Earticle

본 연구는 스포츠 소비가 단일 종목 중심에서 벗어나 복수 종목을 전환·병행하는 방향으로 변화하고 있다는 문제 의식에서 출발하였다. 연구 목적은 복합 스포츠 소비의 구조를 설명하고, 이를 순환적 스포츠 참여와 다중 스포츠 참여로 구분하여 해석하는 데 있다. 이를 위해 국내외 선행연구와 정책·통계 자료를 기반으로 문헌통합 분석을 수행하고, 옴니보 어 이론을 스포츠 소비 맥락에 적용하였다. 분석 결과, 복합 스포츠 소비는 단순한 참여 종목 수의 증가가 아니라 참여 목적과 생활 맥락에 따른 행동 조직 방식의 변화로 나타났다. 또한 소비자 세분화는 인구통계 중심 접근만으로는 한계가 있으며, 전환 주기·병행 강도·복귀 패턴 등 행동구조 변수를 함께 반영할 필요가 확인되었다. 본 연구는 스포츠 소비자 분석의 해상도를 높이고, 정책 및 산업 현장에서 유형 맞춤형 전략을 설계할 수 있는 실무적 근거를 제시한다.

This study examines the structural shift from single-sport consumption to complex sport consumption, in which individuals switch between or concurrently engage in multiple sports. The study aims to conceptualize this shift by distinguishing cyclic sport participation from multi-sport participation and by interpreting these patterns through omnivore theory. A literature-based integrative review was conducted using prior academic studies and policy/statistical sources. The findings show that complex sport consumption is not merely an increase in the number of sports practiced, but a change in how participation is organized according to goals, constraints, and everyday contexts. The results also indicate that demographic segmentation alone is insufficient, and that behavioral-structure variables—such as transition frequency, concurrency intensity, and return patterns—should be incorporated. This study provides a practical analytical framework for more precise consumer segmentation in sport policy and industry settings.

제로 트러스트는 "Never Trust, Always Verify"라는 원칙으로 알려진 새로운 보안 패러다임이다. 최근에는 원 격 및 재택근무 환경의 확산과 클라우드 서비스의 사용 증가로 어디서든 업무 시스템에 접근 가능한 WFA(Work From Anywhere) 환경이 구축되고 있다. 이에 따라 내·외부 경계가 모호해져 기존의 경계 기반 보안 모델 (perimeter security)만으로는 다양하고 복잡한 침해사고와 공격에 대응하기 어려워졌다. 이 연구에서는 제로 트러 스트의 구현 원칙과 마이크로 세그먼테이션(micro segmentation) 접근법을 소개하며, NIST의 위험 관리 프레임 워크를 활용하여 제로 트러스트 도입 절차를 제안하여 기업이 사이버 공격에 대비할 수 있는 보안 전략을 강화하 는 방안을 제시한다.

Zero Trust, characterized by the principle of "Never Trust, Always Verify," represents a novel security paradigm. The proliferation of remote work and the widespread use of cloud services have led to the establishment of Work From Anywhere (WFA) environments, where access to corporate systems is possible from any location. In such environments, the boundaries between internal and external networks have become increasingly ambiguous, rendering traditional perimeter security models inadequate to address the complex and diverse nature of cyber threats and attacks. This research paper introduces the implementation principles of Zero Trust and focuses on the Micro Segmentation approach, highlighting its relevance in mitigating the limitations of perimeter security. By leveraging the risk management framework provided by the National Institute of Standards and Technology (NIST), this paper proposes a comprehensive procedure for the adoption of Zero Trust. The aim is to empower organizations to enhance their security strategies.

On the basis of the flow feature in the micro blood vessels, a method to track the trace of cell movement was proposed in this paper. The algorithm employed the space domain enhancement, adaptive threshold segmentation techniques. For the sake of calculating blood flow, the active contour-based template matching method was applied to sequential images. The experimental results show that this method can accurately track movement of tiny particles and estimate its moving speed in the micro-blood vessels.

Purpose: We have developed a new method of segmenting the areas of absorbable implants and bone using region-based segmentation of micro-computed tomography (micro-CT) images, which allowed us to quantify volumetric bone-implant contact (VBIC) and volumetric absorption (VA). Materials and Methods: The simple threshold technique generally used in micro-CT analysis cannot be used to segment the areas of absorbable implants and bone. Instead, a region-based segmentation method, a region-labeling method, and subsequent morphological operations were successively applied to micro-CT images. The three-dimensional VBIC and VA of the absorbable implant were then calculated over the entire volume of the implant. Two-dimensional (2D) bone-implant contact (BIC) and bone area (BA) were also measured based on the conventional histomorphometric method. Results: VA and VBIC increased significantly with as the healing period increased (p<0.05). VBIC values were significantly correlated with VA values (p<0.05) and with 2D BIC values (p<0.05). Conclusion: It is possible to quantify VBIC and VA for absorbable implants using micro-CT analysis using a region-based segmentation method.

마케팅의 주 요 방 법 중 하나는 구매자료를 이용하여 고객들을 여 러 그룹으로 세분화하고, 그룹마 다 맞춤형 마케팅을 실시하는 것이다. 최근의 빅데이터 출현은 고객을 점 점 더 크기가 작은그룹에 속하게 하 여 궁극적으로 개 별 고 객 맞춤형 마케팅을 하려는 노력들이 여 러 분야에서 이루어지고 있 다 . 하지만 고객세분화를 위 한 일반적인 방법인 군집분석은 군집의 개수가 커지면서성능이 현저히 저하된다. 본 논문에서는 고객의 다양성은 최대한 보장하면서 동시에 예측력이우수한 고 객 세그멘테이션을 위하여 토픽모형을 이용한 마이크로 세분화 방법을 소개한다. 토픽모형은 문서의 분류를 위하여 개발된 방법인데, 본 논문에서는 토픽모형이 구매자료를 이용한고 객 마이크로 세그멘테이션에 어떻게 이용될 수 있는지를 설명하고, 실 제 자료의 분석을 통하여 토픽모형의 우수성을 실증적으로 보여준다.

