Earticle

우리나라의 인쇄기술사의 연구는 현존하는 고문헌, 전적류의 조사와 축적되어온 자료와의 비교를 통하여 이루어진다. 문화재 연구의 특성상 비파괴 검사가 요구되어 육안 또는 현미경에 의한 관찰과 연구자의 경험과 지식에 의존하는 경우가 많다. 목판인쇄, 목활자인쇄, 금속활자인쇄 또는 그 조합으로 이루어진 것으로 추정되는 고문헌과 전적류의 경우, 연구자마다 다양한 견해와 결론을 도출하게 되어 혼란이 가중되기도 하고 사회적 비용이 증가하기도 한다. 그중에서도 목판본과 금속 활자본에 대한 판단 기준이 모호하여 우리나라의 인쇄기술 발달사에 대한 학술적 연구의 정체뿐만 아니라 연구자들 간의 갈등이 분출되기도 하고 문화재 분야의 전문기관이 아닌 국가의 수사기관까지 가세하여 상황이 더욱 복잡하게 전개되는 경우가 적지 않았다. 본 연구에서는 복각된 훈민정음(訓民 正音) 목판을 사용하여 여러 장의 한지에 직접 인출하는 재현성 실험과 인출된 결과물의 이미지를 정량적으로 분석하여 보다 객관적인 판단 기준으로 활용될 수 있는 인출특성은 무엇인지 조사하였 다. 또한 현재까지 목판인쇄본과 금속활자본의 구별방법으로 제시되고 있는 기준의 타당성과 의문점 을 살펴보았다. 목판인쇄의 재현실험을 통한 한지상의 인출특성의 조사와 이미지분석법을 활용한 다양한 특징의 정량화를 시도하고 정량분석에 의한 객관성 있는 새로운 판단 기준확보의 가능성을 조사하였다.

The history of printing technology in Korea is studied by investigating existing ancient documents and records and comparing accumulated data and knowledge. Cultural property research requires non-destructive testing and observation with the naked eye or aided by a microscope. Researchers’ experience and knowledge are required even though they cannot guarantee the outcome. For ancient documents and records that are presumed to consist of woodblock printing, wood type printing, metal type printing, or their combinations, each researcher draws various opinions and conclusions. This often causes confusion and divides the opinions of ordinary citizens and field specialists. Among them, the criteria for judging ancient documents or books printed using woodblock and metal movable material are ambiguous. Academic research on the development history of printing technology in ancient Korea has been stagnant, and conflicts among researchers have also erupted. Involvement of national investigative agencies not specialized in cultural properties has exacerbated the situation. In this study, we investigated printing characteristics that are likely to serve as more objective judgment criteria by quantitatively analyzing the experiments of retrieving several sheets of Korean paper (Hanji) using a replicated Hunminjeongeum (訓民正音) woodblock and quantitatively analyzing the images of the printed papers. In addition, the validity and questions for the typical phenomena presented as a method for distinguishing between woodblock and metal print are reviewed. We investigated the possibility of developing new objective judgement criteria through quantitative analysis using image analysis and investigating the printing characteristics of Korean paper through a reproduction experiment of woodblock printing.

Image captioning is a task to generate a new caption using the training data of the image and caption. Since existing deep learning is a black-box model, it is crucial to analyze the influence on each module for understanding the model. In this paper, we analyze the impact of the five modules and do a comparative analysis according to three losses and two optimizations using two datasets. From extensive experiments, the best component of each module has been identified as an improved method.

Multiple brain imaging parameters have been used to study the pathophysiology of schizophrenia; however, the difficulties in data collection often limit the size of the sample. The purpose of this study was to compare the brain networks of schizophrenia patients and healthy controls using structural covariance analysis of datasets from multiple sites. We obtained a total sample of 652 patients and 415 healthy controls. When comparing schizophrenia patients and controls, 36 correlation coefficients between two ROIs exhibited significant group difference, including 23 out of the 68 brain regions defined in this study. The brain regions that demonstrated between-group differences in structural covariance were also associated with the symptom severity of schizophrenia and deficits in neurocognitive function in the patient group. Rather than focusing solely on brain deterioration and reduction to understand schizophrenia, the results of this study emphasize the need to consider the complex patterns of brain networks and explore how these structural relationships correlate with the clinical symptoms and cognitive impairment in schizophrenia patients.

