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%.

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.

Engineered Barrier Systems (EBS) are a key element of deep geological repositories (DGR) and play an important role in safely isolating radioactive materials from the ecosystem. In the environment of a DGR, gases can be generated due to several factors, including canister corrosion. If the gas production rate exceeds the diffusion rate, pore pressures may increase, potentially inducing structural deterioration that impairs the function of the buffer material. Therefore, understanding the hydraulic-mechanical behavior of EBS due to gas generation is essential for evaluating the longterm stability of DGR. This study employed X-ray computed tomography (CT) technology to observe cracks created inside the buffer material after laboratory-scale gas injection experiments. After CT scanning, we identified cracks more clearly using an image analysis method based on machine learning techniques, enabling us to examine internal crack patterns caused by gas injection. In the samples observed in this study, no cracks were observed penetrating the entire buffer block, and it was confirmed that most cracks were created through the radial surface of the block. This is similar to the results observed in the LASGIT field experiment in which the paths of the gas migration were observed through the interface between the container and the buffer material. This study confirmed the applicability of high-resolution X-ray CT imaging and image analysis techniques for qualitative analysis of internal crack patterns and cracks generated by gas breakthrough phenomena. This is expected to be used as basic data and crack analysis techniques in future research to understand gas migration in the buffer material.

해양사고 발생시 실종자는 해양에 노출된 시간이 길어질수록 생존확률이 빠르게 감소하기 때문에 인명구조를 위해서는 신 속한 수색이 필요하다. 또한 해양의 수색영역은 육상에 비해서 매우 넓기 때문에 효율적인 수색을 위해서는 선박을 이용한 육안수색보 다는 인공위성이나 항공기에 탑재된 센서를 이용한 해상 객체 탐지 기술의 적용이 필요하다. 본 연구는 항공기에 탑재된 초분광 영상 센서를 이용하여 해양에서 객체를 신속하게 탐지하기 위한 목적으로 진행되었다. 초분광 영상 센서로 촬영된 영상은 8,241 × 1,024의 공간 해상도를 가지며, 한 화소당 0.7 m의 분해능과 127개의 스펙트럼으로 구성된 대용량의 데이터이다. 본 연구에서는 이러한 데이터 를 신속하게 분석하기 위한 목적으로 DBSCAN을 사용한 해수 식별 알고리즘과 밀도 기반의 육지 제거 알고리즘을 결합한 해상 객체 탐지 모델을 개발하였다. 개발한 모델은 초분광 영상에 적용하였을 때 약 5 km2의 해상 영역을 100초 내로 분석할 수 있는 성능을 보 였다. 또한 개발한 모델의 탐지 정확도를 평가하기 위해서 항공기를 이용하여 목포, 군산, 여수 지역의 초분광 영상을 촬영하였으며, 본 연구에서 개발한 탐지 모델에 적용한 결과, 실험 영상 내의 선박들을 90 %의 정확도로 탐지할 수 있는 결과를 얻었다. 본 연구에서 개발된 기술은 소형 선박의 수색·구조 활동을 지원하는 중요한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

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.

Hydride reorientation is one of the major concerns for cladding integrity during dry storage. In this study, mechanical property of post-reorientation cladding was investigated according to the morphology and amount of the hydrides. Cladding peak temperature limit 400°C was suggested by U.S. NRC in concern of cladding creep and hydride reorientation. In line with this regulatory limit, hydride reorientation was conducted during cool-down process from the maximum temperature of 400°C, using constant internal pressurization method. The specimens were charged for hydrogen from 100 to 1,000 wppm, and various pressures range of 7.5-18.5 MPa were applied. The morphology was examined by optical microscopy. Radial hydride fraction (RHF) and radial hydride continuous path (RHCP) were calculated using image analysis software PROPHET. Finally, strain energy density (SED) was investigated via ring compress tests and the hydrogen concentration was analyzed. The result shows that when RHF is higher than 5%, SED exponentially decreases with RHF. For RHF less than 5%, SED was primarily affected by the total amount of hydrogen. Shortened length of radial hydrides with the presence of circumferential hydrides may block the radial propagation of crack. The result implies that lower burnup spent fuel with lower hydrogen concentration may be more vulnerable in terms of radial hydride compared to higher burnup fuel.

소셜 네트워크는 우리 일상 생활의 필수적인 부분이 되었다. 소셜 미디어 정보에 대한 정서 분석은 소셜 네 트워킹 사이트에 대한 사람들의 견해, 태도, 감정을 이해하는 데 도움이 된다. 전통적인 정서 분석은 주로 텍 스트에 의존한다. 스마트폰이 등장하면서 문자뿐만 아니라 이미지 등 네트워크 상의 정보도 점차 다양해지고 있다. 많은 경우 이미지가 감정을 독립적으로 표현하기 보다는 텍스트를 향상시킬 수 있다는 것이 밝혀졌습 니다. 우리는 새로운 이미지 텍스트 정서 분석 모델(LSTM-VAA)을 제안한다. 구체적으로 이 모델은 사진 정보 를 직접 입력으로 가져가지 않고 VGG16 네트워크를 사용하여 이미지 특징을 추출한 다음 시각적 측면 주의 를 생성하고 문서의 핵심 문장에 더 높은 가중치를 부여하고 시각적 측면 주의를 기반으로 문서 표현을 얻 는다. 또한, 우리는 LSTM 네트워크를 사용하여 텍스트 감성을 추출하고 텍스트만을 기반으로 문서 표현을 얻 는다. 마지막으로, 우리는 두 분류 결과 그룹을 통합하여 최종 분류 레이블을 얻는다. 옐프 레스토랑 리뷰 데 이터 세트에서, 우리의 모델은 감정 분류를 위한 시각 주의 보조 텍스트로 시각 정보를 사용하는 것의 효과 를 검증하는 BiGRU-m VGG보다 18.92% 높은 62.08%의 정확도를 달성한다. 비스타넷 모델보다 0.32% 높아 비스타넷 모델의 이미지가 텍스트를 완전히 커버할 수 없는 결함을 LSTM 모델이 효과적으로 보완할 수 있 음을 입증했다.

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.

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.

The important thing in the field of deep learning is to find out the appropriate hyper-parameter for image classification. In this study, the main objective is to investigate the performance of various hyper-parameters in a convolutional neural network model based on the image classification problem. The dataset was obtained from the Kaggle dataset. The experiment was conducted through different hyper-parameters. For this proposal, Stochastic Gradient Descent without momentum (SGD), Adaptive Moment Estimation (Adam), Adagrad, Adamax optimizer, and the number of batch sizes (16, 32, 64, 120), and the number of epochs (50, 100, 150) were considered as hyper-parameters to determine the losses and accuracy of a model. In addition, Binary Cross-entropy Loss Function (BCLF) was used for evaluating the performance of a model. In this study, the VGG16 convolutional neural network was used for image classification. Empirical results demonstrated that a model had minimum losses obtain by Adagrad optimizer in the case of 16 batch sizes and 50 epochs. In addition, the SGD with a 32 batch sizes and 150 epochs and the Adam with a 64 batch sizes and 50 epochs had the best performance based on the loss value during the training process. Interestingly, the accuracy was higher while performing the Adagrad and Adamax optimizer with a 120 batch sizes and 150 epochs. In this study, the Adagrad optimizer with a 120 batch sizes and 150 epochs performed slightly better among those optimizers. In addition, an increasing number of epochs can improve the performance of accuracy. It can help to create a broader scope for further experiments on several datasets to perceive the suitable hyper-parameters for the convolutional neural network. Dataset: https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data

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.