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.

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.

This study assessed the effectiveness of brand image communication on consumer perceptions of cruelty-free fashion brands. Brand messaging data were gathered from postings on the official Instagram accounts of three cruelty-free fashion brands and consumer perception data were gathered from Tweets containing keywords related to each brand. Web crawling and natural language processing were performed using Python and sentiment analysis was conducted using the BERT model. By analyzing Instagram content from Stella McCartney, Patagonia, and Freitag from their inception until 2021, this study found these brands all emphasize environmental aspects but with differing focuses: Stella McCartney on ecological conservation, Patagonia on an active outdoor image, and Freitag on upcycled products. Keyword analysis further indicated consumers perceive these brands in line with their brand messaging: Stella McCartney as high-end and eco-friendly, Patagonia as active and environmentally conscious, and Freitag as centered on recycling. Results based on the assessment of the alignment between brand-driven images and consumer-perceived images and the sentiment evaluation of the brand confirmed the outcomes of brand communication performance. The study revealed a correlation between brand image and positive consumer evaluations, indicating that higher alignment of ethical values leads to more positive consumer assessments. Given that consumers tend to prioritize search keywords over brand concepts, it’s important for brands to focus on using visual imagery and promotions to effectively convey brand communication information. These findings highlight the importance of brand communication by emphasizing the connection between ethical brand images and consumer perceptions.

운량은 천체 관측을 지속하는 데에 중요한 요소 중 하나이다. 과거에는 관측자가 날씨를 직접 판단할 수밖에 없 었으나, 원격 및 자동 관측 시스템의 개발로 관측자의 역할이 상대적으로 줄어들었다. 또한 구름의 다양한 형태와 빠른 이동 때문에 자동으로 운량을 판단하는 것은 쉽지 않다. 이 연구에서는 기계학습 기반의 파이썬 모듈인 “cloudynight” 을 밀양아리랑우주천문대의 전천 영상에 적용하여 운량을 모니터링하는 프로그램을 개발하였다. 전천 영상을 하위 영역 으로 나누어 각 39,996개 영역의 16개의 특징을 학습하여 기계학습 모델을 생성하였다. 검증 표본에서 얻은 F1 점수는 0.97로, 기계학습 모델이 우수한 성능을 가짐을 보여준다. 운량(“Cloudiness”)은 전체 하위 영역 개수 중 구름으로 식별 된 하위 영역 개수의 비율로 계산하며, 운량이 지난 30분 동안 0.6을 초과할 때 관측을 중단하도록 자동 관측 프로그 램 규칙을 정하였다. 이 규칙을 따를 때, 기계학습 모델이 운량을 오판하여 관측에 영향을 미치는 경우는 거의 발생하 지 않았다. 본 기계학습 모델을 통하여, 밀양아리랑우주천문대 0.7 m 망원경의 성공적인 자동 관측을 기대한다.

거주민의 도시 건조환경(Urban Built Environment)에 대한 인식은 도시연구, 도시계획 및 도시설계에 중요한 요소이다. 범죄불안감이란 특정 장소와 특정 범죄에 대해서 느끼는 범죄 발생 가능성에 대한 불안감의 심리량을 의미하는데, 이는 개개인의 주관적인 평가이다. 범죄불안감은 실제 범죄율보다 빠르게 증가하고 있어, 사람들이 범죄불안감을 느끼는 지역을 찾는 것은 범죄예방 에 효과적이며 중요한 과정이다. 하지만 기존 연구에서 도시 건조환경에 대한 불안감 측정은 소수의 사람과 제한된 범위를 대상으로 설문조사나 현장조사에 의존하여 제한적이었다. 본 연구의 목적은 거리영상과 딥러닝 기술을 활용하여 시민들이 느끼는 범죄 불안감 을 측정하고 시각화하는 것이며 연구대상지역은 서울시 영등포구이다. 거리영상을 활용하여 범죄불안감을 측정하기 위해서는 거리 영상에 대한 사람들의 범죄불안감을 측정하고, 이를 딥러닝 모델을 활용하여 평가점수를 예측하는 모델을 구축해야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 카카오맵 API를 활용하여 거리영상을 수집하였다. 수집한 영상 중 20,886장의 거리영상을 활용하여 상대적으로 불안감을 느끼는 거리가 어느 쪽인지를 응답하도록 하는 171,942개의 훈련데이터 셋을 구축하였다. 구축된 쌍별비교 데이터 셋으로 Global-Patch-RSS-CNN모델을 훈련 후, 훈련된 모델을 연구대상 지역 전체에 적용하여 범죄불안감 예측점수를 도출하고 시각화였 다. 본 연구는 거리영상과 딥러닝 기술을 활용하여 도시의 범죄불안감을 측정하는 첫 사례를 제시하였다는 점, 그리고 범죄불안감이 높게 평가되는 지역의 환경 특성을 분석하여, 효과적인 도시 계획 및 범죄 예방 전략 수립에 기여할 수 있다는 점에 의의가 있다.