Purpose: Body image distortion (BID) in adolescents is a crucial problem that causes both abnormal eating habits and unhealthy weight control behaviors. COVID-19 has had a negative impact on adolescents’ psychological and behavioral status, and this might influence the onset of BID in adolescents. This study aimed to develop a prediction model for BID in Korean adolescents using decision tree analysis. Methods: The decision tree analysis was used to develop a prediction model for BID in Korean adolescents using the data of 2021 Korea Youth Risk Behavior Survey Web-based (KYRBS). Results: In the present study, about one-third of the study subjects (31%, n=6,316) showed BID. The BID rate was higher in females (37.2%, node1) than in males (21.2%, node2). Female students with severe GAD-7 level and smartphone use on the weekend over 12h showed the highest rate of BID (66.9%). As to males, the BID rate was the highest (33.1%) among middle school male students who did strength training once a week or none. Conclusion: In order to reduce BID, there is a need to develop a customized BID education and management programs.

In the digital era, large archives of information and Internet accessibility make information search, including image search, easier and affordable, even from remote locations. Information transmission and sharing can be performed instantly, at any moment. In the case of images, there are risks of transmitting and recklessly sharing intentionally modified images. Such modified images can also be transmitted and used as an additional source of information by followers. In this study, historical portraits of Yu Kil-Chun are shown, who was the first Korean student to study in both Japan and the United States. He was an intellectual, writer, politician, and independence activist of Korea’s late Joseon Dynasty. Using image processing software, the portrait images were compared to investigate aging effects and artificial modifications. Statistics of red (R), green (G), blue (B), and L*, a*, and b* values of every pixel in the selected identical areas of the portraits were compared to identify possible causes of variations, including aging effects and artificial modifications. Sepia toning, used in black and white photographs until the 1930s, and modern digital sepia toning can be very confusing owing to their aging effects. The importance of preservation of physical copies and preservation of context (interconnections between data and between documents) is discussed from archiving and conservation science perspectives.

본 연구는 RGB 팔레트 기반의 국토피복지도를 활용하여 LabVIEW Vision Development Module(VDM) 환경에서 자동 영상 분석 시스템을 구축하고, 도시별 식생피복 정보를 활용하여 폭염 취약성을 정량적으 로 평가하였다. 이를 위해, 서울, 대구, 광주, 밀양 네 개의 주요 도시를 대상으로 10 × 10 km의 동일한 공간 범위를 표준화하여 설정하고, 산림, 초지, 수역의 토지피복 유형의 면적비율을 산정하였다. 국토피 복지도가 환경부에서 규정한 고정 RGB 색상코드 분류체계를 기반으로 제작되어 영상처리 기반의 자동 화 분류가 가능하다는 점을 바탕으로 LabVIEW 기반 식생 비율 자동산정 알고리즘을 설계하고 구현하였 다. 분석 결과, 식생비율은 대구(6.3%) < 광주(7.6%) < 서울(9.1%) ≪ 밀양(21.7%) 순으로 나타났으며, 평균 지면온도와 결합하여 산출한 폭염취약지수(HVI) 역시 동일한 공간적 경향을 보이는 것으로 확인하 였다. 본 연구는 향후 도시 열환경 모니터링 및 녹지정책 수립, 폭염 대응 전략 마련 등을 위한 데이터 기반 분석과 의사결정 지원체계 마련에 기여할 수 있으며, LabVIEW 기반 자동 분석 도구의 확장 가능성을 제시한다.

This study developed an automated image-analysis system using the RGB palette–based Korean Land Cover Map in LabVIEW VDM to assess urban heatwave vulnerability by quantifying vegetation coverage. A standardized 10 × 10 km ROI was applied to Seoul, Daegu, Gwangju, and Miryang, and land-cover proportions (forest, grassland, water) were computed via RGB-based classification defined by the Ministry of Environment. Using this property, we implemented an automated vegetation-ratio estimation algorithm in LabVIEW. Vegetation ratios followed Daegu (6.3%) < Gwangju (7.6%) < Seoul (9.1%) ≪ Miryang (21.7%). A Heat Vulnerability Index (HVI) was derived by integrating vegetation ratio with mean land surface temperature. The HVI showed a consistent pattern with the vegetation results across the four cities. The proposed workflow enables rapid, reproducible assessment from land-cover imagery for urban heat-risk monitoring and response planning. Overall, the study demonstrates the applicability of LabVIEW for automated environmental analysis.

We developed a deep learning-based algorithm with plant fruit images to predict the quantitative traits, fruit size, and weight. Highbush blueberry was selected as a model plant because of its commercial importance. Mask R-CNN was adopted for a deep learning guidance model to predict fruits' width, length, and weight. The deep learning algorithm had a high performance on object detection and image segmentation with more than 90% accuracy and detection rate.

