Optically Adaptive System for Imaging Spectroscopy (OASIS) 3D data of the Canada-France-Hawaii Telescope in the central 10''.48''.3 (2.92.3 kpc2) region of the Seyfert 2 galaxy NGC 1358 were analyzed. Emission line maps for H at 6563 Å and H at 4861 Å were obtained from the OASIS spectra in the 4800-5500 and 6220-6990 Å wavelength regions. Density distribution, as indicated by the H/H flux ratio, is 105.5 cm3 at the center and 104.4-106.0 cm3 surrounding the center. An elliptical region with a density of 105.5-105.8 cm-3 (perpendicular to the bar's position angle, PA) was discovered at symmetrical locations approximately 1.2-2.0 arcsec and 1.1-1.9 arcsec south east (SE) and north west (NW), respectively, of the center along the bar (PA=130o) axis. A lower-density region (appearing as a void) also existed between the center and this symmetrical structure. The high F(H)/F(H) flux ratio values and the distribution of line widths suggest a region with high-density neutral hydrogen gas. The H flux image and linewidth, and F(H)/F(H) flux ratio image maps suggest presence of a substructure associated with a supermassive black hole at the galactic center, as well as independent structures with relatively strong fluxes in the SE and NW regions. The SE structure is delineated as one substantial substructure, whereas the NW substructure appears broken, or is potentially two separate structures, due to dust shielding. The regions have an independent boundary layer with a density exceeding 106.0cm3 toward the center, likely resulting from collision of the structure flowing along the bar with the Inner Lindblad resonance zone.

Despite its historical association with oppression, fear, and marginalized femininity, modern reinterpretations of the figure of the witch position it as a symbolic entity combining historical context and literary imagination. This study analyzes contemporary fashion designs that incorporate witch imagery, focusing on the designs' representational methods and aesthetic characteristics. It includes a literature review examining evolving perceptions of witches across different eras as well as visual and formal analyses of post-2010 fashion collections, using image and text materials from Showstudio.com and other online sources. In various realms of visual culture–including art, film and drama, advertising, product design, and halloween costumes–the image of the witch is no longer confined to traditional iconography. Instead, it is continuously reimagined, taking on expanded and multifaceted meanings that attest to its unique and evolving nature. This study identifies two primary expressive types: direct iconographic appropriation, employing traditional motifs such as pointed hats, black cloaks, and pentacles; and metaphorical suggestion, using dark tones, deconstructed silhouettes, and layered styling to imply the witch's essence. The analyses also highlight three aesthetic characteristics: empowered sensuality, expressed through sheer fabrics and dramatic makeup; supernatural mysticism, combining natural and occult symbols; and uncanny playfulness, which subverts traditional motifs through fantasy and humor. Ultimately, the witch in contemporary fashion serves as both a stylistic code and a visual signifier of cultural narrative and identity. This reimagining has contributed to the development of new aesthetic systems in fashion and broadened the visual culture and design innovation discourse.

This study structurally analyzes the algorithmic filtering process by which generative AI images are either selected or discarded before reaching users, and models this process through a visual similarity–based simulation. Images generated by Stable Diffusion are placed on a two-dimensional grid, and a modified version of Conway’s Game of Life algorithm is applied to update the state of each cell. The survival of each cell is determined based on a hybrid visual similarity metric combining CLIP and LPIPS. To prevent the rigidity of the simulation and sustain emergent dynamics, random image injections are periodically introduced. The simulation results reveal that visually similar images repeatedly form clusters, and a visual order gradually converges toward a structurally stabilized state. This suggests that specific visual orders can emerge solely from algorithmic selection criteria, independent of human interpretation. By shifting focus from semantic or symbolic analysis to the experimental conditions for the existence and persistence of images, this study proposes a new analytical perspective for understanding digital image environments.

Germination of chili pepper seeds is critical for crop yield and resource utilization. A high germination rate increases yield and effectively reduces resource wastage. This study collected 450 macroscopic images of chili pepper seeds and constructed a dataset for deep learning training through standardized germination experiments. Six deep learning models were evaluated to improve the chili pepper seed classification accuracy and germination rate. After comparing the performance of the models, MobileNet_v2 performed the best, not only having the fewest number of parameters but also achieving a 98.89% accuracy and 97.82% F1 score. The model improved the original germination rate from 87.33% to 100% on the test set, significantly optimizing the seed selection process

