Earticle

초록

영어

The Tomb of King Muryeong and the Royal Tombs in Gongju is a site containing the tombs of kings and royal family from the Woongjin period of Baekje (475 to 538 AD), designated as a National Historic Site and a UNESCO World Heritages. However, after Tomb No. 5 was opened to the public, its structural stability was significantly reduced due to rapid environmental changes, and continuous monitoring has been conducted since 2016. In this study, an AI-based LSTM model was constructed to efficiently analyze measurement data and predict future behavioral trends of the internal walls, and this model was applied to Tomb No. 5 to examine its long-term stability based on time-series prediction. As a result, the autoregressive model showed a high determination coefficients (R²), and the multivariate model also demonstrated stable predictive performance for most sensors. The prediction model was used to estimate the long-term behavior of the internal walls of Tomb No. 5 over future periods of one and ten years. The results suggested that structural instability may increase over time at certain sensor locations. Furthermore, environmental feature importance analysis indicated that rainfall and soil moisture content were the most significant influencing factors on the behavior of the walls in Tomb No. 5. To improve the accuracy and reliability of the prediction model, further data accumulation, advancement of the model structure, and the development of ensemble models combining various algorithms are required.

한국어

공주 무령왕릉과 왕릉원은 백제 웅진기(475∼538 AD) 왕과 왕족의 무덤이 모여 있는 곳으로 국가사적과 유네스코 세계문화유산으로 지정되어 있다. 그러나 5호분은 대중에 공개된 이후 급격한 환경 변화로 인해 구조안정성이 크게 저하된 상태이며, 2016년 이후 연속적인 계측모니터링을 수행하고 있다. 이 연구에서는 계측 데이터의 효율적 분석과 향후 벽체의 거동 경향성을 예측하기 위해 AI 기반 LSTM 모델을 구축하였으며, 이를 5호분에 적용해 시계열에 따른 장기 안정성을 검토하였다. 이 결과, 자기회귀모델에서는 높은 결정계수(R²)가 나타났으며 다변량모델 역시 대부분의 센서에서 안정적인 예측 성능이 확인되었다. 이 모델을 활용하여 5호분 내부 벽체의 향후 1년과 10년에 대한 거동 예측에서는 일부 센서에서 장기적으로 구조적 불안정성의 증가 가능성이 있었다. 또한 환경 특성 중요도 분석에서는 강우와 토양함수율이 5호분 벽체 거동에 가장 큰 영향인자로 해석되었다. 이 예측 모델의 정확도와 신뢰도를 향상시키기 위해서는 추가 데이터 확보와 구조의 고도화 및 다양한 알고리즘을 결합한 앙상블 모델 구성이 필요하다.

목차

초록
ABSTRACT
1. 서언
2. 연구 방법
3. 시계열 예측모델 구축
3.1. LSTM 모델
3.2. 데이터 전처리
4. 결과 및 해석
4.1. 모델 성능 평가
4.2. 자기회귀모델 예측 및 해석
4.3. 다변량모델 예측 및 해석
5. 보존과학적 고찰
5.1. 장기 거동 안정성 검토
5.2. 환경 특성 중요도 검토
6. 결언
사사
REFERENCES

키워드

저자

• 최일규 [ Il Kyu Choi | 국립공주대학교 문화재보존과학연구소, 국립공주대학교 문화재보존과학과 ]
• 이찬희 [ Chan Hee Lee | 국립공주대학교 문화재보존과학과 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

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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