연안어업에 사용하는 어구에 설치된 어구 부이는 ｢어업의 허가 및 신고 등에 관한 규칙｣ 제13조에 따라 어구에 어구의 위치를 표시한 부표 또는 깃대를 설치해야 한다. 어구 부이를 설치하는 것은 어민들이 설치한 본인들의 어구의 위치를 확인함과 동시에 주위 를 항해하는 선박에게 어구의 위치를 알려주어 어구 손상 사고를 대비하기 위함이다. 대부분의 어구 부이에 사용되는 재질은 부표는 스티로폼, 깃대는 대나무 또는 PVC, 기는 다양한 천이나 나일론 재질이다. 이런 재질의 어구 부이는 레이더 전파를 반사하 는 강도가 약하여 레이더 탐지거리가 짧으며, 부이의 크기가 작아 주위를 항해하는 선 박에서 어구 부이를 조기에 발견하지 못하여 어구와 충돌사고가 발생한다. 이러한 사고를 예방하기 위해 레이더 영상이나 육안을 통한 어구의 조기 탐지를 위한 연구가 필요하지만, 레이더 장비의 성능 향상을 위한 연구는 활발히 진행 중이며, 어구를 조기에 탐지하여 항행하는 선박과의 충돌사고를 줄이기 위한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 논문은 어구 부이의 레이더 탐지거리를 향상시키기 위해 어구 부이의 형태 및 재 질 변화와 리플렉트(Reflector)의 설치 방법을 개선하여, 선박과 어구의 충돌사고 예방을 위해 레이더 영상 분석실험을 통한 연구를 진행하였다. 알루미늄 테이프와 triangular trihedral corner 리플렉터를 통한 재질 변경이 레이더의 최대탐지감지 거리를 늘리는 데 효과적인 것으로 나타났다. 추후 본 논문에서 실험했던 결과를 바탕으로 어구 부이의 레이더 탐지거리를 더욱 안정적으로 확대할 수 있는 방안을 추가적인 실험을 통해 진행 할 계획이다.

According to Article 13 of the｢Regulations on Permission and Reporting of Fishing｣, the fishing gear used in coastal fishing should be equipped with a fishing buoy or flagpole, indicating the location of the fishing gear. Installation of the fishing buoy enables the fishermen to check the location of their fishing gear. Furthermore, the ships sailing in the vicinity of the fishing gear can be informed of its precise location to avoid damage to the fishing gear. The materials used in most fishing buoys are Styrofoam, bamboo, or PVC, and the flag is made of a varied cloth or nylon. Such fishing buoys have a short radar detection range owing to their weak radar radio wave reflection; moreover, owing to the small size of the buoy, the ships sailing around cannot detect the fishing buoy in advance, resulting in a collision with the fishing gear. To prevent such accidents, research on the early detection of fishing gear through radar image or the naked eye is necessary. Although research on improving the performance of radar equipment is in progress, studies on the early detection of fishing gear to reduce collisions with the ships sailing nearby are limited. This study conducted radar image analysis experimental research to prevent collisions between ships and fishing gear by improving the material & shape of the fishing buoy and the installation method of the reflector to improve the radar detection range of the fishing buoy. It was found that changing the material through aluminum tape and the triangular trihedral corner reflector were effective in increasing the detection distance. Based on the results of this study, further research on the stable expansion of the radar detection range of the fishing buoy will be conducted.

목적: 컬러 트렌드는 메이크업에 있어서 중요한 요소임에도 불구하고 연구가 미흡하여 국제적으로 영향을 미치는 팬톤의 컬러 트 렌드를 활용하여 이미지 메이크업 디자인을 연구함으로써 메이크업 표현에 대한 시각을 새롭게 모색하고자 한다. 방법: 팬톤의 2014년부터 2018년까지의 대표적인 컬러로 래디언트 오키드는 고저스 이미지, 마르살라는 시크 이미지, 로즈쿼츠 & 세레니티는 로맨틱 이미지, 그리너리는 에스닉 이미지, 울트라 바이올렛은 엘레강스 이미지를 토대로 메이크업을 디자인하여 포토샵 Adobe Photoshop CS6 프로그램과 타블렛의 기기를 사용하여 일러스트를 제작하였다. 결과: 래디언트 오키드 컬러는 매혹적이고 도발적 이며 화려한 고저스 이미지 메이크업을 표현하였고, 마르살라 컬러는 우아하고 고급스러운 느낌으로 세련된 시크 이미지 메이크업 을 표현하였으며, 로즈쿼츠와 세렌니티 컬러는 귀엽고 소녀적이며 사랑스러운 로맨틱 이미지 메이크업을 표현하였다. 그리고 그리 너리 컬러는 민속적이고 이국적인 에스닉 이미지 메이크업을 표현하였고, 울트라 바이올렛 컬러는 우아하고 세련된 엘레강스 이미 지 메이크업을 표현하였다. 결론: 팬톤의 컬러 트렌드를 활용하여 메이크업 디자인 표현 영역의 학문적 연구에 대한 시각을 새롭게 제시하고자 한다. 추후 메이크업에서 컬러 트렌드에 대한 실증적인 다각도의 연구가 이루어져야 할 것이다.

