도예·공예 문화유산 시각 메타데이터 분석과 원본 인증

Visual Metadata Analytics and Authenticity Authentication for Ceramics and Crafts

연구 내용

도예의 색·형상·재질·패턴을 시각 기준으로 분류하고, 데이터베이스·통계 분석 및 원본 인증을 연계하는 연구

문화유산의 외관 정보를 색·형상·재질·패턴의 시각 요소 체계로 표준화하고, 스마트폰 촬영 이미지와 웹 이미지를 기반으로 메타데이터를 구축합니다. 수집된 데이터에 대해 객체 검출 기반의 대표 영역 인식과 영역 마스크 추출을 수행한 뒤, 색상 정보는 군집화로 요약하여 시각 요소 분류 결과를 얻습니다. 또한 요소 메타데이터의 통계 분석을 통해 시대별 외관 특징의 변화를 해석합니다. 더 나아가 공예품 속성을 디지털 핑거프린팅하고 블록체인 거래 이력과 결합하여 QR 기반 검증 서비스를 제공하는 흐름을 제안합니다.

관련 프로젝트

0건

연구 흐름

초기 연구는 도예 외관 요소를 분류 기준으로 정리하고, 이미지에 대한 주석 체계를 구축하여 문화유산 시각 메타데이터의 입력 기반을 마련했습니다. 이후 Faster R-CNN 및 Mask R-CNN 계열 모델로 시각 요소와 마스크를 인식하고, 영역 기반 색상 추출까지 포함하는 분석 파이프라인을 구성했습니다. 이어서 메타데이터 통계 분석으로 시대별 선호 시각 요소와 제작·표현 차이를 체계적으로 파악하는 방향으로 심화되었습니다. 최근에는 공예품의 원본/모방 구분을 위한 디지털 핑거프린팅과 블록체인 거래 추적을 결합해 인증·거래 서비스로 확장하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

도예 시각 요소 분류 서비스
스마트폰 기반 유물 검색
시대별 외관 특성 분석 대시보드
문화유산 메타데이터 자동 생성
객체 검출 학습 데이터셋 구축
대표 색상 추출 파이프라인
원본 인증 디지털 핑거프린팅
블록체인 기반 거래 이력 추적
QR 기반 진위 검증 DApp
유사 공예품 추천 및 탐색