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국립중앙박물관 소장 <회혼례도첩>의 바탕직물과 채색 분석 (Analysis of the background fabric and coloring of The Paintings of a 60th Wedding Anniversary Ceremony in the possession of the National Museum of Korea)

  • 박승원;신용비;박진호;이수진;박운지;이희성
    • 박물관보존과학
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    • 제29권
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    • pp.1-32
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    • 2023
  • 국립중앙박물관이 소장하고 있는 필자미상회혼례도(筆者未詳回婚禮圖)(덕수6375)는 회혼례의 장면을 그린 다섯 폭의 화첩이다. 회혼례는 부부의 혼인 60년을 기념하여 혼례식을 다시 행하며 주변의 축하를 받는 기념행사로, 이 화첩에는 전안례, 교배례, 헌수례, 접빈, 중뢰연의 장면을 기록하였는데 인물과 건축물, 여러 가지 기물 등을 섬세한 필치로 세밀하게 묘사한 회화 자료이다. 제작 기법 연구를 위해 현미경, 적외선, 엑스선 조사와 함께 초분광영상분석이 사용되었다. 비가시영역에 대하여 밑그림 확인, 색상에 따라 사용된 안료와 염료를 구별하고자 하였다. 엑스선형광분석으로 안료의 성분을, 자외선-가시광선분광분석으로 염료의 종류를 판별하였다. 현미경 조사를 통해 확인된 회혼례도에 사용된 직물의 재료는 섬유의 꼬임이 거의 없는 생견사이며 평직으로 제직된 평견직물로 확인되었다. 초분광영상분석과 엑스선형광분석, 자외선-가시광선분광분석으로 백색은 연백, 흑색은 먹으로 확인되었 다. 적색은 주토, 진사, 진사와 연단 혼합, 갈색은 주토 및 유기 염료, 황색은 등황을 사용한 것을 알 수 있었다. 녹색은 쪽, 석록, 크롬그린과 황화바륨, 청색은 석청, 회청, 쪽으로 확인되었다. 자색은 쪽과 연지충 혼합으로 추정되었고 금색은 금분을 사용한 것으로 나타났다. 초분광영상에서 보존처리 영역을 식별하여 손상부분과 보존처리부분 등을 구분할 수 있었다.

기계학습을 이용한 단일 관련자극 P300기반 숨김정보검사 (One-probe P300 based concealed information test with machine learning)

  • 김혁;김현택
    • 인지과학
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    • 제35권1호
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    • pp.49-95
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    • 2024
  • 국내 형사소송절차에서 진술의 진위여부 확인을 위해 사용하는 도구는 폴리그래프검사, 진술타당도분석, P300 기반 숨김정보검사 등이 있고, 이 중에서 폴리그래프검사의 사용빈도가 다른 도구들에 비하여 높다. 하지만, 검사결과를 뒷받침해 줄 수 있는 근거의 부족으로 인하여 재판과정에서 증거채택 가능성이 낮다. 폴리그래프검사를 뒷받침해 줄 수 있는 방법으로, 사전연구가 풍부한 P300기반 숨김정보검사가 주목을 받아 왔지만, 기존의 검사기법은 두 가지 제한점이 있어 실제 사건에서의 활용도는 낮은 편이다. 첫째, 검사에 필요한 관련자극만 3개 또는 6개 등, 사전에 노출되지 않은 정보가 다수 필요하기 때문에 실제 사건에서 사용 가능성이 낮다. 둘째, 기존의 P300기반 숨김정보검사 프로토콜에서는 관련자극과 무관련자극에 대한 P300요소 전위값을 명확하게 구분하기 위하여 오드볼패러다임을 사용하기 때문에 무관련자극에 대한 P300요소 전위값이 과소 추정될 가능성이 있다. 본 연구에서는 검사의 사용 가능성을 높이기 위하여 사전에 노출되지 않은 정보가 단 하나만 있어도 검사가 가능한 단일 관련자극을 사용하는 수정된 P300기반 숨김정보검사 프로토콜을 탐색하였고, 오드볼패러다임 사용으로 인한 무관련자극에 대한 P300요소 전위값이 과소 추정되는 문제를 보완하기 위하여 다양한 기계학습의 분류 알고리즘을 비교하였다. 연구결과 단일 관련자극으로 여성과 남성의 얼굴자극을 사용할 경우, 자극은 400ms 지속시간으로 60회 제시하고, 절단값을 유죄집단은 90%로 무죄집단은 30%로 하여 정점-정점 방법으로 P300요소 전위값을 분석하는 것이 적합함을 확인하였다. 단어자극의 경우, 지속시간을 300ms로 60회 제시하고, P300요소 전위값 분석방법은 얼굴자극과 동일하게 시행하는 것이 적합하다는 것을 확인하였다. 또한 관련자극과 무관련자극에 대한 정점-정점 P300요소 전위값을 6가지 기계학습 분류 알고리즘을 사용하여 분석한 결과, 로지스틱 회귀(LR), 선형 판별 분석(LDA), K-최근접 이웃(KNN) 알고리즘이 관련자극과 무관련자극의 분류에 적합하다는 것을 확인하였다.