Purpose: Color trends are a crucial element in makeup, but there have been few studies on them. Therefore, this study attempted to search for a new viewpoint on makeup styling by analyzing image makeup using Pantone color trends. Methods: Makeup was created based on the following images with major Pantone colors from 2014 to 2018: Gorgeous with radiant orchid, chic with marsala, romantic with rose quartz & serenity, aesthetic with greenery, elegant with ultraviolet. They were illustrated using Adobe Photoshop CS6 and graphic tablets. Results: ‘Radiant orchid’ was used to create attractive, provocative and gorgeous images while ‘marsala’ was adopted to generate elegant and refined chic makeup. ‘Rose quartz and serenity’ were used to express romantic images with a cute, girlish, lovely feeling. In addition, ‘greenery’ was adopted to generate esthetic makeup with a folksy and exotic feeling. Lastly, ‘ultraviolet’ was used to create elegant and refined images. Conclusion: This study attempts to suggest a new perspective on makeup-related studies using Pantone Color trends. There should be further empirical and multidisciplinary studies regarding makeup color trends in the future.

目的: 颜色趋势是化妆的关键因素，但对它们的研究却很少。因此，本研究试图通过使用Pantone color趋势分 析图像化妆来寻找化妆造型的新观点。方法: 使用Panton的2014至2018年的典型色彩，基于‘radiant orchid’的 华丽图像，marcilla的chic图像，rose quartz ＆ serenity的浪漫图像，greenery的民族图像和ultra violet的优 雅图像，设计妆容，并使用Adobe Photoshop CS6程序和平板电脑设备制作插图。结果: ‘Radiant orchid’用于 制作迷人，挑衅和华丽的图像，‘marsala’色彩彰显精致时尚的图像。‘Rose quartz & serenity’被用来表达浪漫 的图像，带有可爱，少女，可爱的感觉。此外，采用‘greenery’来产生具有亲和感和异国情调的美学妆容。最 后，‘ultra-violet’被用来创造优雅和精致的图像。结论: 本研究试图通过使用Pantone color趋势对化妆相关研究 提出新的观点。未来应该有关于化妆颜色趋势的进一步经验和多学科研究。

본 연구의 목적은 전산화단층촬영 (computed tomography, CT)영상으로부터 각각의 검색창 크기가 설정된 3차원 비지역적 평균 (3D non-local means, 3DNLM) 알고리즘을 적용하여 이에 대한 영상 특성 및 시간 분해능의 경향성을 분석하는 것이다. 이를 위해 Gaussian 및 poisson 노이즈가 부가된 3D Shepp-Logan phantom 영상을 모델링한 후 평활화 상수 및 패치크기가 각각 0.01 및 3×3×3으로 설정된 3DNLM 알고리즘의 검색창 크기를 3×3×3부터 2×2×2 간격으로 15×15×15 크기까지 변경하여 각각 적용하였다. 이에 대한 영상 특성의 정량적 평가를 위해 contrast to noise ratio (CNR) 및 peak signal to noise ratio (PSNR)을 측정하였으며, 시간 분해능 분석을 위해 3DNLM 알고리즘의 연산 시간을 측정하였다. 결과적으로, CNR은 검색창이 증가함에 따라 개선됨을 보였으며, PSNR 은 5×5×5 크기의 검색창에서 가장 개선된 결과를 보였다. 시간분해능의 경우 검색창의 크기가 증가함에 따라 지수함수 적으로 증가함이 확인되었다. 결론적으로, CT 영상으로부터 3DNLM 알고리즘을 효율적으로 적용하기 위해서 영상 특성 및 시간분해능이 모두 고려된 검색창의 크기를 설정하는 것이 중요함을 확인하였다.

