Hydride analysis is required to assess the mechanical integrity of spent nuclear fuel cladding. Image segmentation, which is a hydride analysis method, is a technique that can analyze the orientation and distribution of hydrides in cladding images of spent nuclear fuels. However, the segmentation results varied according to the image preprocessing. Inaccurate segmentation results can make hydride difficult to analyze. This study aims to analyze the segmentation performance of the Otsu algorithm according to the morphological operations of cladding images. Morphological operations were applied to four different cladding images, and segmentation performance was quantitatively compared using a histogram, betweenclass variance, and radial hydride fraction. As a result, this study found that morphological operations can induce errors in cladding images and that appropriate combinations of morphological operations can maximize segmentation performance. This study emphasizes the importance of image preprocessing methods, suggesting that they can enhance the accuracy of hydride analysis. These findings are expected to contribute to the advancements in integrity assessment of spent nuclear fuel cladding.

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.

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.