Journal of Software Assessment and Valuation (한국소프트웨어감정평가학회 논문지)

Korea Software Assessment and Valuation Society (한국소프트웨어감정평가학회)
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Feature selection and similarity comparison system for identification of unknown paintings

미확인 작품 식별을 위한 Feature 선정 및 유사도 비교 시스템 구축

  • Received : 2011.06.03
  • Accepted : 2021.06.20
  • Published : 2021.06.30
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Abstract

There is a problem that unknown paintings are sophisticated in the level of forgery, making it difficult for even experts to determine whether they are genuine or counterfeit. These problems can be suspected of forgery even if the genuine product is submitted, which can lead to a decline in the value of the work and the artist. To address these issues, in this paper, we propose a system to classify chromaticity data among extracted data through objective analysis into quadrants, extracting comparisons and intersections, and estimating authors of unknown paintings using XRF and hyperspectral spectrum data from corresponding points.

최근 블록체인을 기반으로 하는 미술품 NFT(Non Fungible Token) 시장은 기존 그림 작품 뿐만 아니라 작품을 홀로그램화 하여 거래될 정도로 활성화 되고 있다. 하지만 이렇게 방대한 미술품 시장에서 미확인 작품은 위조 수준이 정교하여서 전문가조차 진품인지 위작인지 판별하기 어렵다는 문제점이 존재한다. 이러한 문제점은 진품이 출품될 시에도 위작으로 의심받을 수 있어 작품 및 작가의 가치하락까지 이어질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 객관적인 분석을 통하여 추출된 데이터 중 색도 Chromaticity 데이터를 4사분면으로 분류하여 비교군과 교점을 추출하고 교점에 해당하는 포인트의 XRF와 초분광 스펙트럼 데이터를 이용하여 미확인 작품의 작가를 추정하는 시스템을 제안한다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 문화체육관광부 및 한국저작권위원회의 2021년도 저작권기술 연구개발 사업으로 수행되었음

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