One of the key techniques for data base marketing is to divide customers into several segments and to apply different marketing actions to different segments. Due to recent advent of big data, personalized marketing by making large number of segments has been developed and applied. However, it is known that standard clustering algorithms do not work well when the number of segments required is very large. In this paper, we introduce an efficient method for micro-segmentation, which makes several thousands segments, based on the topic model. Originally, the topic model has been developed to classify a large set of documents based on term-frequency data. In this paper, we explain how the topic model can be used for the micro-segmentation of customers based on behavioral histories and illustrate its superiority by analyzing a real data set using R-package.

본 논문에서는 마이크로 CT 영상에서 치밀뼈와 해면뼈의 자동 분할 방법을 제안하고 분할된 해면뼈의 형태학적 분석 방법의 구현에 대해 기술한다. 제안된 분할 방법에서는 임계값을 이용하여 뼈 영역을 추출한다. 그 다음에는, 뼈의 바깥 경계선부터 안쪽 방향으로 인접한 경계선을 찾아 치밀뼈 후보 영역을 설정한다. 치밀뼈 후보 영역들 중에서 평균 픽셀값이 최대가 되는 지점을 후보 영역을 탐색하여 치밀뼈를 제거한다. 분할된 해면뼈에 BV/TV, Tb.Th, Tb.Sp, Tb.N의 네 가지 형태학적 지표자들을 계산하는 방법을 VTK(Visualization ToolKit)와 구 정합 알고리즘을 이용하여 구현하였다. 구현된 방법을 쥐의 20개 대퇴골 근위부 영상에 적용하였으며 사람이 수작업으로 분할하는 방법과 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과 네 가지 형태학적 지표자 모두 수작업으로 분할한 경우와 자동으로 분할한 경우 3% 이내의 평균 오차율을 보여 제안된 방법은 번거로운 수작업 분할 대신 사용될 수 있음을 알 수 있었다.

This paper proposes an automatic segmentation method of cortical bone and trabecular bone and describes an implementation of structural analysis method of trabecular bone in micro-CT images. The proposed segmentation method extract bone region with binarization using a threshold value. Next, it finds adjacent contour lines from outer boundary line into inward direction and sets candidate regions of cortical bone. Next it remove cortical bone region by finding the candidate cortical region of which the average pixel value is maximum. We implemented the method which computes four structural indicators BV/TV, Tb.Th, Tb.Sp, Tb.N by using VTK(Visualization ToolKit) and sphere fitting algorithm. We applied the implemented method to twenty proximal femur of mouses and compared with the manual segmentation method. Experimental result shows that the average error rates between the proposed segmentation method and the manual segmentation method are less than 3% for the four structural indicatiors. This result means that the proposed method can be used instead of the combersome and time consuming manual segmentation method.

본 논문에서는 마이크로 CT 영상에서 해면뼈의 형태학적 분석을 위하여 해면뼈를 자동 분할하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 임계값을 이용하여 뼈 영역을 추출하고 뼈의 바깥쪽 경계선을 검출한다. 뼈 영역의 각 복셀에 대하여 구 정합을 적용하여 해당 복셀을 중심으로 하는 최대 크기의 구를 구한다. 이 구에 뼈의 바깥쪽 경계선이 포함되면 이 구에 포함된 복셀들은 치밀뼈로 분류되고 그렇지 않으면 해면뼈로 분류된다. 제안된 방법을 쥐의 15개 대퇴골 원위부 영상에 적용하였으며 사람이 수작업으로 분할한 결과와 비교 실험을 수행하였다. 분할된 해면뼈에 대하여 BV/TV, Tb.Th, Tb.Sp, Tb.N의 네 가지 형태학적 지표자를 측정하였다. 회귀분석과 Bland-Altman 방법으로 비교해본 결과 BV/TV, Tb.Th, Tb.Sp, Tb.N 모두 신뢰할 만한 수준의 범위 안에 있었다. 또한 구 정합 방법은 단순하게 구현할 수 있으면서도 3차원 정보를 이용함으로써 해면뼈를 정확하게 분할할 수 있음을 알 수 있었다.

In this study, a new method that automatically segments trabecular bone for its morphological analysis using micro-computed tomography imaging was proposed. In the proposed method, the bone region was extracted using a threshold value, and the outer boundary of the bone was detected. The sphere of maximum size with the corresponding voxel as the center was obtained by applying the sphere-fitting method to each voxel of the bone region. If this sphere includes the outer boundary of the bone, the voxels included in the sphere are classified as cortical bone; otherwise, they are classified as trabecular bone. The proposed method was applied to images of the distal femurs of 15 mice, and comparative experiments, with results manually divided by a person, were performed. Four morphological parameters-BV/TV, Tb.Th, Tb.Sp, and Tb.N-for the segmented trabecular bone were measured. The results were compared by regression analysis and the Bland-Altman method; BV/TV, Tb.Th, Tb.Sp, and Tb.N were all in the credible range. In addition, not only can the sphere-fitting method be simply implemented, but trabecular bone can also be divided precisely by using the three-dimensional information.