국내 관광 이미지 효과의 메타분석

고명숙(Ko, Myeong Sok),전정현(Jun, Jung Hyun),최지호(Choi, Ji Ho) 한국문화산업학회 2017 문화산업연구 Vol.17 No.2

관광산업의 성장에 따라 관광 이미지의 효과에 대한 연구들 또한 관련 학문 분야에서 많은 연구들이 진행되어져 왔다. 지금까지 관광 이미지 효과에 대한 연구들이 개별적으로 상당히 많은 연구들이 누적되어 있기 때문에 축적된 연구결과들을 토대로 지금까지의 연구들을 통합하여 정리될 시점이다. 아울러 향후 연구방향을 제시하는 것은 중요한 가치를 지닐 수 있다. 이러한 배경에 기초하여 본 연구에서는 1999년부터 2015년까지 관광 이미지라는 주제로 국내 주요 학술지에 게재된 논문들을 대상으로 메타분석을 실시하였다. 관광 이미지 메타분석을 위해 독립변수, 종속변수, 그리고 상황변수와 같은 3가지 변수를 분석 틀로 삼은 후, 각 변수별로 기존 연구에서 주요 내용으로 포함 요인들을 선정하였다. 먼저 독립변수의 경우, 관광 이미지의 대상 차원, 내용 차원, 그리고 형성 시점 차원으로 구분하여 접근하였다. 종속변수는 커뮤니케이션 효과계층모형에 기초하여 인지, 태도, 행동 수준으로 분류하였다. 상황변수에는 응답자의 특성, 척도의 유형, 척도점의 수, 분석방법, 척도개발 유무가 고려되었다. 분석결과, 독립변수 중 이미지의 대상과 이미지의 차원 효과의 크기는 차이가 유의하게 있는 것으로 나타난 반면에 이미지의 형성 시점은 유의한 차이가 없었다. 종속변수에서 이미지 효과는 통계적으로 유의한 차이는 발견되지 않았다. 상황변수의 경우 분석방법은 이미지 효과의 차이가 유의하게 존재하고 있는 것으로 나타난 반면에 응답자의 특성과 척도개발 유무는 부분적으로 유의하였으며, 척도의 유형과 척도점의 수는 이미지 효과의 차이가 유의하지 않게 도출되었다. 메타분석을 통해 도출된 결과들에 기초하여 관광 이미지 효과 관련 연구 분야의 전체적인 흐름을 요약함과 동시에 관광 이미지 효과 관련 연구들의 향후 연구방향을 제시하였다. As tourism industry has grown up in domestic market, studies of tour destination image effects have been cumulated in the academic field. It is time to provide integrative summary and research directions of our destination image effects. We have executed meta analysis in order to find the total size of our destination image effects and effect difference of main variables such and independent variables, dependent variables and situational variables using articles published in korea journals from1999 to 2015. There are three factors including content dimension of image, object dimension of image, and formation time point of image in independent variables. Dependent variable is cognitive, attitude, and behavior that are included in communication hierarchy of effect model. Factors such as demographic characteristics of respondents, scale type, number of scale point, analysis method, and scale development are considered as situational variables. Meta analysis results are as in the following. In the case of independent variables, object and content dimension of images have a significant difference of image effect but formation time point of image effect is not different. There is no statistically significant difference of image effect in dependent variable. In the case of situational variables, analysis method has an significant effects. Also, demographic characteristics of respondents and scale development have a partially significant effects. We discussed about constructive implication and future directions for improvement of destination image effects research on results of meta analysis. 관광산업의 성장에 따라 관광 이미지의 효과에 대한 연구들 또한 관련 학문 분야에서 많은 연구들이 진행되어져 왔다. 지금까지 관광 이미지 효과에 대한 연구들이 개별적으로 상당히 많은 연구들이 누적되어 있기 때문에 축적된 연구결과들을 토대로 지금까지의 연구들을 통합하여 정리될 시점이다. 아울러 향후 연구방향을 제시하는 것은 중요한 가치를 지닐 수 있다. 이러한 배경에 기초하여 본 연구에서는 1999년부터 2015년까지 관광 이미지라는 주제로 국내 주요 학술지에 게재된 논문들을 대상으로 메타분석을 실시하였다. 관광 이미지 메타분석을 위해 독립변수, 종속변수, 그리고 상황변수와 같은 3가지 변수를 분석 틀로 삼은 후, 각 변수별로 기존 연구에서 주요 내용으로 포함 요인들을 선정하였다. 먼저 독립변수의 경우, 관광 이미지의 대상 차원, 내용 차원, 그리고 형성 시점 차원으로 구분하여 접근하였다. 종속변수는 커뮤니케이션 효과계층모형에 기초하여 인지, 태도, 행동 수준으로 분류하였다. 상황변수에는 응답자의 특성, 척도의 유형, 척도점의 수, 분석방법, 척도개발 유무가 고려되었다. 분석결과, 독립변수 중 이미지의 대상과 이미지의 차원 효과의 크기는 차이가 유의하게 있는 것으로 나타난 반면에 이미지의 형성 시점은 유의한 차이가 없었다. 종속변수에서 이미지 효과는 통계적으로 유의한 차이는 발견되지 않았다. 상황변수의 경우 분석방법은 이미지 효과의 차이가 유의하게 존재하고 있는 것으로 나타난 반면에 응답자의 특성과 척도개발 유무는 부분적으로 유의하였으며, 척도의 유형과 척도점의 수는 이미지 효과의 차이가 유의하지 않게 도출되었다. 메타분석을 통해 도출된 결과들에 기초하여 관광 이미지 효과 관련 연구 분야의 전체적인 흐름을 요약함과 동시에 관광 이미지 효과 관련 연구들의 향후 연구방향을 제시하였다. As tourism industry has grown up in domestic market, studies of tour destination image effects have been cumulated in the academic field. It is time to provide integrative summary and research directions of our destination image effects. We have executed meta analysis in order to find the total size of our destination image effects and effect difference of main variables such and independent variables, dependent variables and situational variables using articles published in korea journals from1999 to 2015. There are three factors including content dimension of image, object dimension of image, and formation time point of image in independent variables. Dependent variable is cognitive, attitude, and behavior that are included in communication hierarchy of effect model. Factors such as demographic characteristics of respondents, scale type, number of scale point, analysis method, and scale development are considered as situational variables. Meta analysis results are as in the following. In the case of independent variables, object and content dimension of images have a significant difference of image effect but formation time point of image effect is not different. There is no statistically significant difference of image effect in dependent variable. In the case of situational variables, analysis method has an significant effects. Also, demographic characteristics of respondents and scale development have a partially significant effects. We discussed about constructive implication and future directions for improvement of destination image effects research on results of meta analysis.