The purpose of this study was to analyze the tendency of image characteristics and time resolution by applying a 3D non-local means (3DNLM) algorithm, which each search window size was set, in computed tomography (CT) images. For this purpose, the 3D Shepp-Logan phantom images were modeled by adding Gaussian and poisson noise. Then, search window size of 3DNLM algorithm with smoothing factor and patch size set to 0.01 and 3×3×3, respectively, changed from 3×3×3 to 15×15 ×15 at interval 2×2×2 and applied, respectively. To quantiative evaluate of image characteristics, contrast to noise ratio (CNR) and peak signal to noise ratio (PSNR) were measured, and the operation time of the 3DNLM was measured for time resolution analysis. As a result, the CNR showed improvement as the search window increased, and PSNR showed the most improved in the search window size of 5×5×5. In addition, time resolution was confirmed that it increased exponentially as the search window size increased. In conclusion, we confirmed that setting the search window size considering both image characteristics and time resolution to efficiently apply the 3DNLM algorithm in CT images.

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.

Social network has become an integral part of our daily life. Sentiment analysis of social media information is helpful to understand people's views, attitudes and emotions on social networking sites. Traditional sentiment analysis mainly relies on text. With the rise of smart phones, information on the network is gradually diversified, including not only text, but also images. It is found that, in many cases, images can enhance the text rather than express emotions independently. We propose a novel image text sentiment analysis model (LSTM-VAA). Specifically, this model does not take the picture information as the direct input, but uses the VGG16 network to extract the image features, and then generates the visual aspect attention, and gives the core sentences in the document a higher weight, and get a document representation based on the visual aspect attention. In addition, we use the LSTM network to extract the text sentiment and get the document representation based on text only. Finally, we fuse the two groups of classification results to obtain the final classification label. On the yelp restaurant reviews data set, our model achieves an accuracy of 62.08%, which is 18.92% higher than BiGRU-m VGG, which verifies the effectiveness of using visual information as aspect attention assisted text for emotion classification; It is 0.32% higher than Vista-Net model, which proves that LSTM model can effectively make up for the defect that images in Vista-Net model cannot completely cover text.

목적: 이 연구는 실버세대 남자 유명인에 대한 퍼스널 이미지 평가를 통해 유형을 분류하여 그 특성을 살펴보고, 20대의 실버세대 에 대한 퍼스널 이미지의 선호도 순위를 구체적으로 알아봄으로써 실버세대 남자의 퍼스널 이미지를 이해하고 이미지 메이킹 전략 의 기초자료로 활용하는데 도움을 주고자 한다. 방법: 자극물 대상은 55세에서 65세까지의 남자 유명인 50명을 19개의 형용사 쌍 과 선호도 문항으로 구성한 설문지를 일대일 대인면접 방식으로 실시하였다. 자료 수집은 2019년 3월 18일부터 4월 12일까지 이루 어졌으며 20대를 대상으로 최종 200명의 자료를 분석에 사용하였다. 결과: 첫째, 실버세대 남자 유명인에 대한 퍼스널 이미지에 대 한 계층구조는 지적인 이미지와 따뜻한 이미지로 나타났다. 둘째, 실버세대 남자 유명인의 퍼스널 이미지의 유형은 4개로 구분되었 으며, 인상 좋은 이미지, 사교적인 이미지, 카리스마 있는 이미지, 점잖은 이미지로 명명하였다. 셋째, 20대가 가장 좋아하는 남자 유명인 퍼스널 이미지는 이문세, 가장 싫어하는 이미지는 조형기이며, 퍼스널 이미지 선호에 영향을 미치는 변수는 매력적인, 인상 좋은, 진취적인, 온순한, 따뜻한, 강한, 사교적인, 점잖은, 부드러운, 개성 있는 이미지 순이다. 결론: 이 연구에서 각 유형에 따른 분 석된 특징을 바탕으로 추구하는 퍼스널 이미지를 구현한다면, 개인 또는 이미지 메이킹 기획에 도움을 줄 것이다. 20대의 선호 1위 는 매력적인, 인상 좋은, 사교적인, 부드러운 이미지에서 가장 높은 점수를 받은 반면에 최하위는 매력적이지 않은, 인상 나쁜, 사교 적이지 않은, 개성 없는 이미지에서 가장 높은 점수로 평가한 결과를 필요한 영역에서 20대를 공략하기 위한 전략으로 활용 한다면 효과적일 것이다.

