Mask R-CNN을 활용한 한국 문화유산(도자기와 토기) 자동 검출 연구

Abstract

본 연구에서는 한국 문화유산의 분류체계를 조형적 특성에 기초해 정립해 나가기 위해, 도자기와 토기에 대한 분류체계 설계 및 데이터셋을 구축하였으며, Mask R-CNN모델을 적용하여 자동 검출 시스템을 구현하였다. 데이터셋은 국내 14곳의 박물관에서 도자기와 토기 1,741건에 대한 11,319장의 사진을 촬영하였으며, 각 사진의 도자기와 토기는 기능 및 형태에 따라 7종으로 분류하여 마스크 레이블링 후, 8:2 비율로 학습과 테스트 데이터로 활용하였다. 학습 후, 시스템 성능을 평가한 결과 mAP는 0.86, ARmax=100은 0.91로 측정되었다. 본 시스템은 마스크를 활용한 한국 도자기와 토기의 조형적 특성(재질, 색상 등) 검출기 등으로 확장 될 수 있다.