‘경주’의 도시 이미지 분석과 향후 과제

박선진,김억조 한국문화융합학회 2020 문화와 융합 Vol.42 No.3

This study aimed to analyze the city image of “Gyeongju” and present future directions and tasks. Gyeongju is the ancient city of Silla of a thousand years, which is a city of culture and tourism recognized by everyone. However, upon entering the 2000s, its image as a city of culture and tourism decreased and a different image came to the fore. This study analyzed the images of Gyeongju until now as a way to restore its image as the representative city of culture and tourism in South Korea and present future directions and tasks. Previous studies on the image of Gyeongju mainly proposed the directions in which Gyeongju should proceed as a city of culture and tourism based on the results of a survey. Many studies have been actively conducted, but in most of them, only the opinions of the people residing in Korea or Gyeongju have been reflected, which is a limitation. Thus, to overcome this limitation, this study analysed newspaper materials that reflect the opinions of foreign students and college students nationwide in the age of internationalization. Through this, the latest image of Gyeongju in younger generations was analyzed objectively. The discussions in this paper are as follows: Chapter 2 presents an analysis of the city image of Gyeongju through a newspaper article keyword analysis. The analysis found that the city image of Gyeongju had been recognized as a “city of culture and tourism” from the 1950s through the 1990s. However, it turned out that upon entering the 2000s, it has gained the image of a “nuclear energy city” in addition to the image of a city of culture and tourism. Chapter 3 shows a comparative analysis of the opinions of Korean students and foreign students on the image of Gyeongju based on a questionnaire. The study found that the students commonly think that Gyeongju is an ancient city with a history of a thousand years and a place that represents Silla. In addition, the image as a city of culture and tourism was high as a “good place for a trip” and a “place with a lot of cultural diversity”. The ancient city Gyeongju mostly had the image of a “city of history”. However, it had the image of a "“nuclear energy city” at the level of recognition above the average, which is an aspect of change in the recognition of the city image of Gyeongju. This is consistent with the results of the analysis in Chapter 2. There was no big difference in the recognition of the city image of Gyeongju between domestic students and foreign students. Based on the results of the analysis detailed in Chapters 2 and 3, Chapter 4 proposes directions and tasks to promote the image of Gyeongju. The results of the diachronic newspaper keyword analysis and analysis of the survey on the city image of Gyeongju with domestic students and foreign students will contribute to promoting the city image of Gyeongju.

