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.

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).

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.

Background: Artificial intelligence (AI) research on physical fitness posture estimation has been limited by a lack of comprehensive datasets and guidelines. This study analyzes the fitness image dataset provided by Korea's AIHub platform to advance posture estimation algorithms from exercise prescription and behavioral analysis perspectives. Objectives: To analyze fitness movements and guide correct exercise posture using AI-based visual and auditory feedback. Design: Descriptive analysis of a large-scale dataset. Methods: The study examined image and JSON labeling files from AI-Hub, analyzing 6.39 million fitness images across 41 exercise types. Data structure, exercise states, and annotation characteristics were analyzed in detail. Results: The dataset encompasses 816 distinct exercise states, captured from five camera angles with 24 key body points labeled per posture. Exercises were categorized into full-body workouts (17), barbell/dumbbell exercises (16), and furniture exercises (8). Gender distribution was 76% male and 24% female, with 41% in the 27-29 age group. The dataset allows for detailed analysis of correct and incorrect postures. Conclusion: This comprehensive analysis of the AI-Hub fitness dataset provides a robust foundation for developing AI models for fitness posture evaluation and feedback, benefiting exercise coach web/app service developers.

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.

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.

식량 생산량은 지난 반세기 동안 세 배로 증가했다. 세계의 인구는 30억에서 70억으로 증가했고, 기대수명은 46세에서 65세로 증가했다. 전 세계 가축 생산량이 56% 증가한 것은 가축 개량 덕분이다. 2050년에 세계 인구는 98억 명으로 추정되므로, 생산량은 현재 두 배 이상 증가해야 한다. 경제 동물의 수가 증가하고 생산자의 수가 감소함에 따라, 생산자는 농장을 관리하고 통제해야 할 동물이 더 많아졌다. 농장의 사육밀도가 높으면 개체 간 질병 발생과 성장 능력 저하를 가속화할 수 있으며, 이는 제품의 질을 해칠 뿐만 아니라 동물 복지에 대한 심각한 우려를 불러일으킬 수 있다. 1980년대 후반에 기술을 통해 토양 사용을 극대화하는 동시에 환경 영향을 줄이기 위해 작물 시스템에 정밀 농업(PA)이 도입되었다. 이해해야 할 중요한 것은 PA가 효율성을 극대화하고 환경 피해를 최소화한다는 목표와 함께 동물 산업과 같은 모든 농업 생산 시스템에 적용된다는 것이다. 동물 산업에서 PA의 예로는 생산과 동물 관리의 효율성을 향상시키고, 동물 복지 및 건강에 대한 우려를 해결하며, 환경 손상과 자원 사용을 최소화하는 데 전념하는 정밀 축산 농업이 있다. 특히 널리 보급된 것은 이미지 분석, 동물 실시간 모니터링, 센서, 이미지 및 기록으로부터의 데이터 수집과 같은 고급 기술의 사용이다. 본 연구의 목적은 농장의 생산성과 관리를 향상시키면서, 동물 육종 시스템에 적용가능한 신기술을 살펴보는 것이다.