딥러닝으로 고대 인류 유적 발견, AI 고고학, 후바이보다 효율적

고고학은 언제나 신비롭고 매력적인 주제였습니다.

도굴 소설 시리즈 '귀신이 빛을 끄다'의 주인공 후바이는 '십육자 음양 풍수 비법'의 절반을 빌려 용을 찾고 금을 나누는 기술을 터득해 매장지를 찾아냈고, 그 결과 큰 무덤과 보물을 발견했다.

후바이의 공식:용을 찾아 금을 나누려면, 용을 둘러싼 산을 살펴보세요. 얽힘의 각 층은 장벽입니다. 위험의 수준이 8단계라면, 음양팔괘의 모양이 됩니다.그가 바구아 점성술을 사용하여 무덤의 위치를 확인하고 탈출구를 찾고, 임무를 성공적으로 완수하고 문제를 해결하도록 도와주세요.

최근 몇 년 동안 인터넷에서는 고고학적 사건이 자주 트렌드가 되고 있습니다. 뉴스에서 흔히 볼 수 있는 헤드라인은 다음과 같습니다.에게 해의 농부들이 고대 그리스 조각상을 발굴했고, 시안 지하철은 전국시대의 무덤 건설을 중단했습니다.고고학적 작업을 맹목적인 상자를 여는 것과 매우 비슷하게 보이게 만들고, 마치 유물을 발견하는 것이 행운에 달려 있는 것처럼 보이게 만듭니다.

AI 고고학: 딥러닝의 잠재력은 엄청나다

딜런 데이비스, 박사학위 일리노이 대학에서 인류학을 전공한 그는 원격 감지 기술과 심층 학습을 고고학에 접목해 더 많은 발견을 이루기 위해 노력하고 있습니다.

그는 사우스캐롤라이나의 여러 지역에서 수집한 LiDAR 데이터를 현지 SAR 합성개구레이더와 다중분광 데이터와 결합하고 머신러닝과 딥러닝 방법을 사용하여 3,000~5,000년 전의 아메리카 원주민 생존 유물을 여러 개 발견했습니다.

고대 인간의 거주지는 먹은 조개류, 동물 뼈, 음식 잔여물이 쌓여서 원형 구역을 형성하는 경우가 많았습니다. 고고학에서는 이러한 인간 유적지를 조개무덤 유적지 또는 조개고리 유적지라고 부릅니다.

이런 유적은 해안 지역에 자주 나타나며 우리나라, 일본, 영국, 북아프리카를 비롯한 세계 여러 지역에서 발견되었습니다. 이러한 유적은 대개 신석기 시대나 청동기 시대에 속합니다.

고대 인류의 조개무덤 유적지를 조사하고 유적지 퇴적물을 분석하면 북미 원주민의 발전 연대기, 사회 형성, 기후 및 환경 변화에 대한 풍부한 연구 데이터를 얻을 수 있습니다.

고대 인류가 정착지를 건설했을 때 토양의 공극과 지형에 약간의 변화를 일으켰지만 수천 년의 변화 끝에 육안으로는 땅의 변화를 관찰하기 어려워졌고, 이로 인해 이러한 유적지를 발견하기가 더욱 어려워졌습니다.

Dylan은 머신 러닝과 딥 러닝을 이미지 처리에 사용할 때 먼저 실험 지역의 LiDAR 데이터를 다운로드하고, 여기에서 디지털 표고 모델(DEM)을 추출한 다음, 이를 분석하여 음영과 경사도를 구하고, 이를 45° 회전시켜 훈련 데이터를 강화했습니다.

마지막으로, 우리는 776개의 고리형 지형, 720개의 조개무더기 지형, 1316개의 무관한 지형을 얻었고, 이를 200*200 이미지로 내보냈으며, 10%를 검증 세트로 유지했습니다.

Dylan과 그의 팀은 ResNet 50을 기반으로 Mask-R-CNN 모델을 설계했습니다. LiDAR 학습 데이터에 기반한 모델의 딥 러닝 결과를 교차 검증하기 위해 팀은 Sentinel-1의 다중 시간 SAR 데이터와 Sentinel-2의 다중 스펙트럼 데이터를 기반으로 연구 지역의 환상 지형에 대한 랜덤 포레스트(RF) 확률 분석도 수행했습니다.

