본 연구실은 공예품의 디지털화와 원본 인증을 위한 첨단 기술 개발에 주력하고 있습니다. 최근 연구에서는 공예품의 고유한 속성을 해시 함수로 디지털화하여 디지털 핑거프린트를 생성하고, 이를 블록체인 기반의 유통 및 인증 시스템에 적용하는 방법을 제안하였습니다. 이 시스템은 공예품의 진위 여부를 효과적으로 판별할 수 있을 뿐만 아니라, 거래 이력의 투명한 관리와 지적재산권 보호까지 실현할 수 있습니다. 블록체인 기술을 활용한 공예품 인증 시스템은 여러 공예 관련 기관이 참여하는 컨소시엄 블록체인 구조로 설계되어, 거래가 발생할 때마다 스마트 컨트랙트가 생성되고 블록체인에 저장됩니다. 이를 통해 거래의 신뢰성과 투명성을 높이고, 구매자는 QR코드 등 디지털 핑거프린트를 스캔하여 공예품의 진위와 상세 정보를 쉽게 확인할 수 있습니다. 실제로 이 시스템은 사용자 만족도 조사와 장인 대상의 사용성 평가에서 긍정적인 반응을 얻었습니다. 이러한 연구는 공예 산업의 디지털 전환을 가속화하고, 공예가와 소비자 모두에게 신뢰할 수 있는 거래 환경을 제공하는 데 큰 기여를 하고 있습니다. 앞으로도 인공지능, 빅데이터, 블록체인 등 다양한 첨단 기술을 융합하여 공예품의 창작, 유통, 인증, 보호 전반에 걸친 혁신적인 솔루션을 개발해 나갈 계획입니다.

연구실은 문화유산, 특히 도자기와 같은 전통 공예품의 시각적 요소를 데이터화하고, 이를 인공지능 기술과 결합하여 분석 및 응용하는 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 도자기의 색상, 형태, 재질, 무늬 등 다양한 시각적 요소를 체계적으로 분류하고, 대규모 이미지 데이터에 어노테이션을 적용하여 메타데이터를 구축하였습니다. 이 데이터를 기반으로 시대별 도자기의 특징을 통계적으로 분석하고, 시각적 요소의 변화와 흐름을 과학적으로 규명하였습니다. 이러한 데이터화 작업은 단순한 기록을 넘어, 인공지능 기반의 이미지 인식 및 검색 시스템 개발로 이어졌습니다. 예를 들어, 스마트폰으로 촬영한 도자기 이미지를 분석하여 유사한 도자기를 자동으로 검색하거나, 조형 요소를 자동으로 추출하는 시스템이 개발되었습니다. 이를 위해 Faster R-CNN, Mask R-CNN 등 최신 딥러닝 모델이 활용되었으며, 높은 정확도의 성능을 입증하였습니다. 이 연구는 문화유산의 보존과 활용, 그리고 현대 디자인 및 교육 분야에서의 응용 가능성을 크게 확장하고 있습니다. 또한, 문화유산 데이터의 표준화와 체계적 관리, 그리고 AI 기반의 창작 지원 등 다양한 분야로의 확장 연구가 이루어지고 있습니다.

본 연구실은 공공 안내 표지판의 시인성, 색채 조화, 정보 전달 효율성 등 시각 디자인 요소에 대한 심층 연구를 진행하고 있습니다. 다양한 환경에서 표지판의 색상 조합과 시인성, 조화도, 사용성 등을 실험적으로 분석하여, 실제 환경에 적합한 표지판 디자인 가이드라인을 제시하였습니다. 특히, 색상 대비와 조화의 상관관계, 정보 인지와 가독성에 미치는 영향을 과학적으로 규명하였습니다. 실험 결과, 표지판의 정보 이해도는 가시성과 가독성만으로 설명되지 않으며, 색상 조화와 정보 전달의 균형이 중요함을 밝혔습니다. 또한, 무채색 배경에 가시성이 높은 색상을 하이라이트로 사용하는 디자인이 선호된다는 점을 도출하였습니다. 이러한 연구 결과는 실제 공공 안내 표지판의 설계와 시뮬레이션 도구 개발, 그리고 표준화된 평가 방법론 개발로 이어지고 있습니다. 이 연구는 도시 환경, 공공시설, 교통 등 다양한 분야에서 정보 전달의 효율성과 사용자 경험을 극대화하는 데 기여하고 있습니다. 앞으로도 사용자 중심의 디자인, 실증적 평가, 그리고 디지털 시뮬레이션 기술을 결합하여 더욱 혁신적인 정보 전달 디자인 연구를 지속할 예정입니다.