producing an image output evacuation guide light linked with a smoke detector. To summarize the results, first, the biggest recognition distance of the door at 30% smoke concentration was found to be the image output evacuation guide light. This is because of visual impairment and fear caused by indoor smoke, and in the process of finding the light of the emergency exit, accurate recognition of the evacuation behavior was searched even at the farthest distance, and it is judged that the time required for evacuation was short. Second, the biggest recognition distance of the door at 70% smoke concentration was the image output evacuation guide light, which showed the longest recognition distance. It is judged that even in smoke with many evacuees, the door is accurately recognized while seeing the light of the image output evacuation guide light and exits safely. Third, when the smoke concentration was 100%, the smoke rose and the evacuation guide light at the top of the door was not identified as thick smoke, and the image output evacuation guide light was displayed on the bottom of the passage, indicating that the evacuee accurately recognized the door and escaped safely to the outside even from a long distance.

Salt, as a commodity, holds significant importance in national economy and people’s livelihood, From ancient times to the present, the state has commonly regulated this specific substance, with salt tax revenue being one of the most important sources of national fiscal income.Those ,engaged in the salt trade are known as “salt merchants”. However, during the state monopoly on salt and iron, the state controlled all production and sales of salt, so true “salt merchants” did not exist.The term “salt merchant” first appeared during the Tang Xuanzong period with the reforms of Liu Yan, the Salt and Iron Commissioner of Yangzhou,Subsequently, through the Song, Ming, and Qing dynasties, they became representative of the wealthiest groups,even Emperor Qianlong of the Qing dynasty remarked, “The wealth of the salt merchants is immense, surpassing even mine!” The Qing dynasty novel “The Scholars” and the notes “Yangzhou Boat Records” record also described many scenes about the rich salt merchants. During their wealth accumulation process, salt merchants became synonymous with terms like “cunning”, “greedy”, “reeking of money”, and “profit-driven”, which have solidified our perception of their image. During their wealth accumulation process, salt merchants became synonymous with terms like “cunning”, “greedy”, “reeking of money”, and “profit-driven”, which have solidified our perception of their image.For a long time, according to the traditional Chinese social hierarchy of “scholars, farmers, artisans, and merchants”, salt merchants did not have a high social status. Therefore, they used their wealth to improve their social standing. This is why they actively participated in national and local affairs, and their active involvement positively influenced local political, economic, and cultural development. As a group that operated in regions beyond the reach of central authority, who exactly were they? Currently, scholarly research on salt merchants mainly focuses on the Jiangnan region in the lower Yangtze River, a prosperous area where salt merchants exhibit more common characteristics for study.This article studies the salt merchants of Zigong in the late Qing period, analyzing their historical image and characteristics from both common and individual perspectives, in order to provide readers with a reinterpretation of this group.

지형적인 이질성이 심한 강원도, 경상북도에 집중되고 있는 대형 산불을 관리하기 위해서는 위성 영상을 활용하여 효율적이고 신속한 피해 평가를 통한 의사 결정 과정이 필수적이다. 이에 본 연구는 2022년 3월 5일에 강원도 강릉 및 동해에서 발화하여 3월 8일 19시경 진화된 대형 산불을 대상으로, dNBR을 활용한 산불 심각도 산정과 등급에 영향을 미치는 환경요인을 도출하고자 하였다. 환경요인으로는 식생 또는 연료 유형을 대표하는 정규식생지수, 수종을 구분한 임상도, 수분함양을 나타내는 정규수분지수, 지형과 관련해서는 DEM 등을 수치화한 후 산불 심각도와의 상관 관계를 분석하였다. 산불 심각도는 산불 피해 없음(Unbured)이 52.4%로 가장 넓었고, 심각도 낮음 42.9%, 심각도 보통-낮음 4.3%, 심각도 보통-높음 0.4% 순이었다. 환경요인의 경우 dNDVI, dNDWI와는 음의 상관관계를, 경사도와 는 양의 상관관계를 나타내었다. 식생과 관련해서는 산불 심각도에 영향을 미치는 것으로 분석된 dNDVI, dNDWI, 경사도 모두에서 침엽수, 활엽수, 기타의 집단간 차이가 p-value < 2.2e-16로 유의미한 것으로 분석되었다. 특히, 침엽수 와 활엽수의 차이가 명확하였는데, 강원도 지역에서 우점종인 소나무를 비롯하여 잣나무, 리기다소나무, 곰솔 등의 산불 심각도가 높아 침엽수가 활엽수에 비해 피해를 받는 것이 확인되었다.