Dylan과 그의 팀은 NVIDIA Quadro p4000 GPU, Intel® Core™ i7-7700K CPU @ 4.20GHz, 4200MHz, 4개 코어, 8개 논리 프로세서, 64GB 메모리를 탑재한 워크스테이션에서 작업했습니다.40시간 이상 학습하고 20개의 에포크 동안 실행한 결과, 가장 좋은 모델의 학습 손실과 검증 손실은 각각 0.252와 0.554였습니다.

딜런과 그의 팀의 연구가 시작되기 전까지, 미국의 오대호 지역에는 약 50개의 고대 인간 유적지가 알려져 있었고, 그곳에서 석기나 도자기 등 인간 생존의 흔적이 발견되었습니다. 딜리안의 연구 결과에 따르면, 이 지역에는 아직 검증을 기다리고 있는 고대 인류의 거주지가 100곳 가까이 있다고 합니다.

딜런은 최근 연구에서 다음 단계는 훈련 결과를 바탕으로 현장 조사를 실시하는 것이라고 언급했습니다.

우주 고고학: 비파괴 고고학 연구

실제 고고학은 금을 나누고 무덤을 찾는 것만큼 신비롭지 않습니다. 전설적인 보물 지도나 신비한 열쇠는 존재하지 않습니다. 현대 고고학 작업의 대부분은 비활동적인 발굴입니다.

현재 발굴 및 보호 방법의 한계로 인해 많은 문화 유물은 효과적인 보호 조치가 부족하여 발굴 후 영구적으로 손상될 수 있습니다.예를 들어, 우리나라는 "필요한 경우가 아니면 적극적인 발굴 금지"라는 기준으로 유물과 고고학적 발견물을 보호하고 있기 때문에 우주 고고학에 대한 관심이 점점 더 높아지고 있습니다.

2차 세계대전 이후, 전 세계의 고고학자들은 고고학 연구를 수행하기 위해 우주 기술을 특히 원격 감지 기술과 함께 사용하기 시작했습니다.원격탐사 고고학은 주로 원격탐사 영상을 분석하고 이를 고고학적 발견물, 역사 및 문서 자료와 결합하여 수행됩니다. 현장 작업에 많은 시간, 비용, 에너지를 소모하는 것을 피할 수 있을 뿐만 아니라, 노동 강도도 줄일 수 있습니다.

문화유물을 직접 만지지 않고도 위치, 형태, 크기 등을 정확하게 파악합니다.때로는 표면 아래에 묻힌 고대 도랑, 고대 강바닥, 대형 건물 등이 정보가 풍부한 원격 감지 데이터에 생생하게 반영되는 경우가 있습니다.

2014년에 중국 원격탐사 및 디지털 지구 연구소 연구팀은 3년간 신장의 고대 만리장성에 대한 고고학 작업을 진행했습니다. 

과학 연구자들은 원격 탐사로 얻은 고대 유적의 희미한 정보를 바탕으로 신장의 고대 만리장성을 "복원"하여 "신장에는 만리장성이 없다"는 오랜 인식을 바꾸어 고고학계를 들뜨게 했습니다. 

원격탐사기술을 활용하면 유물을 보다 직관적이고 생생하게 이해하고, 인류문화유물의 시간적, 공간적 분포패턴에 대한 이해를 심화시키고, 다양한 환경과 사회발전단계에서 인간과 토지의 관계패턴과 그 진화과정을 이해하며, 유물과 문화를 해석하기 위한 과학적 근거를 제공할 수 있다. 

머신러닝, 딥러닝 등 AI 기술과 결합하면 우주 원격 감지 데이터 처리가 효율적으로 향상되어 문화 유물의 탐사와 보호가 더욱 가속화될 수 있습니다.

간단히 말해서, "도굴" 기술은 훌륭하고 빠릅니다.

참고문헌:

- "딥러닝을 통해 고대 아메리카 원주민 조개껍데기 고리 제작 관행의 범위가 드러났습니다." Dylan S. Davis

- "하늘과 땅으로의 원격탐사 고고학" 우주고고학은 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다." 중국과학원 항공우주정보혁신연구소

- "고고학에 대한 원격 탐사 기술의 응용"(http://blog.sina.com.cn/s/blog_5554ecf401000e45.html)