고고학에서 AI가 새로운 발견의 길을 열다

고고학은 유물의 발굴과 분석을 통해 고대 역사를 연구하는 분야로, 탐사해야 할 광대한 지역과 유물의 취약한 특성 등 여러 어려움에 직면하는 경우가 많습니다. 전통적인 방법은 시간이 많이 걸릴 수 있으며, 숨겨진 유적이나 보물이 간과되는 원인이 되기도 합니다. 인공지능(AI)은 이러한 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 최근 유카탄반도에서 이루어진 획기적인 연구에서는 딥러닝을 활용해 울창한 식생 아래에 숨겨져 있던 60,000곳 이상의 미지의 고대 마야 고고학 유적지를 발견했습니다.

특히 컴퓨터 비전은 고고학자들이 이미지를 분석하여 유물을 탐지하고 고대 유적지를 정밀하게 지도화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이미지 분석을 활용하면 지형에 숨겨진 패턴을 발견하거나 깨진 유물을 맞춰 볼 수 있어, 발견 작업을 가속화하고 우리 역사와 문화의 가장 작은 세부 사항까지 보존할 수 있습니다. 고고학자들은 과거를 그 어느 때보다 빠르고 정확하며 통찰력 있게 탐구할 수 있는 새로운 AI 기반 방법을 활용하고 있습니다.

AI 기반 고고학 기술의 발전#

AI는 데이터 분석의 발전에 힘입어 20세기 말부터 고고학 분야에서 주목받기 시작했습니다. 1990년대에 이르러 고고학자들은 수집한 방대한 정보를 분석하기 위해 머신러닝과 데이터 마이닝을 사용하기 시작했습니다. 초기의 주요 성공 사례 중 하나는 역사적·지리적 데이터 패턴을 기반으로 고고학 유적지가 있을 가능성이 높은 위치를 예측한 것이었습니다. 이는 발굴 계획을 수립하는 방식을 바꾸어 놓았습니다.

AI가 고고학에서 점점 더 중요한 역할을 하게 된 초기 사례로는 2010년에 설립된 파리 소재 기업 Iconem의 활동을 들 수 있습니다. Iconem은 드론과 AI를 사용해 전쟁, 분쟁, 자연적 노후화로 위협받는 역사적 랜드마크의 3D 디지털 모델을 제작합니다. Iconem은 수천 장의 이미지를 촬영하여 20개국이 넘는 지역의 유적을 기록했으며, 여기에는 폼페이의 고대 유적, 이라크의 아시리아 도시, 아프가니스탄의 불교 수도원이 포함됩니다. 이러한 디지털 보존 자료는 교육과 연구에 유용한 리소스이며, 특히 접근하기 어렵거나 훼손된 유적에 큰 도움이 됩니다.

그림 1. 2015년 파괴되기 전 시리아 팔미라의 Iconem 3D 모델입니다.

2021년에는 고대 유물을 복원하는 데에도 AI가 사용되고 있었습니다. 이탈리아의 RePAIR 이니셔티브와 같은 프로젝트에서는 로봇을 사용해 폼페이와 같은 장소에서 나온 취약한 유물 조각을 신중하게 맞춰 보았습니다. 오늘날 고고학에서 AI의 역할은 계속 확대되어 고대 문헌 해독과 위성 이미지 분석 등의 작업을 지원하고 있습니다. AI는 우리의 역사를 발견하고 보존하는 데 필수적인 도구가 되었습니다.

고고학에서 컴퓨터 비전이 사용되는 방식#

컴퓨터 비전은 컴퓨터가 시각 데이터를 이해하고 해석할 수 있도록 하는 AI의 한 분야입니다. 고고학에서 컴퓨터 비전은 연구자들이 유물을 분석하고, 고대 유적지를 지도화하며, 역사적 구조물을 재구성하는 데 도움을 줍니다. 컴퓨터 비전은 딥러닝을 사용해 이미지와 동영상을 처리함으로써 고고학적 발견물을 더 쉽게 보존하고 해석할 수 있도록 하는 인사이트를 도출합니다.

