본 연구에서 개발한 Smart Culture Lens는 세라믹의 시각적 요소 분류 시스템과 AI 기술을 활용하여 개발된 애플리케이션이다. 사용자는 스마트폰으로 촬영한 세라믹 사진의 시각적 요소를 분석하고, 각 시각적 요소와 관련된 유사 세라믹을 검색할 수 있다. 이를 위해, 먼저 세라믹 외관을 분류하기 위한 기준으로 색상, 형태, 재료, 문양 등의 시각적 요소를 정의하고, 세라믹의 시각적 요소 분류 시스템을 정리하였다. 두 번째 단계에서는 박물관 방문 촬영과 웹을 통해 7,346종의 세라믹 이미지 19,610장을 수집하고, 이를 시각적 요소 분류 시스템에 따라 주석(annotating)하여 데이터베이스를 구축하였다. 세 번째 단계에서는 세라믹 분류 체계를 기반으로 대표적인 객체 탐지 모델인 Faster R-CNN과 Mask R-CNN을 학습시켰다. 학습된 객체 탐지 모델을 통해 입력 이미지의 시각적 요소와 마스크를 인식하고, 인식된 마스크를 통해 k-means 알고리즘을 사용하여 해당 영역의 대표 색상을 추출하였다. 학습된 객체 탐지 모델의 성능(Form / Material / Pattern 1차 범주 평균 정밀도 = 0.87 / 0.89 / 0.72)은 수집된 데이터의 양과 구축된 분류 체계가 유용함을 보여준다. 마지막으로, 상기 개발 결과를 적용하여 ‘Smart Culture Lens’라는 모바일 애플리케이션을 개발하였고, 사용자 경험 테스트를 통해 해당 애플리케이션의 유용성을 확인하였다. 본 연구는 전통적인 유물 탐색 방식과는 다른 관점에서 사람들이 유물을 직관적으로 탐색할 수 있도록 문화유산에 AI 기술을 결합한다. 본 개발의 모든 세부 과정은 문화유산에 AI 기술을 적용하는 방법에 대한 가이드가 될 것이다.

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