본 연구는 뇌 DWI에서 딥러닝 적용 시 48채널과 8채널 헤드 코일 간 영상 품질의 차이를 분석하는 것을 목표로 하였다. 3.0T MRI를 사용하여 두 종류의 코일을 비교하였으며, 딥러닝 알고리즘의 효과를 확인하기 위해 SNR(신호 대 잡음비), ADC(겉보기 확산 계수), SSIM(구조적 유사성 지수)을 측정하였습니다. 연구 결과에 따르면, 딥러닝 적용 후 b-value에 따른 두 코일 간의 차이가 나타났다. 특히 b-value 0 및 1000에서는 딥러닝 적용 전후에 두 코일 간 통계적으로 유의미한 차이가 없었지만, b-value 3000에서는 적용 전후 모두에서 유의미한 차이가 있었다. SSIM 분석에서도 딥러닝 적용 전후 차이는 없었으나, b-value에 따른 차이가 측정되었습니다. 이러한 차이는 영상 판독에 영향을 미칠 수 있으며, 이를 개선하기 위해서는 딥러닝 알고리즘이 부위별, 코일별, 펄스 시퀀스별로 최적화 될 필요가 있다. 따라서 본 연구는 향후 딥러닝 기반 MRI 영상의 정확도와 일관성을 높이기 위한 기초 정보를 제공 하며, 임상적 적용에서 부위별, 수신 코일별, 펄스 시퀀스별로 세분된 딥러닝의 최적화가 필요하다.

보행 활동은 도시의 교통 및 환경 문제, 주민의 건강, 지역 커뮤니티 활성화 등에 중요한 역할을 하는 것으로 평가되고 있다. 보행의 중요성이 인지되면서 세계각국에서는 보행을 장려하는 도시건조환경을 만들기 위해 다양한 노력을 기울이고 있으 며, 이는 우리나라에서도 법제도적으로 나타나고 있다. 보행환경을 관리하고 개선하기 위해서는 물리적인 보행환경을 가로 단위 상세수준에서 평가하고, 시민들의 보행환경에 대한 인지가 어떤지를 아는 것이 필요하다. 기존에 이러한 연구들은 대부분 설문조사나 일부지역에 한 해 현장조사를 수행하는 방법이 주를 이루었다. 본 연구에서는 거리영상과 딥러닝 기술을 활용하여 가로단위 상세수준에서의 물리적 보행환경과 인지적 보행환경을 평가하고, 이를 비교하고자 한다. 물리적 보행환경 평가를 위해 평가지표를 선정하고, 평가지표별로 거리영상의 시멘틱 세그먼테이션 기법을 활용하거나 표고 자료, PoI자료를 크롤링한 후 관련 데이터를 구축하고 평가점수를 도출하였다. 인지적 보행환경 평가를 위해 거리영상에 대한 인지를 예측할 수 있도록 훈련데이타 셋을 구축하고, RSS-Swin모델을 훈련시켜 보행환경 인지점수를 예측할 수 있도록 하였다. 물리적 보행환경과 인지적 보행환경 지도를 구축하고, 각각의 특성과 차이를 분석하고, 이를 통해 보행환경 개선안을 도출할 수 있었다. 본 연구는 물리적 보행환경과 인지적 보행환경의 시각화하고 차이를 분석하여 개선안을 도출하였다는 점에 연구의 의의가 있으며, 기술적인 측면에서는 거리영상과 딥러닝 기술을 활용하여 도시의 가로단위에서 보행환경을 상세하게 평가할 수 있는 방법론을 체계화하였 다는 점에 의의가 있다

포장상태 평가를 위한 노면영상 촬영은 라인스캔 방식이 주를 이루고 있다. 라인스캔 특성 상, 조사환경이나 장비특성이 달라질 경 우 밝기가 상이한 노면영상을 취득할 수 있고 이는 U-net과 같은 픽셀 단위 segmentation 딥러닝 모델의 균열 자동검출 성능에 영향을 미친다. 본 연구에서는 인공지능 검출 모델의 변경 없이 영상의 밝기 최적화와 morphology 연산기법을 노면영상 전·후처리 방법으로 제시하고 그 효과를 분석하였다. 영상 처리를 통해 과다 검출경향을 보인 이상치들이 제거되었으며 정답으로 간주할 수 있는 전문요 원 분석결과인 GT 균열률과의 상관성 또한 향상됨을 확인하였다.