컴퓨터 비전으로 유물 분석하기#

고고학자들은 발굴 중에 도자기, 뼈, 기타 물질과 같은 수천 개의 파편을 발견하는 경우가 많습니다. 전통적으로 이러한 조각을 식별하고 목록화하려면 많은 시간과 전문 지식이 필요합니다. 그러나 컴퓨터 비전을 사용하면 이 과정을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, 레스터대학교의 Arch-I-Scan 프로젝트는 이미지 인식과 머신러닝을 사용해 도자기 파편을 식별하고 세부 정보를 자동으로 기록합니다. 이 시스템은 휴대용 기기로 촬영한 사진을 분석하고 크기, 형태, 디자인, 질감에 따라 유물을 분류할 수 있습니다.

그림 2. Arch-I-Scan은 도자기 잔해의 세부 정보를 인식하고 기록하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

비전 기반 고고학 유적지 지도화#

AI는 고고학 프로젝트의 초기 단계에서 특히 유용합니다. 굴착을 시작하기 전에 잠재적인 고고학 유적지를 식별하고 역사적 지역이 훼손될 위험을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 항공 이미지나 위성 이미지를 처리하여 Ultralytics YOLOv8과 같은 컴퓨터 비전 모델은 객체 탐지를 사용해 매장된 유적지를 탐지할 수 있습니다. YOLOv8은 고대의 벽, 도로, 건물과 같은 매장 구조물의 존재를 암시할 수 있는 지형의 미묘한 변화를 탐지하도록 학습할 수 있습니다. 실제로 토양 색상, 식생의 성장, 지표면 질감의 미세한 변화만으로도 지하 유구를 나타낼 수 있습니다.

그림 3. AI를 사용해 굴착 위치 식별하기(출처: ArchAI).

이러한 활용의 좋은 사례로 포르투갈 알투미뉴 지역의 사례 연구를 들 수 있습니다. 연구자들은 새로운 유사 학습 예시를 생성하여 데이터셋을 확장하는 데이터 증강 기법을 사용해 주석이 추가된 고분 데이터로 학습한 AI 모델을 개발했습니다. 이 AI 시스템은 새로운 고분 후보 위치를 제안할 수 있습니다. LiDAR 데이터의 항공 시점으로 인해 발생하는 오탐이라는 어려움에도 불구하고, 이 접근 방식은 전문가 검증 후 72.53%의 성공률을 달성했습니다.

고대 유물의 3D 재구성#

고고학자들은 발굴 과정에서 온전한 유물보다 깨진 조각을 발견하는 경우가 많습니다. 전통적으로 이러한 파편을 맞추는 작업은 느리고 세심한 노력이 필요한 과정입니다. 그러나 AI를 활용한 3D 재구성은 훨씬 더 빠릅니다. 디지털 3D 모델을 사용하면 알고리즘이 파편의 형태를 분석하고 원래 유물을 정확하게 재구성할 수 있습니다. 이 과정은 시간을 절약하고 정밀한 측정값과 유물에 대한 더 나은 이해를 제공하여, 해당 유물을 만든 문화에 대한 더 깊은 인사이트를 얻을 수 있게 합니다.

그림 4. 파편의 3D 재구성.

수중 고고학에서의 AI#

과거를 탐구하는 AI 활용 분야 중 흥미로운 한 영역은 수중 고고학입니다. 이탈리아 해안 앞바다에 있는 수몰된 로마 도시 바이아이에서는 AI가 바다 아래 고대 유적을 모니터링하고 보존하는 데 도움을 주고 있습니다. 수중 통신을 전문으로 하는 스타트업 WSense는 AI로 구동되는 음향 모뎀과 센서 네트워크를 개발했습니다. 이러한 시스템은 변화하는 해양 환경에 실시간으로 적응하며 환경 데이터를 전송합니다. 이를 통해 원격으로 유적지를 모니터링하고, 다이버의 수중 통신과 탐색을 지원할 수 있으며, 머지않아 인터랙티브 스마트 태블릿을 통해 관광객도 이용할 수 있을 것으로 예상됩니다.

그림 5. 이탈리아 나폴리 바이아이의 수중 유적을 탐사하는 다이버들입니다.

AI를 활용한 고대 문헌 이해#

AI는 고대 문헌 해독 분야에서도 큰 진전을 이루고 있습니다. DeepMind의 최첨단 도구 Ithaca는 딥러닝을 사용해 훼손된 비문을 복원하고, 그 기원을 파악하며, 연대를 정확하게 추정합니다. 방대한 그리스 비문 데이터셋으로 학습한 Ithaca는 62%의 정확도로 문헌을 복원하고 실제 연대에서 30년 이내의 오차로 연대를 추정할 수 있습니다. AI는 학자들이 그리스 역사의 주요 시기를 더 높은 정밀도로 재검토할 수 있게 하여 역사 연구를 새롭게 정의하고 있습니다. AI 시스템을 인간의 전문 지식과 결합하면 문헌 복원의 정확도를 크게 향상할 수 있습니다.

