가야 토기의 편년 추정을 위한 딥러닝 CNN-DBSCAN 기반 굽다리 접시 유형 예측 모형 개발

• 영문명: Development of CNN-DBSCAN-based Typological Prediction Model for Estimating the Chronological Age of Gaya Pottery
• 발행기관: 한국문화융합학회
• 저자명: 정하영(Jeong Hayeong) 장윤정(Chang Yoonchung)
• 간행물 정보: 『문화와융합』제44권 3호, 251~276쪽, 전체 26쪽
• 주제분류: 복합학 > 학제간연구
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.03.30

국문 초록

본 연구에서는 고고학의 형식학을 바탕으로 인공지능 이미지 분류 기술을 활용하여 가야 토기(창녕지역 출토품) 의 편년 추정을 위한 유형분류 방법론을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해서 1) 출토 수가 많고 시간에따른 속성 변화가 민감하게 반영되어 있는 고배(高杯, 굽다리접시)의 이미지 데이터 수집, 가공 및 DB구축, 2) 딥러닝 기술을 활용한 이미지 특징 추출(feature extraction) 및 클래스 분류(classification)를 위한 CNN- DBSCAN 인공지능 모델 개발 및 추정, 3) 조사자가 정의한 토기의 특성에 대해 주성분분석을 실시하여 유형을 분류하는 기존의 토기유형 분류와 CNN-DBSCAN 인공지능의 토기 유형 분류 및 편년추정의 유사점과 차이점을 고찰한다. 분석 결과 주성분분석에 의한 토기 편년추정을 CNN-DBSCAN도 지지하였으나, 유형 분류에 있어서는 차이가 확인되었다. 주성분분석에서는 ‘접시와 다리의 높낮이’, ‘접시의 폭’을 주요한 특징으로 인식되었지만, CNN- DBSCAN에서는 ‘뚜껑받이의 벌어진 모양’, ‘접시 깊이’, ‘다리의 벌어진 모양’에 유형별 차이가 존재하는 것으로 파악되었다. 본 연구의 결과물은 복잡한 속성을 가진 유물의 분류 체계에 대한 새로운 통찰력(insight)을 제공할 수있을 것으로 기대되며, 고고학 실무분야와 연구방법론의 발전을 비롯하여 인공지능, 컴퓨터과학 등의 학제 간 융합연구 발전에 기여할 것으로 사료된다.

영문 초록

The aims of this study is to propose a new typology classification methodology for estimating the chronological age of Gaya pottery (excavated from Changnyeong area) using artificial intelligence image classification technology based on archaeological formalism. In order to achieve the purpose, 1) image data collection, processing and DB establishment of Gobae (grilled plate), which has a large number of excavations and sensitive changes in properties over time, 2) deep learning CNN image feature extraction and DBSCAN Class classification model development and estimation, 3) The differences and similarities between the existing classification and AI classification are considered. As a result, in the classification of people, the width of the plate and the height of the leg was recognized as the main characteristic, but in the classification of CNN-DBSCAN, the machine had differences by type in the open shape of the lid, the depth of the plate, and the open shape of the legs. The results of this study are expected to provide new insights into the classification system of artifacts with complex properties.

목차

1. 서론

2. 이론적 배경 및 선행연구 검토

3. CNN-DBSCAN 기반 토기 유형 예측 모형

4. 사례분석

5. 결론

키워드

가야유물 형식학 이미지 분류 인공지능 편년추정 Gaya artifacts Typology Image Classification Artificial Intelligence Prediction of chronological age