작물의 스트레스 조기 진단은 농업에 있어 빠른 대응을 가능하게 해 피해를 경감시킬 수 있어 중요한 기술이다. 기존의 스트레스 진단이 가진 파괴적인 형식의 시료 채집과 양분 분석에 많은 노동력을 필요로 한다는 단점 극복을 위해 새로운 기술 개발이 필요하다. 미래에는 대단위 영상을 이용한 생육 진단 기술에 대한 수요가 높아질 것으로 예상되어 이를 이용한 연구를 진행하였다. 본 연구는 2023년 경상남도 밀양시에 위치한 국립식량과학원 실험 포장에서 수행되었으며, 무인항공기(UAV)를 이용하여 양분 결핍 처리(관행시비, 질소 결핍, 인 결핍, 칼륨 결핍, 무비)에 따른 벼의 생육을 조사했다. UAV를 이용해 생육 기간 중 총 6회에 걸쳐 포장을 촬영하였고, 영상을 기반으로 11개의 식생 지수를 산출하여 기계학습을 통해 양분 결핍을 진단하는 모델을 구축하여 평가했다. 연구 결과에 따르면, 엽록소 함량과 관련된 지수인 NDRE (Normalized Difference Red Edge)가 가장 높은 중요도를 나타내어 벼의 양분 상태를 효과적으로 진단하는 데 유용하다는 것을 확인하였다. 6개의 각 단계별로 모델을 평가하였을 때 모든 단계에서 accuracy가 0.7 이상으로 나타났다. 조기 진단을 위해 첫 촬영 날짜인 7월 5일의 자료로 모델을 만들어 다른 회차에 적용하여 모델의 성능을 평가한 결과, 5개의 모든 단계에서 0.9 이상의 accuracy를 얻었다. 종합적으로, UAV 영상 기반의 식생 지수를 활용한 양분 결핍 진단은 벼의 생육을 조기에 예측하는 데 효과적이며, 이는 정밀 농업 분야에서 시간과 노동을 절감하고 양분 관리를 개선하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

디지털 미디어의 급속한 진화는 광고 콘텐츠 분야에서 혁신적이고 매력적인 시각적 콘텐츠의 필요성을 강조하면서 큰 영향을 미치고 있다. 본 연구는 기술 발전과 창의적인 광고 요구 사 이의 격차를 해소하는 것을 목표로 짧은 이미지 광고를 만드는 데 있어서 생성적 인공 지능 (AI)의 잠재력을 탐구하고자 하였다. 현대 미디어 환경에서 광고 콘텐츠의 형태와 소비 방식이 급변하고 있으며 특히 소셜 미디어와 디지털 플랫폼에서 짧은 형태의 비디오 및 이미지 콘텐 츠의 중요성이 증가하고 있다. 이러한 변화 속에서, 본 연구는 AI 기술을 활용하여 효과적인 애드버콘텐츠 이미지를 생성하는 새로운 방법론을 제시하고자 하였다. 연구는 먼저 생성형 AI 의 기본 이론과 광고 콘텐츠 제작에 있어 주요 요소들을 검토하고 이를 바탕으로, 인공지능을 활용하여 생성된 이미지 콘텐츠를 제안한다. 이 논문은 광고 콘텐츠 제작에 있어 생성형 AI의 가능성을 탐색하고 미디어 콘텐츠 제작의 미래 방향 및 광고 산업에 중요한 시사점을 제공한 다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.

태풍은 지구 시스템 내 상호작용을 일으키는 대표적인 해양-대기 현상으로 최근 들어 기후변화로 인해 점점 더 강력해지는 추세이다. 2022 개정 과학과 교육과정은 미래 사회 시민으로서의 디지털 소양 함양을 위하여 첨단 과학기술을 활용한 교수-학습 활동의 중요성에 대해 강조하고 있다. 따라서 교과서 삽화의 시공간적 한계점을 해결하고 지 구과학 분야에서 다루는 전지구적 규모의 빅데이터를 활용한 효과적인 수업자료의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 PDIE (준비, 개발, 실행, 평가) 모형의 절차에 따라 천리안 위성 2A호 영상 자료를 활용하여 태풍의 경로를 시각화하는 탐구활동 자료를 개발하였다. 준비 단계에서는 2015 및 2022 개정 교육과정과 현행 교과서의 탐구활동 내용을 분석하 였다. 개발 단계에서는 관측 데이터를 수집, 처리, 시각화, 분석할 수 있는 일련의 과정들로 탐구활동을 구성하였으며, 간단한 조작만으로도 결과를 도출할 수 있는 GUI (Graphic User Interface) 기반 시각화 프로그램을 제작하였다. 실행 및 평가 단계에서는 학생들을 대상으로 수업을 진행하였으며 코드를 활용한 수업과 GUI 프로그램 활용 수업을 각각 실시하여 각 활동의 특징을 비교하고 학교 현장에서의 적용 가능성을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 수업자료는 전문 적인 프로그래밍 지식이 없어도 GUI 기반으로 실제 관측 데이터를 활용한 탐구활동에 활용될 수 있으며, 이를 통해 학 생들의 지구과학 분야의 이해도와 디지털 소양 함양에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