Purpose: This study classifies types of personal image and examines the characteristics of each type through personal image evaluation of South Korean silver generation male celebrities. This study aims to understand the personal image of silver generation male celebrities and to use the gathered information as basic data to develop an image making strategy by assessing personal image preference for silver generation. Methods: Fifty male celebrities, from the ages 55 -65, were selected as the subjects of evaluation. The questionnaire consisted of 19 adjective pairs and preference items. The data was collected from March 18 to April 12, 2019, and the final data, gathered from 200 participants, was used. Results: First, the hierarchical structure of the personal image of silver generation male celebrities is indicated by an intelligent and a warm image. Second, there are four types of personal images of silver generation male celebrities, which are as follows: goodimpression image, sociable image, charismatic image, and quiet image. Third, Moon Se Lee has the most favorable male celebrity personal image among 20-year-olds, and Hyung Gi Cho’s image seems to be the most disliked. Conclusion: Implementing personal images based on the analyzed characteristics of each type will enable one to plan their personal image. The top 20 most favored were ranked highest on the basis of attractiveness and good impression, sociable, and soft images, while the lowest were ranked on the basis of their unattractiveness and bad impression, unsociable, and non-individual images. It would be effective to use this result as a strategy to target 20-year-olds in the necessary areas.

目的: 本研究对个人形象的类型进行了分类，并通过对韩国银一代男性名人的个人形象评估来检查每种类型的 特征。这项研究旨在了解白银一代男性名人的个人形象，并利用收集到的信息作为基本数据，通过评估对白银 一代的个人形象偏爱来制定一种图像制作策略。方法: 选择年龄在55岁至65岁之间的50名男性名人作为评估对 象。问卷由19个形容词对和偏好项组成。数据收集于2019年3月18日至4月12日，使用了从200名参与者中收集 的最终数据。结果: 首先，通过聪明而温暖的形象来表明银一代男性名人的个人形象的层次结构。第二，银一代 男性名人的个人形象有四种类型，分别是: 良好印象形象，社交形象，超凡魅力形象和安静形象。第三，Moon Se Lee拥有20岁男性最喜欢的男性名人个人形象，而Hyung Gi Cho的形象似乎最不受欢迎。结论: 根据每种类 型的分析特征实现个人图像将使人们能够计划其个人图像。20岁最偏好的形象第一位为具有魅力的，善于交际 的和柔和的形象；而无吸引力和不良印象，不善交际和非个人形象排名是最低的。将这一结果用作针对必要地 区的20岁年轻人的策略将会是有效的。

관광목적지 이미지는 관광객들의 관광목적지 선택의 의사결정 과정에서 고려하는 중요한 요 인이다. 따라서 긍정적인 관광객의 관광목적지 이미지 확립은 관광목적지의 관광마케팅에서 관광매력성을 크게 증가시킬 수 있다. 2005년 이래로 중국에 입국하는 한국 관광객들이 꾸준 하게 증가하여 주요 방문국 중의 하나가 되었다. 2011년에는 중국 방문 한국 관광객 수는 4,185,400명을 기록함으로서 지금까지 최고를 기록하였다. 중국에서 가장 크고 번화한 항구도 시인 상하이에 한국 관광객들은 최대 관광국 3국 중 하나를 구성하고 있다. 한국 관광객들이 가져올 수 있는 잠재력이 크기 때문에 그들이 상하이에 관한 도시 이미지에 대해 어떻게 지각 하고 있는가를 연구하는 것은 중요하다고 하겠다. 본 연구는 연구대상으로 한국 관광객을 대 상으로 하여 확률표본추출방식과 실증연구조사기법을 사용한 결과 첫째, 한국 방문객들의 사 회 인구통계학 변수들은 부분적으로 그들이 지각하는 상하이의 이미지에 영향을 미치는 것으 로 나타났으며, 둘째, 그들이 지각하는 상하이의 이미지는 그들의 전반적인 만족도에 부분적으 로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 한국 방문객들의 상하이에 대한 전반적인 만족도에 영향을 미치는 이미지 각 속성들이 평가되었으며, 미래의 마케팅 전략이 논의되었다.

The research objectives of this study are firstly, to test whether visit times, traveling method, travel purpose, stay period, information sources, will significantly affect South Korean tourists’ image about Shanghai and secondly, to test whether gender, age, marital status, education level, income, occupation, will significantly affect South Korean tourists’ image about Shanghai and thirdly to test whether the factors of Shanghai’s city image will significantly affect the overall satisfaction of tourist visiting Shanghai. This research shows firstly that Shanghai is a destination for South Korean tourists to enjoy their leisure activities. Therefore, in order to attract more South Korean tourists, it is necessary to propagate Shanghai’s destination image through the travel agency. Secondly, Shanghai should focus on women around 40 to 50 years old and establishing a positive culture metropolis image could attract these kinds of consumers’ interesting. Thirdly, culture attributes of Shanghai’s destination image have the most influential effects on satisfaction and facilities environment attributes and the leisure attributes rank second and third. If managers could set a marketing strategy at the core of these attributes, it is beneficial to improve the tourist destination image of Shanghai.

