인공지능 기반 고고학 토기 분석 시스템 구현: 대형언어모델을 활용한 자동 측정과 형식·순서배열

• 영문명: Development of AI-based Archaeological Pottery Analysis System: Automatic Measurement and Seriation Using Large Language Models
• 발행기관: 한국상고사학회
• 저자명: 허의행(Ui Haeng Heo)
• 간행물 정보: 『한국상고사학보』제129호, 5~27쪽, 전체 23쪽
• 주제분류: 인문학 > 역사학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.08.31

국문 초록

본 연구는 인공지능 대형언어모델(LLM)을 활용하여 고고학 편년 연구의 자동화 방안을 탐색 한 것이다. 고고학 연구에서 토기의 형식분류와 순서배열은 상대편년을 수립하는 기본적이며 중요 한 작업이나, 전통적으로 수작업에 의존하여 시간과 노력이 많이 소요되었다. 따라서 본 연구에서 는 자동화된 편년 도구를 개발하여 상기한 단점을 보완하고자 목적하였다. 목적 달성을 위해 기존 필자의 ‘호서지역 무문토기 편년 연구’ 논고를 바탕으로 ChatGPT와 Claude와 같은 대형언어모델을 활용하여 토기 도면의 자동 측정·형식 분류·순서 배열을 통합적으로 수행하는 웹 기반 시스템을 구현하고자 하였다. 이렇게 개발된 시스템은 JavaScript와 React 프레임워크를 기반으로 하는데, 토기 도면에서 주요 계측 요소를 자동으로 인식하고 측정하는 자동 측정 모듈, 측정된 데 이터를 바탕으로 토기 형식을 분류하는 형식 분류 모듈, 분류된 토기의 시간적 순서를 배열하는 순서 배열 모듈로 구성하였다. 실제 적용 결과, 본 시스템은 수작업으로 수 시간 걸리던 분석을 수 분 내로 완료하는 효율성을 보였으며, 사용자 편의성과 결과의 일관성 측면에서도 좋은 결과를 내놓았다. 하지만 이러한 효율성과 동시에 인공지능 기반 시스템 구현과 토기 분석의 한계와 과제도 같이 확인할 수 있었다. 특히 결과물의 투명적 산출과 해석에 대한 연구자의 비판적 역할의 중요함을 인식할 수 있었다. 다만 본 연구를 통해 전통적인 고고학 연구 방법론의 보완을 최신 인공 지능 기술과 융합하여 새로운 방법론으로 개발이 가능함을 제시하였고, 이는 인공지능 시대의 고고학 연구 패러다임 정립에 기여할 것으로 기대된다.

영문 초록

This study explores the automation of archaeological chronological research using artificial intelligence Large Language Models (LLMs). In archaeological research, typological classification and seriation of pottery are fundamental and important tasks for establishing relative chronology, but they have traditionally relied on manual work, requiring significant time and effort. Therefore, this study aimed to develop an automated chronological tool to address these limitations. To achieve this objective, based on the author's previous paper “A Chronological Study of Mumun Pottery in the Hoseo Region,” we sought to implement a web-based system that integrates automatic measurement, typological classification, and seriation of pottery drawings using Large Language Models such as ChatGPT and Claude. The developed system is based on JavaScript and React framework, consisting of: an automatic measurement module that automatically recognizes and measures key metric elements from pottery drawings, a typological classification module that classifies pottery types based on measured data, and a seriation module that arranges the temporal sequence of classified pottery. In practical application, this system demonstrated efficiency by completing analyses within minutes that would take several hours manually, and showed good results in terms of user convenience and consistency of results. However, along with this efficiency, we also identified limitations and challenges in implementing AI-based systems and pottery analysis. In particular, we recognized the importance of researchers' critical role in the transparent production and interpretation of results. Nevertheless, this study demonstrates that it is possible to develop new methodologies by integrating traditional archaeological research methods with cutting-edge artificial intelligence technology, which is expected to contribute to establishing archaeological research paradigms in the AI era.

목차

Ⅰ. 머리말

Ⅱ. 고고학 자료 분석의 자동화 연구

Ⅲ. 편년 연구 자동화 시스템 설계

Ⅳ. 시스템 구현 및 적용

Ⅴ. 맺음말_시스템의 활용과 과제

참고문헌

키워드

인공지능 대형언어모델 편년연구 순서배열 토기분류 자동화 Artificial intelligence Large Language model Chronology research Seriation pottery classification Automation