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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이병권 (서원대학교)
저널정보
국제차세대융합기술학회 차세대융합기술학회논문지 차세대융합기술학회논문지 제6권 제3호
발행연도
2022.3
수록면
389 - 395 (7page)
DOI
https://doi.org/10.33097/JNCTA.2022.06.03.389

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문화재 복원은 자료와 전문가의 기술 및 고 기록물 자료에 의존해 복구한다. 하지만 새로운 문화재 자료 가 출토되거나, 잘못된 정보로 복원에 오류가 발생하면 다시 복원하는 데 오랜 시간이 걸린다. 본 연구에서는 인 공지능을 이용해 문화재를 복원하는 방법을 연구했다. 문화재를 복원하는 방법으로 기본에 2D 이미지 기반의 복 원 벗어나 문화재 특성상 3D형태의 복원이 적합하다는 판단으로 연구를 진행했다. 문화재 중 석탑을 기준으로 3D 데이터로 변환한 후 학습을 진행하고 복원정도를 확인했다. 제안된 문화재 복원은 데이터의 형태에 따라 2D형태 와 다르게 복잡도, 정확도, 복원 시간이 달라질 수 있다. 본 연구에서는 문화재 데이터를 3D 데이터 표현방법(3D Modeling)을 선정했고 RaSGAN 알고리즘을 수정해 진행했다. 최근에는 대부분의 복원 연구가 2D 형태의 GAN 알고리즘을 이용한 2D데이터(이미지) 복원 관련 연구되고 있지만 3D형태의 알고리즘은 없는 상태이다. 본 연구에 서는 문화재 복원을 위해 3D GAN인 개선된 복셀( V ox el) 방식의 RaSGAN 통하여 학습을 진행하고 복원 가능성 확인했다.
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