이미지 분할(image segmentation) 관련 연구 동향 파악을 위한 과학계량학 기반 연구개발지형도 분석

김영찬,진병삼,배영철 한국산업융합학회 2024 한국산업융합학회 논문집 Vol.27 No.3

Image processing and computer vision technologies are becoming increasingly important in a variety of application fields that require techniques and tools for sophisticated image analysis. In particular, image segmentation is a technology that plays an important role in image analysis. In this study, in order to identify recent research trends on image segmentation techniques, we used the Web of Science(WoS) database to analyze the R&D topography based on the network structure of the author's keyword co-occurrence matrix. As a result, from 2015 to 2023, as a result of the analysis of the R&D map of research articles on image segmentation, R&D in this field is largely focused on four areas of research and development: (1) researches on collecting and preprocessing image data to build higher-performance image segmentation models, (2) the researches on image segmentation using statistics-based models or machine learning algorithms, (3) the researches on image segmentation for medical image analysis, and (4) deep learning-based image segmentation-related R&D. The scientometrics-based analysis performed in this study can not only map the trajectory of R&D related to image segmentation, but can also serve as a marker for future exploration in this dynamic field.

A Review of Image Analysis in Biochemical Engineering

Sang-Kyu Jung 한국생물공학회 2019 Biotechnology and Bioprocess Engineering Vol.24 No.1

The purpose of image analysis is to extract useful information from images. Since modern image analysis allows fast, accurate, and reliable quantitative analysis, it is widely used at present in many areas of research and development. In this article, I review the image analysis methods that are commonly used in biochemical engineering, for which the subjects of the image analysis vary from molecules or cells to whole animals or biomaterials. Images captured by imaging hardware, which is not limited to digital cameras, are processed in multiple steps by applying various image processing algorithms to extract quantitative features. Image analysis has been successfully applied in diverse applications, ranging from simple densitometric evaluation to animal phenotyping and biomass analysis. Although machine learning is poised to become an increasingly common method of image analysis, traditional methods utilizing blob extraction from binarized images are likely to remain in use for the foreseeable future.

실험 방광암 모델에 있어서 Proliferating Cell Nuclear Antigen이 발현되는 세포들의 색상-화상 분석

이현무,이태수,김원재,차은종,송형근 충북대학교 의과대학 충북대학교 의학연구소 1993 忠北醫大學術誌 Vol.3 No.1

Proliferating cell nuclear antigen(PCNA)에 대한 단클론성 항체에 의해 면역조직화학적으로 염색된 세포들의 평가에 있어서 색상-화상 분석의 역할을 살펴보고자 하였다. BBN 투여 기간에 따라 Fisher 344 백서 방광에 정상 상피로부터 단순 과증식, 결절성 혹은 유두상 과증식 및 표재성 방광암에 이르는 순차적인 병리세포학적 변화가 발생함을 관찰한 후, 이를 색상-화상 분석과 육안적 분석을 통해 PCNA에 대한 평균 labeling index를 구한 결과 두가지 방법에서 모두 각 병변 사이에 통계적으로 유의한 차이를 보였으나, 색상-화상 분석을 이용하여 구한 평균 labeling index의 변이계수가 육안적 분석을 이용하여 구한 평균 labeling index의 변이계수에 비해 전 병변에 대하여 낮게 나타나, 종양화과정이 진행함에 따라 PCNA에 대한 평균 labeling index가 증가하고 평균 labeling index가 높을 수록 증식도가 더 큼을 나타낸다는 결과를 얻었으며, 색상-화상 분석을 이용하여 얻은 결과가 육안적 분석을 이용하여 얻은 결과보다 신뢰도가 더 높은 것으로 나타났다. 이와같은 면역조직화학염색에 대한 색상-화상 분석을 통한 세포역동학적 연구는 정량화 및 재현성의 향상을 통해 면역조직화학염색의 평가에 있어 보다 신뢰도가 높은 정보를 제공하여줄 것이며, 이를 통해 방광종양의 증식도 및 악성도를 예측하는데 중요한 역할을 할 것으로 생각된다. A study was carried out to define the role of color-image analysis in evaluation of immunohistochemically labeled cells using anti-PCNA/cyclin monoclonal antibody. Sequential cellular changes(normal, simple hyperplasia, nodular or papillary hyperplasia, and transitional cell carcinoma-Ta, T1) were observed in Fisher 344 rat urinary bladder depending on the duration of BBN administration. The mean PCNA labeling index obtained by color-image analysis and visual analysis in normal, simple hyperplasia, nodular or papillary hyperplasia and bladder tumor showed statistically significant difference in each histological group. But coefficients of variation of mean PCNA labeling index obtained by color-image analysis were lower than those using visual analysis in all lesions. Higher PCNA labeling indices indicated greater biological malignant potential, and mean labeling index in each histological group obtained by both color-image and visual analysis progressively increased with tumorigenesis, but the coefficient of variation with color-image analysis was lower than that with visual analysis in general, therefore, the evaluation of labeling indices obtained using color-image analysis was more reliable than that obtained using visual analysis. The data suggest that cell kinetic evaluation using color-image analysis may provide more reliable information to evaluate immunohistochemical staining in terms of quantitation and reproducibility and play an important role in predicting proliferative activity and malignant potential for bladder tumor.

