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영어

This study utilizes a deep learning architecture to detect displacement variations in the Petroglyphs of Bangudae Terrace in Daegok-ri, Ulju, designated as a National Treasure of South Korea. Despite being a priority candidate for UNESCO World Heritage listing, the Petroglyphs of Bangudae Terrace have faced continuous deterioration due to various environmental factors. To preserve them effectively, this research applies the PiDiNet deep learning model to detect and analyze displacement variations in specific joints of the Petroglyphs of Bangudae Terrace. Analyzing six years of accumulated data revealed a total of 96 cases exceeding the margin of error. Additional experiments using synthetic displacement images achieved an anomaly detection accuracy of 93.3%. This study demonstrates that deep learning-based technical management can play a crucial role in preserving cultural heritage and provides meaningful foundational data for exploring technical approaches to heritage protection in the future.

한국어

본 연구는 대한민국 국보로 지정된 울주 대곡리 반구대 암각화의 변위 변화량 탐지를 위해 딥러닝 아키텍처를 활용한다. 반구대 암각화는 유네스코 세계문화유산 우선 등재 후보로 선정되었지만, 다양한 환경적 요인으로 인해 지속적으로 훼손 되고 있다. 이를 효과적으로 보존하기 위해, 본 연구는 PiDiNet 딥러닝 모델을 활용하여 반구대 암각화 특정 절리의 변위 변화량을 탐지 및 분석한다. 6년간 축적된 데이터를 기반으로 변위 변화량의 추이를 분석한 결과, 총 96건의 오차범위 초과 사례를 확인하였다. 가상변위 이미지를 활용한 추가 실험에서는 93.3%의 이상 상황 감지 정확도를 달성하였다. 이 연구는 딥러닝 기반의 기술적 관리가 문화유산 보존에 중요한 역할을 할 수 있음을 실증적으로 제시하며, 향후 문화유산 보호를 위한 기술적 접근 방안을 모색하는 데 유의미한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.