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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.
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