최근 다양한 생성형 인공지능 프로그램 기술이 발전하며, 대중적으로 상용화되면서 생성형 인공지능을 활용 한 미디어아트의 창작사례가 늘어나고 있다. 사진의 등장이 기존의 회화 작품을 대체하지 않고 새로운 예술 형태로 존재한 것과 같이 생성형 인공지능 기술을 활용한 미디어아트 예술 표현 또한 새로운 방식과 형태로 존재할 수 있다. 논문에서 열거한 생성형 인공지능 프로그램을 활용하여 창작된 사례들과 같이 하나의 작품 으로 증명이 되고 있다. 이에 본 논문에서는 인공지능의 의미와 역사적으로 형성된 생성형 인공지능을 활용 한 작품 사례들을 살펴보고, 다양한 형태로 존재하고 있는 생성형 인공지능 프로그램을 기반으로 형성된 미 디어아트 작품을 분석해보고자 한다. 이를 통하여 방대한 빅데이터를 기반으로 존재하고 있는 생성형 인공지 능의 기술을 자유롭게 창작자가 예술작품으로 사용하며 다채로운 형태로 전시된 미디어아트의 제작과 방법 론에 보탬이 되고자 한다.

자기공명(magnetic resonance, MR)영상에서 주로 발생하는 Rician 노이즈는 영상의 화질을 저하하는 주요 요소 중의 하나이다. 본 연구에서는 노이즈 제거에 효율적이라고 잘 알려진 총변이(total variation, TV) 알고리즘을 모 델링하여 Rician 노이즈 레벨에 따른 파라미터를 최적화하고자 한다. 시스템은 8채널 기반의 3.0 T 장치를 활용하였 고 물 팬텀 영상을 획득하여 각각 Rician 노이즈를 0.05, 0.10, 0.15, 그리고 0.20 값을 부가하였다. TV 알고리즘 은 Rudin-Osher-Fatemi 모델을 기반으로 모델링하였고 최적화를 수행하기 위하여 반복수 파라미터를 조정하여 획득된 영상에 적용하였다. 결과적으로 Rician 노이즈 레벨을 0.05, 0.10, 0.15, 그리고 0.20을 사용하였을 때 각 각 30, 40, 80, 그리고 120 반복수를 기반으로 한 TV 노이즈 알고리즘에서 가장 우수한 신호 대 잡음비(signal to noise ratio, SNR)와 대조도 대 잡음비(contrast to noise ratio, CNR) 결괏값이 도출되었다. 또한, 최적화된 반복수를 적용한 TV 알고리즘을 사용한 MR 영상에서 기존의 위너 및 중간값 필터를 사용하였을 때 비하여 SNR과 CNR 모두 우수한 값을 획득할 수 있었다. 특히 기본적으로 획득된 MR 영상보다 최적화된 TV 알고리즘을 적용한 영상의 평균 SNR과 CNR은 각각 3.11 및 3.31배 향상됨이 증명되었다. 결론적으로, 노이즈 제거 효율이 우수한 TV 알고리즘의 최적화된 파라미터를 활용한다면 MR 영상에서의 활용 가능성이 클 것으로 기대한다.

To identify some significant phenotypic characteristics of maize(zea mays) seeds, we have obtained Red, Green, Blue(RGB) digital image data from 82 recombinant inbred lines. Based on the collected image data, their morphological and color data were analyzed, and seven significant parameters were selected, including area, perimeter, length, width, circularity, roundness, and surface texture. The extracted RGB data were converted into color hex codes to visualize the representative colors of the seeds. These visualized colors were categorized into six groups: gray, yellowish white, yellow, grayish orange, purple, and brown. The results of maize seed phenotypic analysis using the RGB digital images in this study will serve as a useful tool for constructing a database of seed phenotyping database and establishing a standardized classification system.

