고고학의 AI, 새로운 발견의 길을 열다

유물의 발굴과 분석을 통해 고대 역사를 연구하는 고고학은 탐사해야 할 광활한 지역과 유물의 깨지기 쉬운 특성 등의 어려움에 직면하는 경우가 많습니다. 전통적인 방법으로는 시간이 많이 걸리고 숨겨진 유적지나 보물을 놓칠 수도 있습니다. 인공지능(AI)이 이 문제를 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 최근 유카탄 반도에서는 딥러닝을 사용하여 울창한 초목 아래에 숨겨져 있던 6만 개 이상의 고대 마야 고고학 유적지를 발견하는 획기적인 성과를 거두었습니다.

특히 컴퓨터 비전은 고고학자들이 이미지를 분석하여 유물을 감지하고 고대 유적지를 정밀하게 매핑하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이미지 분석은 풍경의 숨겨진 패턴을 발견하거나 조각난 유물을 이어 붙여 발견 속도를 높이고 역사와 문화의 아주 작은 부분까지 보존하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 고고학자들은 그 어느 때보다 더 빠르고 정확하며 통찰력 있는 새로운 AI 기반 과거 탐사 방법을 발견하고 있습니다.

AI 기반 고고학 기술의 성장 

AI는 데이터 분석의 발전 덕분에 20세기 말부터 고고학 분야에서 큰 파장을 일으키기 시작했습니다. 1990년대에 들어서면서 고고학자들은 수집한 방대한 양의 정보를 분석하기 위해 머신러닝과 데이터 마이닝을 사용하기 시작했습니다. 첫 번째 큰 성공 중 하나는 AI를 사용하여 역사적, 지리적 데이터 패턴을 기반으로 고고학적 유적지의 위치를 예측하여 발굴 계획 방식을 혁신한 것이었습니다.

고고학에서 AI의 역할이 커지고 있는 초기 사례는 2010년에 설립된 파리에 본사를 둔 Iconem의 작업입니다. Iconem은 드론과 AI를 사용하여 전쟁, 분쟁, 자연적 쇠퇴로 위협받는 역사적 랜드마크의 3D 디지털 모델을 제작합니다. Iconem은 수천 장의 이미지를 촬영하여 폼페이의 고대 유적지, 이라크의 아시리아 도시, 아프가니스탄의 불교 수도원 등 20개 이상의 국가에 있는 유적지를 문서화했습니다. 이러한 디지털 보존 자료는 특히 접근하기 어렵거나 훼손된 유적지의 교육과 연구에 귀중한 자료가 되고 있습니다.

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2021년에는 고대 유물을 복원하는 데에도 AI가 활용되고 있습니다. 이탈리아의 RePAIR 이니셔티브와 같은 프로젝트에서는 로봇을 사용하여 폼페이와 같은 장소에서 깨지기 쉬운 유물을 조심스럽게 조립했습니다. 오늘날 고고학에서 AI의 역할은 계속 확장되어 고대 문자를 해독하고 위성 이미지를 분석하는 등의 작업에 도움을 주고 있습니다. AI는 우리의 역사를 밝혀내고 보존하는 데 필수적인 도구가 되었습니다.

고고학에서 컴퓨터 비전이 사용되는 방법

컴퓨터 비전은 컴퓨터가 시각적 데이터를 이해하고 해석할 수 있게 해주는 AI의 한 분야입니다. 고고학에서 컴퓨터 비전은 연구자들이 유물을 분석하고 고대 유적지를 지도화하며 역사적 구조를 재구성하는 데 도움을 줍니다. 컴퓨터 비전은 딥러닝을 사용하여 이미지와 비디오를 처리함으로써 고고학적 발견을 더 쉽게 보존하고 해석할 수 있는 인사이트를 추출할 수 있습니다.