그림 6. 기원전 485/4년으로 거슬러 올라가는 복원된 비문의 예입니다.

고고학에서 AI를 사용할 때의 장단점#

AI는 고고학 분야에 많은 이점을 제공하며, 고고학자들이 그렇지 않으면 놓칠 수 있는 패턴과 인사이트를 발견하도록 도울 수 있습니다. 고고학에서 AI가 제공하는 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 유물을 식별하고 분류하는 정확도를 향상합니다.
• 인적 오류를 줄여 더 정확한 해석을 가능하게 합니다.
• 개인적 편견이 아니라 견고한 데이터를 기반으로 연구 결과를 도출하도록 합니다.
• AI는 전 세계와 공유할 수 있는 상세한 유물 기록을 만드는 데 도움을 줍니다.
• 스마트한 혁신을 통해 연구자들이 더 쉽게 협력하고 귀중한 문화 역사를 미래 세대를 위해 보존할 수 있습니다.

많은 이점에도 불구하고 고고학에서 AI에 의존하는 것과 관련된 과제도 존재합니다. 고고학에서 AI가 초래하는 주요 과제는 다음과 같습니다.

• 디지털 도구가 전통적인 고고학 방법을 가릴 수 있습니다.
• 수 세기에 걸쳐 발전해 온 실무 능력과 기법의 중요성이 약화될 수 있습니다.
• 문화유산과 원주민의 권리 보호와 같은 윤리적 우려를 신중하게 고려해야 합니다.
• 기술에 대한 과도한 의존은 인간의 전문 지식이 고고학에 더하는 비판적 사고와 창의성을 약화할 수 있습니다.

전반적으로 전통적인 고고학 관행을 대체하기보다 지원하는 균형을 이루는 것이 중요합니다. 이러한 균형을 유지하려면 AI 전문가와 고고학자 간의 열린 소통이 필수적입니다.

고고학에서 AI를 구현할 때 고려해야 할 요소는 무엇입니까?#

AI를 고고학에 통합하려면 전통적인 방법을 대체하기보다 보완하도록 신중하게 계획해야 합니다. 고고학 연구에 AI 도구를 성공적으로 도입하려면 몇 가지 주요 단계를 따라야 합니다. 먼저 데이터 분석을 가속화하거나, 유물 분류를 개선하거나, 유적지 지도화를 지원하는 등 AI 사용을 위한 명확한 목표를 설정해야 합니다. 구체적인 목표가 있으면 연구 요구 사항에 적합한 AI 도구를 선택하는 데 도움이 됩니다.

그런 다음 AI 도구를 선택할 때 해당 도구가 고고학 목표에 얼마나 잘 부합하는지 고려해야 합니다. 도구는 이상적으로 확장 가능하여 증가하는 데이터 양을 처리할 수 있어야 하며, 고고학자들이 광범위한 기술 지식 없이도 효과적으로 사용할 수 있도록 사용자 친화적이어야 합니다. 또한 AI 솔루션은 구현 및 유지 관리 비용이 높을 수 있으므로 비용 효율성을 고려하는 것도 중요합니다.

연구 결과 정리#

AI는 고고학의 모습을 바꾸어 더 빠르고 정확하며 접근성이 높은 분야로 만들고 있습니다. 방대한 양의 데이터를 분석하고, 숨겨진 유적지를 발견하며, 고대 유물을 복원함으로써 AI는 과거를 탐구하고 이해하는 방식을 향상하고 있습니다. 정보를 신속하고 정확하게 처리하는 AI의 능력 덕분에 고고학자들은 전통적인 방법으로는 수년이 걸렸을 발견을 이룰 수 있게 되었습니다. AI가 계속 발전함에 따라 우리 역사에 대해 더 많은 것을 밝혀낼 잠재력은 무한합니다. AI가 문화유산을 보존하고 고대 문명에 대한 이해를 심화하는 핵심 역할을 수행하면서 고고학의 미래는 밝아 보입니다.

AI에 대해 자세히 알아보려면 GitHub 저장소를 방문하고 커뮤니티에 참여해 보세요. 솔루션 페이지에서 제조 및 농업 분야의 AI 애플리케이션을 살펴보세요. 🚀