항공촬영(UAV) 기법을 이용한 발파암 파쇄도 이미지 분석

강대우 ( Dae-woo Kang ),허원호 ( Wonho Hur ),이하영 ( Ha-young Lee ) 대한화약발파공학회 2017 화약발파 Vol.35 No.1

In Analysis of Fragmentation of rock blasted, The photo analysis method has been mainly used and these image acquisitions are mainly obtained by digital image from the front of the crushed rock. However, Image analysis is basically advantage of the image of planar shooting not front shooting but There is no way to take a photograph of huge plane rock slope. Thus, Unavoidably It is resolved by distorting or extending the image filmed at the front as well as adjusting it similar to its angle of plane shooting. Lately, With advancing unmanned aerial vehicle, It can simply image the fragment conditions of blasted rock of a high-definition digital image and Through it, It can acquire the most planar image to angle which accumulate cataclastic rock and also can make image analysis. In this study, It has been confirmed that tolerance value of analysis result of image filmed flatly is markedly lower than the existing front filmed image.

Raining State Study using Gaussian Mixture Model

Jeongwon Lee,Choong Ho Lee ASCONS 2020 IJASC Vol.2 No.3

Background/Objectives: In this study, we intend to extract a characteristic study of the raining situation based on the GMM (Gaussian mix model) within the raining image and perform the raining phenomenon in real time. Methods/Statistical analysis: Since the Gaussian Mixture Model is a good model for expressing natural phenomena, the Gaussian Mixture Model was used in many fields. In this study, an OpenCV library provided by a Python program was used to analyze rain video using CV2 library. Findings: A test video image object was created, and the frame size was set to create a gray scale image and an image for accumulating color frames. A video frame was acquired, and an average image was calculated using the accumulated images for color image frames and gray scale images, and displayed in a window. An error rate occurs during the initial image analysis, but the accuracy increases over time. By analyzing the raining image, the motion of the rain was detected using the findObjectAndDraw() function to remove the noise. In the image of the detected rain, it was marked with a red bounding rectangle to confirm the rain. Improvements/Application s: In this study, a Gaussian mixture model was used, but the K-NN model was applied to make a more accurate analysis through comparison between various models.