컴퓨터 비전으로 아티팩트 분석

고고학자들은 발굴 작업 중에 도자기, 뼈, 기타 자료 등 수천 개의 파편을 발견하는 경우가 많습니다. 전통적으로 이러한 조각을 식별하고 분류하는 데는 많은 시간과 전문 지식이 필요합니다. 하지만 컴퓨터 비전을 활용하면 이 과정을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어 레스터 대학교의 Arch-I-Scan 프로젝트는 이미지 인식과 머신러닝을 사용하여 도자기 조각의 세부 사항을 자동으로 식별하고 기록합니다. 이 시스템은 휴대용 기기의 사진을 분석하고 크기, 모양, 디자인, 질감별로 유물을 분류할 수 있습니다.

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비전 기반 고고학 유적지 매핑

AI는 고고학 프로젝트의 초기 단계에서 특히 유용합니다. 발굴을 시작하기 전에 잠재적인 고고학 유적지를 식별하고 유적지 훼손의 위험을 줄일 수 있습니다. 항공 또는 위성 이미지를 처리하여 다음과 같은 컴퓨터 비전 모델은 Ultralytics YOLOv8 와 같은 컴퓨터 비전 모델은 물체 감지 기능을 사용해 매장된 유적지를 탐지할 수 있습니다. YOLOv8 와 같은 컴퓨터 비전 모델은 고대 벽, 도로, 건물 등 매장된 구조물의 존재를 암시할 수 있는 풍경의 미묘한 변화를 감지하도록 훈련할 수 있습니다. 실제로 토양 색상, 초목의 성장 또는 땅의 질감의 미세한 변화만으로도 지하 유적을 나타낼 수 있습니다.

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이에 대한 좋은 예로 포르투갈 알토 미뇨 지역의 사례 연구를 들 수 있습니다. 연구원들은 데이터 증강이라는 기술을 사용하여 주석이 달린 고분에 대해 훈련된 AI 모델을 개발했는데, 이 기술은 유사한 훈련 사례를 새로 생성하여 데이터 세트를 확장합니다. 이 AI 시스템은 잠재적인 새로운 고분 위치를 제안할 수 있습니다. 이 접근 방식은 라이다 데이터의 항공 관점으로 인한 오탐지 문제에도 불구하고 전문가의 검증을 거쳐 72.53%의 성공률을 달성했습니다.

고대 유물의 3D 재구성

고고학자들은 발굴 과정에서 온전한 유물보다는 부서진 조각을 발견하는 경우가 많습니다. 전통적으로 이러한 조각을 이어 붙이는 작업은 느리고 세심한 작업입니다. 하지만 AI를 이용한 3D 재구성은 훨씬 더 빠릅니다. 알고리즘은 디지털 3D 모델을 사용하여 파편의 모양을 분석하고 원본 유물을 정확하게 재구성할 수 있습니다. 이 과정을 통해 시간을 절약하고 정확한 측정과 유물에 대한 더 나은 이해를 통해 유물을 만든 문화에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

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수중 고고학의 AI

과거를 탐구하는 AI의 흥미로운 분야 중 하나는 수중 고고학입니다. 이탈리아 연안의 수몰된 로마 도시 바이애에서는 AI가 바다 밑의 고대 유적을 모니터링하고 보존하는 데 도움을 주고 있습니다. 수중 통신을 전문으로 하는 스타트업인 WSense는 AI로 구동되는 음향 모뎀과 센서 네트워크를 개발했습니다. 이 시스템은 변화하는 바다 상황에 실시간으로 적응하고 환경 데이터를 전송합니다. 이를 통해 원격으로 현장을 모니터링하고 다이버들의 수중 의사소통과 항해를 도울 수 있으며, 조만간 대화형 스마트 태블릿을 통해 관광객들에게도 제공될 수 있을 것입니다.

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AI를 활용한 고대 텍스트 이해

AI는 고대 문자를 해독하는 데도 진전을 보이고 있습니다. 딥마인드의 최첨단 도구인 이타카는 딥러닝을 사용하여 손상된 비문을 복원하고, 그 기원을 파악하고, 정확한 연대를 측정합니다. 그리스 비문에 대한 방대한 데이터 세트를 학습한 Ithaca는 62%의 정확도로 텍스트를 복원하고 실제 연대로부터 30년 이내의 연대를 확인할 수 있습니다. AI는 학자들이 그리스 역사의 주요 시기를 더욱 정밀하게 재검토할 수 있게 함으로써 역사 연구를 재정의하고 있습니다. AI 시스템은 인간의 전문 지식과 결합하면 텍스트 복원의 정확도를 크게 향상시킬 수 있습니다.

