Earticle

초록

영어

Identifying pigments used in painted cultural heritage is important for interpreting painting techniques and planning conservation treatment. However, in practice, clear identification of these pigments is often challenging because signals from the silk support and animal glue interfere with the analysis, and spectrally similar pigments often show overlapping spectral features. Herein, microscopic images, colorimetric values, and Fourier transform infrared spectra obtained from gamboge, gardenia, and lead white reference samples on silk were used to evaluate the applicability of deep learning for pigment classification. Cross-validation yielded an out-of-fold (OOF) accuracy of 0.9633 and an OOF Macro F1-score of 0.9638. Gamboge and gardenia, despite their similar spectral characteristics, were classified with relatively stable performance. Moreover, high classification performance was maintained in two layer structures where organic pigments were applied over a lead white ground layer. Explainable artificial intelligence (XAI) analysis showed that localized painted areas and pigment-specific characteristic vibrational bands were the major features used for classification. These results suggest that deep learning can complement single analytical methods and serve as a supportive tool for pigment identification in painted cultural heritage.

한국어

채색문화유산에 사용된 안료를 동정하는 것은 제작기법을 해석하고 보존처리 방향을 정하는 데 중요한 기초 자료가 된다. 그러나 실제 분석에서는 바탕재와 교착제 간섭이나 유사한 안료 간 분광 특성 중첩으로 인해 명확히 구분하기 어렵다. 본 연구에서는 견에 채색한 등황, 치자, 연백시료를 대상으로 현미경 이미지, 색도, FT-IR 스펙트럼을 활용하여 딥러닝 모델의 안료 동정 적용가능성을 확인하고자 하였다. 교차검증 결과 out-of-fold(OOF) Accuracy는 0.9633, OOF Macro F1-score는 0.9638로 나타났다. 분광 특성이 유사한 등황과 치자도 비교적 안정적으로 분류되었고, 연백 바탕의 다층 채색층에서도 높은 분류 성능이 유지되었다. Explainable artificial intelligence(XAI) 분석에서는 채색층의 국소 영역과 안료별 지문영역이 주요한 판별 근거로 작용하는 경향이 확인되었다. 이러한 결과는 딥러닝이 채색문화유산 안료 동정에서 단일 분석법의 한계를 보완하는 보조적 수단으로 활용될 가능성을 보여준다.

목차

초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 연구재료 및 방법
2.1. 연구재료 및 시편 제작
2.2. 연구방법
3. 연구결과
3.1. 실험 결과 분석
3.2. 다중 분석 데이터 기반 멀티모달 모델의 성능 평가
3.3. XAI 기반 모델 판별 근거 해석
4. 고찰 및 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 김신기 [ Sin Gi Kim | 한국전통문화대학교 보존과학연구소 ]
• 이상옥 [ Sang Ok Lee | 한국전통문화대학교 보존과학연구소 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  보존과학회지 [Journal of Conservation Science]

• 간기

  연5회

• pISSN

  1225-5459

• eISSN

  2287-9781

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 602 DDC 700