This study was carried out to establish various physiological changes according to soil water stress and to compare the degree of water stress between two species of grapevines (‘Jinok’ as a new breeding cultivar and ‘Campbell Early’ as a control) using thermography. Soil water potentials were treated at -70, -30, and -5 kPa with waterlogging for 7 days. Regarding the photosynthetic rates (A) of the two cultivars, they showed an order of –30 kPA > -5 kPa > -70 kPa in order. With -70 kPa and waterlogging treatments, a decrease of photosynthetic rate was observed at 3 days after treatment, with a more significant decrease accumulating over time. At 7 days after treatment, photosynthetic rates of ‘Campbell Early’ (33.3, 45.6%) and ‘Jinok’ (56.6, 57.3%) grapes decreased compared to those with -30 kPa treatment. H2O2 and proline synthesis were the highest with the waterlogging treatment. In terms of proline synthesis, ‘Campbell Early’ had a relatively higher rate than ‘Jinok’. Leaf and stem water potential were the lowest with the -70 kPa treatment and the highest with the - 30 kPa treatment f or both cultivars. Crop water stress index (CWSI) showed the following order: waterlogging > -70 kPa > -5 kPa > -30 kPa, which was the opposite result of water vapor transfer (IG). As a result of correlation analysis between factors, photosynthetic rate showed negative correlations with the water potential of leaf and stem and crop water stress index but a positive correlation with the relative water content of leaves. Thus, tolerance to water stress of ‘Campbell Early’ was relatively stronger than that of ‘Jinok’ grape. It is possible to compare water stress using infrared imaging.

미국 메트로폴리탄 미술관에는 청 황제 건륭제(乾隆帝, 재위 1735~1796)가 발문한 사 슴뿔 그림인 <녹각도(鹿角圖)>가 소장되어 있다. 기존 연구에서 이 그림은 건륭제가 서양의 회화 주제인 사슴뿔을 서양 화법을 적용하여 그림으로써 서양풍을 모방하고 자신의 목적에 맞게 전용하고자 한 시도로 이해되었다. 본고는 관점을 달리하여 <녹각도>의 상서적(祥瑞 的) 요소를 발견하고 청 황제들의 대표적인 사냥감이었던 사슴의 뿔이 사냥 전리품에서 산령 (山靈)이 보낸 상서로운 징표, 즉 부서(符瑞)로 변모한 과정을 고찰한다. 이를 위해 우선 북 경ㆍ심양고궁박물원에 소장된 홍타이지, 강희제, 건륭제가 제작한 녹각의(鹿角椅)를 통해 청 황제들에게 있어 사슴뿔이 만주족의 전통과 용맹함을 보여주는 사냥 전리품이었음을 확인 한다. 또한 <녹각도>에 실린 건륭제의 발문인 ‘녹각기(鹿角記)’를 분석하여 이 사슴뿔이 어떻게 부서가 되었는지 밝힌다. <녹각도>에서 건륭제는 사냥감보다 서수(瑞獸)로서의 사슴 을 강조함으로써 청 황실의 사냥 의식이 중시한 만주적 무용(武勇) 위에 한족의 전통 사상인 천인감응설(天人感應設)에 의거한 부명(符命)의 가치를 덧입혔다. 이처럼 <녹각도>에서는 사냥을 자연의 정복이 아닌 자연과의 교감으로 해석하여 만주 황권을 성군의 경지로 끌어올 리고자 한 건륭제의 의도가 읽힌다.

본 연구의 목적은 유해 해양생물의 고밀도 출현을 조기에 탐지하기 위한 시스템 구축이다. 수중영상 기반 객체탐지 모델의 정 확도와 이미지 처리속도를 고려하여 실시간 적용에 적합한 YOLOv8m을 선정하였다. 영상 데이터를 해양생물 탐지 알고리즘에 적용한 결 과 다수의 어류 및 간헐적인 해파리 출현을 탐지하였다. 학습 모델의 검증 데이터에 대한 평균 정밀도는 0.931, 재현율은 0.881, mAP는 0.948로 산출되었다. 또한, 각 클래스별 mAP는 어류 0.970, 해파리 0.970, 살파 0.910로 모든 클래스에서 0.9(90%) 이상으로 산출되어 우수한 성능을 확인하였다. 과학어탐 시스템을 통해 객체의 탐지 범위와 시간에 따른 수중 객체탐지 결과를 확인할 수 있었으며 에코적분 격자 평균을 적용하여 시공간축으로 스무딩 처리된 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 평균체적후방산란강도 값이 분석 도메인 내 객체탐지 여부에 따른 변동성을 반영하는 것을 확인할 수 있었다. 수중영상 기반 객체(해양생물)탐지 알고리즘, 환경조건(야간 포함)에 따른 수중영상 보정 기법, 과학어탐 시스템 기반의 정량화된 탐지결과를 제시하고 향후 다양한 사용처에서의 활용 가능성을 토의하였다.