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고고학에서 AI 사용의 장단점

AI는 고고학 분야에 많은 이점을 제공하며, 고고학자들이 놓칠 수 있는 패턴과 인사이트를 발견하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 고고학에서 AI가 제공하는 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다:

• 아티팩트 식별 및 분류의 정확성을 향상시킵니다.
• 인적 오류를 줄여 보다 정확한 해석을 이끌어냅니다.
• 개인적인 편견이 아닌 확실한 데이터에 기반한 결과를 도출합니다.
• AI는 전 세계에서 공유할 수 있는 아티팩트에 대한 상세한 기록을 생성하는 데 도움을 줍니다.
• 스마트한 혁신으로 연구자들이 더 쉽게 협업하고 미래 세대를 위해 귀중한 문화 역사를 보존할 수 있습니다.

많은 이점에도 불구하고 고고학에서 AI를 사용하는 것과 관련된 도전 과제도 있습니다. 고고학에서 AI가 직면한 몇 가지 주요 과제는 다음과 같습니다:

• 디지털 도구가 전통적인 고고학 방식을 압도할 수도 있습니다.
• 수 세기에 걸쳐 개발된 실무 기술과 기법은 그 중요성을 잃을 수 있습니다.
• 문화유산 및 원주민 권리 보호와 같은 윤리적 문제는 신중하게 고려해야 합니다.
• 기술에 대한 지나친 의존은 고고학에 인간의 전문성이 더해지는 비판적 사고와 창의성을 떨어뜨릴 수 있습니다.

전반적으로 전통적인 고고학적 관행을 대체하는 것이 아니라 지원하는 균형을 유지하는 것이 중요합니다. 균형을 유지하기 위해서는 AI 전문가와 고고학자 간의 열린 소통이 필수적입니다.

고고학에서 AI를 구현하는 데 필요한 요소는 무엇인가요?

고고학에 AI를 도입하려면 기존 방법을 대체하는 것이 아니라 보완할 수 있도록 신중한 계획을 세워야 합니다. 고고학 연구에 AI 도구를 성공적으로 도입하려면 몇 가지 핵심 단계를 따르는 것이 중요합니다. 먼저, 데이터 분석 속도를 높일지, 유물 분류를 개선할지, 유적지 매핑을 지원할지 등 AI 사용에 대한 명확한 목표를설정하세요. 구체적인 목표가 있으면 연구 목적에 적합한 AI 도구를 선택하는 데 도움이 됩니다.

그런 다음 AI 도구를 선택할 때는 고고학 목표에 얼마나 잘 맞는지 고려해야 합니다. 고고학자가 광범위한 기술 지식 없이도 효과적으로 사용할 수 있도록 확장 가능하고, 증가하는 데이터 양을 처리할 수 있으며, 사용자 친화적인 도구여야 합니다. 또한 AI 솔루션은 구현과 유지에 많은 비용이 들 수 있으므로 비용 효율성을 고려하는 것도 중요합니다.

조사 결과 정리

AI는 더 빠르고, 더 정확하고, 더 쉽게 접근할 수 있도록 고고학의 모습을 바꾸고 있습니다. AI는 대량의 데이터를 분석하고 숨겨진 유적지를 발견하며 고대 유물을 복원함으로써 과거를 탐구하고 이해하는 방식을 개선하고 있습니다. 정보를 신속하고 정확하게 처리하는 능력 덕분에 고고학자들은 기존 방식으로는 몇 년이 걸리던 발견을 단숨에 해낼 수 있게 되었습니다. AI가 계속 발전함에 따라 우리 역사에 대해 더 많은 것을 밝혀낼 수 있는 잠재력은 무한합니다. 고고학의 미래는 유망해 보이며, AI는 우리의 문화유산을 보존하고 고대 문명에 대한 이해를 심화시키는 데 핵심적인 역할을 할 것입니다.

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