빅데이터 기반의 사회연결망 분석을 이용한 관광지 이미지 인식에 관한 연구

한지연,김홍범 한국관광학회 2017 관광학연구 Vol.41 No.8

This study aims to extract meaningful information through a social network analysis based on Big data in order to investigate if a tourist’s awareness of destination image favorably affects competitiveness of tourist destination. A web crawler was employed to gather online review data from 117 destinations and tourism products in Seoul, Korea using Tripadvisor. This web crawler is representative of the online travel community used throughout global tourism industry. Specifically, 23 image factors and 200 components composing two aspects of cognitive and affective images were derived using a system of text mining analysis. This study tried to identify and enhance destination competitiveness by investigating a tourist’s awareness in terms of their destination image. This was measured using indicators of network analysis that were degree centrality, closeness centrality, between centrality and eigenvector centrality. The following results were found: First) 7 image components help to create a positive image of tourist awareness in terms of destination image. Second) 14 image components feel psychologically close to tourists in terms of destination image. Third) 8 image components favorable influence and enhance the competitiveness of destination. Fourth) 11 image components have a greater impact greater than the others when tourists have a perceived destination image. Implications and suggestions are presented along with the findings of the study, which will contribute to the theoretical framework by suggesting a new perspective for measuring destination image based on Big data. 본 연구는 관광지의 경쟁력 제고에 긍정적인 영향을 미치는 관광지 이미지의 인식을 조사하기 위해 빅데이터 기반의 사회연결망 분석을 통하여 유의미한 정보를 추출하는데 그 목적이 있다. 연구목적 달성을 위해 온라인 여행 커뮤니티인 트립어드바이저로부터 서울의 117개의 관광지 및 관광상품에 해당하는 최근 5년간(2012년 1월부터 2016년 12월 31일까지) 작성된 리뷰를 분석단위로 활용하였다. 특히, 관광지 이미지를 인지적·정서적 차원으로 접근하여 텍스트 마이닝을 수행함으로써 23개의 구성개념과 200개의 이미지 요인을 도출하였다. 도출된 요인을 바탕으로 사회연결망 분석인 중심성 분석을 수행하여 관광지의 경쟁력 제고에 필요한 이미지 요인을 규명하였다. 분석결과, 관광지에 대한 긍정적 이미지 창출에 도움이 되는 구성개념은 7개, 관광지 이미지에 대하여 여행객이 심리적으로 가깝게 느끼는 구성개념은 14개, 관광지의 경쟁력 제고에 긍정적인 역할을 하는 이미지 구성개념은 8개, 여행객이 관광지 이미지를 인식하는데 있어 파급력이 높은 구성개념은 11개로 나타났다. 이러한 관광지 이미지의 세부적인 인식조사는 실현가능한 마케팅 전략 수집에 기초자료가 될 뿐만 아니라 관광분야의 빅데이터 분석에 대한 체계와 이론적 토대를 제공한 점에서 시사점을 가진다.

모래 입도분석을 위한 스마트폰 디지털 이미지 처리 방법

허주영(Ju-Yeong Hur),천세현(Se-Hyeon Cheon) 한국해안해양공학회 2023 한국해안해양공학회 논문집 Vol.35 No.6

백사장 모래의 입도분포는 해빈의 침식과 퇴적을 파악하는 데 중요한 정보를 제공한다. 모래의 입도분포 분석에 보편적으로 사용되는 체가름시험은 분석 시간이 길고 개별 입자의 형상과 색에 대한 정보를 얻을 수 없다는 한계점이 있다. 본 연구에서는 체가름시험법 보다 측정 과정이 간편하고 효율적인 스마트폰 디지털 이미지를 이용한 입도분포 분석 방법을 제안하였다. 이미지 분석 과정 중 이미지 기울기(Image Gradient) 계산을 통한 입자 경계 추출로 해상도가 상대적으로 낮은 스마트폰 디지털 이미지의 배경으로부터 입자를 효과적으로 검출하였다. 경상북도 4곳의 해수욕장에서 채취한 시료를 이용해 본 연구에서 제안한 경계 추출 이미지 분석법과 경계를 추출하지 않는 분석법을 각각 체가름시험 결과와 비교 검증하였을 때, 본 연구에서 제안한 방식은 D<SUB>50</SUB>에서 평균 8.21%의 평균 오차율을 보여 경계를 추출하지 않는 분석법 보다 65% 낮은 오차를 보였다. 따라서 스마트폰 디지털 이미지를 이용한 입도분포 분석은 간편하고 효율적이며 체가름시험에 준하는 정확성을 가짐을 확인하였다. The grain size distribution of sand provides crucial information for understanding coastal erosion and sediment deposition. The commonly used sieve analysis for grain size distribution analysis has limitations such as time-consuming processes and the inability to obtain information about individual particle shapes and colors. In this study, we propose a grain size distribution analysis method using smartphone digital images, which is simpler and more efficient than the sieve analysis method. During the image analysis process, we effectively detect particles from relatively low-resolution smartphone digital images by extracting particle boundaries through image gradient calculation. Using samples collected from four beaches in Gyeongsangbuk-do, we compare and validate the proposed boundary extraction image analysis method with the analysis method that does not extract boundaries, against sieve analysis results. The proposed method shows an average error rate of 8.21% at D<SUB>50</SUB>, exhibiting a 65% lower error compared to the method without boundary extraction. Therefore, grain size distribution analysis using smartphone digital images is convenient, efficient, and demonstrated accuracy comparable to sieve analysis.