본 연구는 ESG 경영활동이 기업의 비재무적 성과로서 기업이미지에 미치는 영향력을 분석하였다. 또한 이 과정에서 개인특성 요인인 조직동일시의 ESG경 영활동과 기업이미지와의 관계에서 매개효과를 분석하였다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 ESG와 관련된 선행연구를 기반으로 연구변 수와 가설을 설정하였고, 독립변수는 ESG경영활동으로 친환경 경영, 사회적 책 임, 지배구조이며, 종속변수로는 기업이미지를 설정하였고, 매개변수는 조직동 일시를 설정하였다. 본 연구의 분석결과는 다음과 같다. 첫째, ESG 경영활동은 기업이미지와 높 은 관계가 있으며, 특히 지배구조에서의 영향력이 높게 나타나고 있다. 또한 ESG 경영활동은 사회적 책임활동이 기업이미지에 높은 영향을 미치고 있다. 둘 째, ESG 경영할동과 기업이미지와의 관계에서 조직동일시는 직접효과와 매개 효과가 모두 나타나고 있다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서는 ESG 경영활동에 대한 개인적 특성을 고려함으로서 새로운 패러다임의 연구모형을 설계하였다. 둘째, 기업이 지속가능경영을 위해서 ESG가 필수적이라는 것을 강조하고 있다. 셋째, 성공적인 ESG 경영활동을 위해서는 차별적 운영전략을 수립하여야 한다는 것 으로 성공적인 ESG 경영활동을 위한 타당성이 확보된 방안을 제안함으로서 기 업의 지속가능 경영을 위한 정책 자료로서 활용될 것으로 기대한다.

Haeju was home to the Hwanghae-do Provincial Office and a hub for supporting the northwestern regions of Korea. Local commerce expanded in Haeju during the late Joseon period based on its abundant resources and regional products, leading it to evolve into a large city. King Seonjo temporarily resided in Haeju while seeking refuge from the Japanese Invasions of Korea, and Yi Yi (sobriquet: Yulgok) secluded himself in Seokdam in Haeju in his later years. King Seonjo’s residence in Haeju and Yi Yi’s retirement there boosted interest in the city among the literati and influenced its places of scenic beauty. The development of its local history and literary achievements were documented in a wide variety of historical records and visual materials. Eight scenic views in Haeju became famous through a poem written by Seong Su-ik in the late sixteenth century. Around the mid-eighteenth century, eight new scenic views became popular. Local officials and travelers from other regions produced a vast body of prose and poetry focusing on the landscape and society of Haeju, playing a crucial role in raising awareness of its scenic attractions. Most surviving visual materials related to Haeju were created in and after the nineteenth century. Many of them illustrate both landscapes and the everyday lives of people. Among them, paintings of scenic spots created by Jeong Seon (sobriquet: Gyeomjae), who never actually visited Haeju in person, raises some of the issues posed by relying on indirect materials. In contrast, Eight Scenic Views of Haeju, which is presumed to have been produced by a local painter, appears to have accurately highlighted the characteristics of each scenic spot. Moreover, Haejudo, a folding screen presenting a panoramic view of Haeju, incorporates content from paintings depicting eight scenic views, in this case Eight Scenic views of Haeju. This practice can be observed in visual materials of other provincial cities.

이 연구는 2010년대 후반 이후 일본 여성만화에 나타난 집합주택단지의 두 이미지에 대해서 이시야마 사야카의 『천 개의 창문, 천 개의 문』과 미즈나기 도리의 『행복은 먹고 자고 기다리고』를 중심으로 살펴본다. 일 본 대중문화콘텐츠는 집합주택단지를 다양하게 묘사하고 중요하게 다뤄 왔다. 이에 대해 영화를 중심으로 단지 이미지에 관한 연구가 이뤄진다. 그러나 2010년대 이후의 대중문화콘텐츠에서 단지가 어떻게 묘사되는지 에 관한 연구는 부재하다. 따라서 이 논문에서는 선행연구를 통해 단지 이미지의 변천에 대해 논한다. 나아가 2010년대의 이후의 여성만화 속에 서의 단지 이미지에 관해 고찰한다. 지금까지 단지 이미지가 변화해왔어 도 단지는 ‘표준’의 이미지로 대변되었다. 또, ‘고립의 장’으로 그려지거 나 ‘정치의 장’으로 기능했다고 지적됐다. 이 논문에서는 2010년대 후반 이후 일본 여성만화에서는 소위 ‘표준’을 벗어난 연령대와 직업군의 주민 들이 묘사되며, 적당한 거리감 있는 연결을 보이는 탈정치화된 생활 공 동체로 묘사되고 있음을 밝힌다.