본 연구는 국가 이미지와 마케팅 요인이 터키 소비자를 대상으로 한국산 자동차와 전자기기의 구매의도에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보고자 하였다. 터키는 한국전쟁에 네 번째로 많은 파병을 해 온 혈맹이다. 또한 2013년 5월 1일에 터키와 자유무역협정(FTA)을 발효하였고 터키 에서 한국산 자동차와 전자기기 등을 현지에서 생산하고 있다. 터키 소비자들의 한국에 대한 이미지와 한국산 제품의 이미지는 갈수록 높아가고 있다. 본 연구에서는 터키인들을 대상으로 온라인 설문을 통해 다중회귀 분석을 실시하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 국가 이미지와 가격, 품질에 관한 인식은 한국산 자동차의 구매 의도에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 반면, 한국인에 대한 호감도는 구매 의도와는 성립되지 않았다. 둘째, 한국인에 대한 호감도와 품질 인식은 전자기기 구매 인식에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타난 반면에, 국가 경쟁력 이미지와 가격은 통계적으로 유의하지 않았다. 이를 토대로 터키 소비자들은 한국산 자동차는 국가 이미지에, 전자기기는 한류 이미지에 영향을 받으며 고가인 자동차와는 달리, 터키 소비자들의 전자기기 구매에 대해 가격 인식은 유의하지 않음을 알 수 있었다.

Purpose : This study analyzes the effects of national image and marketing factors on Turkish consumers' purchasing intentions of South Korean automobiles and electronic devices via online surveys. Research design, data, methodology : This analysis assumed that factors of country image and attitude towards to Koreans may influence consumer behaviors in Turkish market. Respondents were collected by using online questionnaire through allocation sampling method to better reflect the population. Data was analyzed to correlation analysis and multiple linear regressions using SPSS 20.0 program. Results : The result shows the followings; First, country image, price awareness, and quality awareness have positive effects on the purchase intention of Korean automobiles. On the other hand, the image toward Koreans does not have a significance on purchase intention. Second, in terms of purchase intention of Korean electronics device, Turkish customers are more inclined to be affected towards the image of Korean and quality of the products. The price awareness and country image didn't affect the hypothesis. Conclusions : This result adds new knowledge regarding purchasing intention towards country image as well as the intimate attitude to the people of the product origins. Korean companies in foreign soils are supposed to better understand the factors influencing the purchase intention of their products and the efforts would improve the corporate sustainability.

본 연구에서는 사용자로부터 입력받은 이미지를 분석하여 그에 맞는 음악을 생성, 재생하는 방법을 고안 하였다. 단순히 이미지를 청각화 하는 기술적인 의미 뿐 아니라 사용자의 이미지에 담긴 정서와 의도 또한 담아내는 것을 목표로 하였다. 사용자는 본 연구에서 제안된 어플리케이션에 원하는 물체를 그린다. 인공지 능을 통해 이미지가 어떤 물체인지 판별 후, 그 물체와 이어질 수 있는 감정을 대응해 해당 멜로디의 감정과 분위기를 맞출 수 있도록 하였다. 정서에 알맞는 음정(key)를 설정한 뒤, 사용자가 이미지를 그릴 때 입력한 획순을 분석해 이를 기준으로 음계를 추출하여 선율을 생성하였다. 향후 이미지의 청각적 표현을 구현하는 것뿐만 아니라 그림에 대한 예술적인 이해와 의미 있는 음악을 만들어내기 위한 화성법 등의 작곡이론을 연 구하여 이미지에 담긴 예술성과 의도를 음악에 담아낼 수 있는 한 가지 방향을 제시할 것이다. 또한 그림을 인식하고 판별하기 위한 인공지능 기술과 그림 분석, 음악 생성 등의 예술 분야를 결합해 공학과 예술의 융 합이라는 방향으로서 의미 있는 시도가 될 것이다.

In this study, we devised a application that generates and reproduces music by analyzing images received from a user. It was aimed not only to capture the technical meaning of auditioning images, but also to express emotions and intentions in user's images. In the proposed application, a user draws a picture of a desired object. The application uses artificial intelligence to determine which object an image is. After that, the emotions that can be connected with each objects. The application determines the key that matches the mood through the emotion associated with the object. After setting a key suitable for the emotion, the user's stroke order is analyzed, and the melody is composed based on the extracted user’s stroke data. In the future, research on arts such as painting and music will be continued as well as implementing auditory expression of images. Based on this, we will present the direction to embody the artistic and intention in the image into music. It will also be a meaningful attempt as a direction of combination between engineering fields such as artificial intelligence for recognizing pictures and art fields such as picture analysis, and music production.