COVID 19 시대 소셜미디어에 비춰진 한국교회 이미지 분석

임병학 한국로고스경영학회 2022 로고스경영연구 Vol.20 No.4

The purpose of this study is to suggest the direction for the church today by analyzing the image of the church reflected on social media in the era of COVID-19 using the text mining method. To this end, we extracted content containing church -related keywords from social media channels such as Naver blog, news, cafe, and YouTube from January 2021 to December 2021. The results of analyzing the extracted data using TEXTOM are as follows. For the past five years, the trend of search volume for church-related keywords was ‘church’ the highest. Then, ‘Christianity’ and ‘Pastor’ appeared in that order. As a result of text analysis extracted from channels, the keyword frequency was found in the order of church (9,029), pastor (6,184), Christian (3,979), God (1,874), worship (1,238), etc. The results of the network centrality analysis also came in the order of ‘Pastor’, ‘Church’, ‘Christianity’ and ‘Omicron’. This shows that the keyword ‘pastor’ is the most important in forming the image of the church. As a result of sentiment analysis, 4,537 (69.78%) positives and 1,965 negatives (30.22%) were found. Among the positive emotional words, 'likely (43.8%)' was the highest. And among the negative emotional words, 'resistance (11.8%)' was the highest. Lastly, the results of structural equivalence analysis were ‘non-person with the church’, ‘church and corona’, ‘church and the Word’, and ‘facilities and publicity of the church’. Although most of the content is favorable on these topics, it can be seen that people have shown resistance to the church as the church has become the epicenter of the spread of the corona virus. Therefore, today's churches need to respond quickly to digital transformation in order to strengthen the positive image and minimize the negative image that appears on social media. The church should make an effort so that the contents issued by the church are exposed at the top of the search engine that is the gate for users to find information, so that people can see the content and come to the church. In addition, the church should establish a media mix strategy through digital leader training, and strive for content creation strategy, distribution, and search engine optimization through continuous keyword analysis. 본 연구의 목적은 텍스트 마이닝 방법을 이용하여 COVID 19 시대 소셜미디어에 비춰진 교회의 이미지를 분석하여 오늘날 교회의 나아갈 방향을 제시해 주는 데 있다. 이를 위해 본 연구는 소셜미디어 채널인 네이버 블로그, 뉴스, 카페 그리고 유튜브에서 교회와 관련된 키워드를 포함하는 내용을 2021년1월부터 2021년12월까지 추출하였다. 추출한 데이터를 TEXTOM를 사용하여 분석한 결과는 다음과 같다. 과거 5년간 교회 관련 키워드 검색량 추이는 ‘교회’가 가장 높았고, ‘기독교’, ‘목사’ 순으로 나타났다. 채널에서 추출한 텍스트 분석 결과, 키워드 빈도는 교회(9,029), 목사(6,184), 기독교(3,979), 하나님(1,874), 예배(1,238) 순으로 나타났다. 네트워크 중심성 분석 결과도 ‘목사’, ‘교회’, ‘기독교’, ‘오미크론’ 순으로 나타났다. 이는 키워드 ‘목사’가 교회의 이미지 형성에 중요함을 알 수 있다. 감성분석한 결과, 긍정이 4,537개(69.78%) 그리고 부정이 1,965개(30.22%)로 나타났다. 긍정 감성 단어 중에서 호감(43.8%)이 가장 높았으며, 부정 감성 단어는 거부감 (11.8%)이 가장 높았다. 마지막으로 구조적등위성 분석은 ‘교회와 비대면’, ‘교회와 코로나’, ’교회와 말씀‘, ‘교회의 시설과 홍보’로 나타났다. 이 주제들에 대해 호감적인 내용이 대부분 차지하지만, 교회가 코로나 확산의 진앙지가 됨에 따라 거부감을 보였다고 볼 수 있다. 따라서 오늘날 교회는 소셜미디어에 나타나는 긍정적인 이미지는 강화하고, 부정적인 이미지는 최소화하기 위해 디지털 전환에 발 빠른 대처가 필요하다. 이와 더불어 교회는 사용자가 정보를 찾는데 게이트가 되는 검색엔진에 교회가 발행한 문서들이 상위 노출되어 컨텐츠를 보고 교회를 찾아올 수 있도록 노력을 기울여야 한다. 이와 더불어 교회는 디지털 리더양성을 통해 미디어 믹스 전략을 세우고 지속적인 키워드 분석을 통해 컨텐츠 생성 전략과 유통 그리고 검색엔진최적화 노력해야 한다.