This paper introduces a study on measuring the 3D vibration displacement of plate structure using Digital Image Correlation (DIC) applied to stereo digital continuous camera images. The proposed method is a non-contact 3D displacement measurement method that does not require physical sensors to be attached to the structure, and it has the advantage of simultaneously measuring dynamic displacements at multiple points on the structure. Theoretically, multiple cameras can be used, but in this study, two cameras were used to capture continuous images of the vibrating structure, and the image coordinates of multiple tracking points at arbitrary positions on the structure were measured using correlation matching. Using these image coordinates as input data, the dynamic 3D positions were calculated through Space intersection, successfully determining the 3D dynamic displacements. The measured dynamic displacements were validated for accuracy by comparing them with values measured by laser displacement sensors. And frequencies of measured data were validated by comparing with computational modal analysis by Finite Element Model (FEM).

Elon·Musk is a business man who attracts the world’s most attention, not only because of its unusual business mind, advanced challenging consciousness and legendary entrepreneurial experience which made him the world's richest man, but also because he is good at using the trend of social network society (SNS) platform to achieve social interaction. This study uses python 3.11 software to capture and filter Musk's Weibo articles on August 18th, 2023, and makes logical analysis based on the chronological related events, so as to extract Musk’s cognitive characteristics of Chinese social media. This paper finds that Chinese social media builds Musk's image cognition through reporting and judging his career development and hot issues, the cognition varies with the dynamic changes of character events; Chinese social media focuses on fields of Tesla intelligent driving, spaceship and brain neural technology, as well as social media; Weibo articles’ cognitive characteristics of Musk's image are extreme, where the extremely positive proportion accounts for more than 60%, and the extremely negative proportion accounts for more than 10%.

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.

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.

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 데이터 과학의 과정에 따른 파이썬 기반의 외부고리 은하 영상 분석 알고리즘 개발을 목적으로 한다. 잠재적 사용자는 학생과 교사를 포함한 시민 과학자로 정하였다. 은하의 실제 데이터를 이용한 분류 연구는 IRAF 라는 전문 소프트웨어가 이용되고 있어 일반인이 접근하기에 한계가 있다. 이에 IRAF를 사용한 선행 연구의 결과와 비교 검 증이 가능한 외부고리 은하를 분석 대상 천체로 정하여, 영상 분석 알고리즘을 개발하고 그 결과를 검증하였다. 검증 결과 총 69개의 외부고리 은하 중 50개(72.5%)가 IRAF 결과와 높은 일치를 보였다. 남은 19개(27.5%)는 시선 방향에 겹친 밝은 별의 존재 혹은 은하 내부의 약한 밝기로 인해 IRAF 결과와 다른 낮은 일치를 보였다. 보완 과정을 거친 최종 결과물은 공유 및 교육 자료의 활용도를 높이기 위해 전체 사용된 데이터와 알고리즘, 파이썬 코드 파일 및 사용 설명서를 GitHub에 탑재하였다.

최근 자기공명영상 획득을 위한 시뮬레이션 도구가 개발되어 오랜 시간이 소요되는 임상 연구를 대체할 수 있게 되었다. 이에 본 연구에서는 MRiLab 시뮬레이션을 사용하여 부가인자인 에코 시간의 변화에 따라 경사에코 펄스 시퀀스가 적용된 뇌 T2 강조 영상을 획득하여 영상의 신호 및 노이즈의 변화를 정량적으로 평가하고 경향성을 파악하고자 한다. 이를 위해 실제 MRI 장비를 기반으로 새롭게 개발된 MRiLab simulation tool을 사용하여 모든 파라미터를 같게 고정한 후 TE만을 20~95 ms범위에서 5 ms 간격으로 각각 설정하여 경사에코 펄스 시퀀스가 적용된 뇌 T2 강조 영상을 획득하였다. 획득된 영상들의 신호 및 노이즈 특성 변화를 정량적으로 평가하기 위해 신호대잡음비 및 대조대잡음비를 측정하였다. 결과적으로, TE가 증가할수록 SNR은 감소하고 CNR은 증가하는 경향을 보였다. 이는 TE가 증가할수록 관심 영역으로 설정된 뇌척 수액 신호는 일정하게 유지되는 반면 노이즈는 증가하였으며, 백그라운드로 설정된 백질의 경우 신호가 감소함과 동시에 노이즈가 증가한 것이 원인으로 분석된다. 결론적으로, 진단에 용이한 경사에코 펄스 시퀀스가 적용된 뇌 T2 강조 영상을 획득하기 위해서는 그 목적에 따라 적합한 TE를 설정하는 것이 중요함을 확인하였다.

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.