본 논문은 ‘민간회화로서 무화(巫畵)의 예술적 기치-이미지의 미적특질을 중심으로’를 회화사적 입장에서 실증자료를 토대로 성찰하고자 한다. 그 동안 무화에 관한 도상이 지닌 상징적 의미를 민속학적 관점에서 문화사적 의의를 중심으로 이루어진 측면이 다수를 이루었다. 신의 형상을 그림으로 나타난 것이기에 불화와 마찬가지로 우리 회화사에 서 충분히 논의가 이루어져야 되는 측면에 있으나, 무(巫)에 대한 부정적 시선 과 특정한 사조 또는 대표적인 작가를 중심으로 서술되고 있는 미술사에서 적극적으로 연구가 이루어지지 않고 있는 장르이다. 무명(無名)의 작가에 의 해 그려졌으며 무당이 죽음이 다가오면 자신이 봉안하던 무화를 땅에 묻거나 불태워서 정리하는 관습 때문에 100년 이상 된 무신도를 찾는 것이 어렵다는 현실적인 이유도 무시할 수는 없다. 그러나 이에 관한 연구를 꺼린다면 한국 인의 고유한 신에 대한 관념과 미적인 사유체계에 관한 이해를 외면하는 결과를 낳는 것이라 판단한다. 이러한 연유로 본 논문에서는 무화만이 지닌 미 적 특수성을 찾고자 하며, 이는 기층의 미감을 이해하는 하나의 통로가 될 것 이라 본다. 본인은 무화의 예술적 가치를 미적인 측면에서 논하기 위해서는 방향성이 존재해야 한다고 생각한다. 민속학자인 김태곤은 무화는 민간신앙 속에서 전 승된 일종의 원시회화이므로 민화적 측면에서 고찰되어야 하며, 무화를 전형 적인 순수한 민화이고 말하고 있다. 민(民)에 의해 소통된 민간회화라는 점이 민화의 핵심이라면, 무화(巫畵)는 무당의 집인 신당에서 사용되었지만, 그 당 시 대중들의 욕구에 의해 제작되고 소통되어진 측면이 크기에 민화의 하나로 분류하는데 무리가 없다고 본다. 이러한 이유로 본 논문에서는 무화의 예술적 가치를 민간의 회화라는 측면에서 살펴보고자 하며 통시적 입장에서 사료의 분석과 실제 남아있는 무화의 실견을 통한 검토를 통해 무화라는 이미지가 지닌 본질을 파악하고 그간의 논의를 확장시키고자 한다.

태풍은 지구 시스템 내의 해양-대기-육상 상호작용을 일으키는 매우 중요한 현상으로 특히 태풍의 특성 인자 중 하나인 풍속은 중심 기압, 이동 경로, 해수면 온도 등의 매개변수에 의해 복잡하게 변화하여 실제 관측 자료를 기반으 로 이해하는 것이 중요하다. 2015 개정 교육과정 기반 중등학교 교과서에서 태풍 풍속은 본문 내용 및 삽화의 형태로 제시되고 있어 풍속에 대한 심층적 이해가 가능한 탐구활동이 무엇보다 필요한 실정이다. 본 연구에서는 교수-학습 과 정에서 간단한 조작만으로도 태풍의 풍속을 이해할 수 있도록 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 기반으로 한 데이터 시각화 프로그램을 개발하였다. 2023년 발생한 태풍 마와르, 구촐, 볼라벤의 천리안 위성 2 A호 RGB (Red-Green-Blue) 영상 자료를 입력 자료로 활용하였다. 태풍 주변의 구름 이동 좌표를 입력하여 태풍의 풍속을 산출하고 태풍 중심 기 압, 폭풍 반경, 최대 풍속 등의 매개 변수를 입력하여 태풍 풍속 분포를 시각화 할 수 있도록 설계하였다. 본 연구에서 개발된 GUI 기반 프로그램은 천리안 위성 2 A호로 관측 가능한 태풍에 대해 오류 없이 적용 가능하며 교과서의 시공 간적 한계를 벗어난 실제 관측 자료 기반의 과학탐구활동이 가능하다. 학생과 교사는 별도의 유료 프로그램 및 전문적 인 코딩 지식이 없어도 실제 관측 자료를 수집, 처리, 분석, 시각화하는 과정을 경험할 수 있으며, 이를 통해 미래 정보 화 사회에서의 필수 역량인 디지털 소양을 함양시킬 수 있을 것으로 기대된다.