This study explores the impact of online community participation, particularly on social network pages such as Facebook, on various dimensions of brand equity for a restaurant. With a sample of 270 patrons, the research delves into both active and passive engagement within online communities and their effects on brand awareness, brand image, perceived quality, and brand loyalty. The results reveal that active participation significantly enhances brand awareness. Patrons engaged in activities such as sharing information and participating in contests contribute to an expanded recognition of the restaurant brand, thereby influencing its market presence and customer outreach. Moreover, active participation positively influences brand image. Enthusiastic postings and information sharing within the online community shape a positive and dynamic brand image, highlighting the role of engaged consumers in influencing perceptions within the online community. Perceived quality emerges as a critical component influenced by active participation. Consumers engaged in online community activities are more likely to perceive the restaurant's products or services as of higher quality, reflecting the impact of online engagement on subjective assessments. Additionally, the study establishes a significant positive effect of active participation on brand loyalty. Consumers actively involved in various online community activities, such as contests and product information viewing, demonstrate a higher likelihood of developing brand loyalty, fostering repeat business and positive word-of-mouth. While providing valuable insights, the study has limitations, including a focus on a specific restaurant and reliance on self-reported survey data. Future research could address these limitations by broadening the scope and employing experimental or longitudinal designs. In conclusion, this research contributes to understanding the intricate relationship between online community participation and brand equity in the restaurant industry. It emphasizes the pivotal role of dynamic engagement on social network pages in shaping perceptions and fostering loyalty, highlighting the significance of online communities in contemporary marketing strategies.

본 연구에서는 저에너지(80kVp) 및 고에너지(140kVp) 이중 에너지 CT(DECT)를 이용하여 획득한 척추 영상에서 통풍 병변을 검출하고 시각화하는 영상 처리 기법을 제안한다. 회색조 동시 발생 행렬(GLCM) 분석 결과, 두 에너지 레벨 간에 명암 대비 및 에너지 값에 유의미한 차이가 관찰되었지만, 균질성 및 상관관계는 상대적으로 변화가 없었다. 이산 웨이블릿 변환(DWT) 분석에서는 80kVp 영상에서는 유사한 픽셀 강도가 넓게 분포하는 반면, 140kVp 영상에서는 특히 뼈 구조에서 고강도 영역이 집중되는 것을 확인하였다. 본 연구 결과를 검증하기 위해 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용한 신경망을 학습시 켰다. DWT에서 추출한 고주파 성분을 입력 특징으로, 두 에너지 레벨의 강도값을 출력 목표로 설정하였다. 적합 결과는 예측값과 실제값 사이의 높은 일치도를 보여주어 모델의 정확성을 입증했다. 이 방법은 통풍 병변을 효과적으로 식별하고 요산나트륨(MSU) 결정 침착을 명확하게 시각화하는 것을 가능하게 하였다.본 연구는 기존의 이중 에너지 컴퓨터 단층촬영(DECT)을 이용하여 병변의 상세한 위치 파악과 물질 감별을 가능하게 함으로써 척추 통풍 진단의 정확도를 향상시키는 데 중요한 기여를 할 것으로 생각한다. 또한, 치료 반응을 모니터링하고 치료 효과를 평가하는 데 유용한 도구로 활용될 수 있을 것이다.

In this study, I propose an image processing approach for detecting and visualizing gout lesions in spinal images obtained using dual-energy computed tomography (DECT) at low (80 kVp) and high (140 kVp) energy levels. Through gray-level co-occurrence matrix (GLCM) analysis, I observed significant differences in contrast and energy values between the two energy levels, while homogeneity and correlation remained relatively unchanged. Discrete Wavelet Transform (DWT) analysis further revealed that the 80 kVp images displayed a broad distribution of similar pixel intensities, whereas the 140 kVp images exhibited concentrated high-intensity regions, particularly in bony structures. To validate my findings, I trained a neural network using the Levenberg– Marquardt algorithm. I used the high-frequency components extracted from DWT as input features and the intensity values from both energy levels as target outputs. The fitting results showed a strong alignment between the predicted and actual values, confirming the accuracy of the model. The method effectively identified gout lesions and clearly visualized monosodium urate (MSU) crystal deposition. I believe this approach offers a valuable contribution to improving diagnostic accuracy in spinal gout by enabling detailed lesion localization and material differentiation using conventional DECT. Furthermore, it may serve as a useful tool for monitoring therapeutic response and evaluating treatment efficacy.