계산 고고학

Computational archaeology
오래된 미디어 또는 형식에서 컴퓨터 데이터를 복구하는 과학은 데이터 고고학을 참조하십시오.

컴퓨터 고고학은 장기적인 인간의 행동과 행동 진화를 연구하기 위한 컴퓨터 기반의 분석 방법을 기술한다.컴퓨터 생물학, 컴퓨터 물리학, 컴퓨터 사회학 등 이름 앞에 '컴퓨터'를 붙인 다른 하위 분야와 마찬가지로, 이 용어는 컴퓨터의 도움 없이는 현실적으로 수행될 수 없는 (일반적으로 수학적인) 방법들을 위해 예약되어 있다.

계산 고고학에는 지리 정보 시스템(GIS)의 사용이 포함될 수 있다. 특히 뷰 분석 및 최소 비용 경로 분석과 같은 공간 분석에 적용할 경우 이러한 접근법이 계산적으로 충분히 복잡하기 때문에 Co의 처리 능력 없이는 구현이 불가능하지 않을 수 있다.마찬가지로, 통계적, [1]수학적 모델링의 일부 형태와 군집이나 Repast와 같은 소프트웨어 도구를 사용한 인간의 행동과 행동 진화의 컴퓨터 시뮬레이션도 계산의 도움 없이는 계산할 수 없을 것이다.University College London의 Space Syntax 프로그램과 같은 소프트웨어를 사용하여 인간의 지각과 건설된 환경에서의 움직임과 같은 고고학적 문제를 해결하기 위해 다양한 형태의 복잡하고 맞춤형 소프트웨어를 적용하는 것 또한 '컴퓨터 고고학'이라는 용어에 속한다.

발굴이나 박물관에서의 고고학적 발견물의 입수, 문서화, 분석은 도기 분석을 주요 화두 중 하나로 하는 중요한 분야이다.구조화된 빛 스캔(SLS), "운동으로부터의 구조"(SfM), 컴퓨터 단층 촬영 및 이들의 조합과[2][3] 같은 3D 획득 기법에서는 디지털 도자기 연구를 위한 수많은 물체의 대규모 데이터 세트를 제공합니다.이러한 기술은 현장 [4]굴착 작업 흐름에 점점 더 통합되고 있습니다.CVA(Corpus vasorum antiocorum)의 오스트리아 하위 프로젝트는 박물관 [5]내 발견물에 대한 디지털 연구에 있어 중요한 프로젝트입니다.

컴퓨터 고고학은 또한 "고고고학 정보학"(Burenhult 2002, Huggett and Ross[6] 2004) 또는 "고고고학"(archaeoinformatics)으로 알려져 있다.

출처와 목적

최근 몇 년 동안 고고학자들은 고고학적 자료와 연구 과정에 내재된 특정한 함정과 잠재력을 인식해야만 정량적 방법과 컴퓨터 기술의 잠재력을 완전히 거둘 수 있다는 것이 분명해졌다.AI 과학은 고고학적 정보의 특정 특성과 패턴을 밝혀내고, 양적으로 표현하고, 탐구하는 새로운 학문이다.정보처리에 대한 자급자족적인 고고학적 접근을 위한 데이터와 방법에 대한 기초연구는 고고학적 문제해결과 이해에 특화된 정량적 방법과 컴퓨터 소프트웨어를 생산한다.

AI 과학은 과학적 고고학 연구의 거의 모든 분야를 보완하고 강화할 수 있다.1960년대 이후 양적 고고학에서 발전된 방법과 이론의 많은 부분을 포함하고 있지만 일반적인 고고학적 정보와 문제 구조를 컴퓨터 알고리즘과 데이터 구조로 표현하는 방법을 탐구함으로써 이전의 고고학 계량화 시도를 뛰어넘는다.이것에 의해, 매우 복잡한 문제를 해결하는데 적합한, 폭넓은 컴퓨터 베이스의 정보 처리 방법의 고고학적 분석이 개시됩니다.또한 학문 연구 대상에 대한 공식화된 이해를 촉진하고 방법과 소프트웨어 기술 모두에서 고고학과 다른 정량적 학문 간의 연결을 형성합니다.의제는 서로 보완하는 두 가지 주요 연구 주제로 나눌 수 있습니다.

  1. 고고학 데이터의 구조, 특성 및 가능성에 대한 기초 연구(이론 AI 과학), 추론 및 지식 구축.여기에는 고고학적 데이터의 흐릿함과 불확실성을 모델링하고 관리하는 것, 규모 효과, 최적의 표본 추출 전략 및 시공간 효과가 포함된다.
  2. 사용자가 이 이론적 지식을 이용할 수 있도록 컴퓨터 알고리즘과 소프트웨어(응용 AI 과학)의 개발.

고고학에서 정량적 방법과 컴퓨터 기반 분석의 사용에 대한 많은 문헌들이 이미 있다.방법 및 응용 프로그램의 개발은 CAA 회의의 연례 간행물에 가장 잘 반영되어 있습니다(하단 외부 링크 섹션 참조).적어도 두 개의 저널, 이탈리아 고고학 학술지와 영국 고고학 컴퓨터 뉴스레터는 고고학 컴퓨팅 방법을 전문으로 하고 있다.AI Science는 다음과 같은 다양한 기초 연구 주제에 기여합니다.

AI 과학은 고고학적 추론과 지식 구축에 대한 형식화된 접근을 지지한다.컴퓨터 과학(알고리즘과 소프트웨어 설계, 데이터베이스 설계와 이론), 지리정보 과학(공간 통계와 모델링, 지리정보 시스템), 인공지능 연구(감독 클라스)와 같은 수많은 다른 분야로부터 방법과 이론을 차용, 적응 및 강화한 여러 학문이다.분류, 퍼지 논리, 생태학(점 패턴 분석), 응용 수학(그래프 이론, 확률 이론) 및 통계학.

트레이닝 및 조사

고고학의 과학적 진보는 다른 학문과 마찬가지로 과거 인간의 행동과 그 현상의 기초가 되는 과정에 대한 추상적이고 일반적이며 이전 가능한 지식을 구축해야 합니다.정량화는 직관적 인식의 한계를 넘어 우리의 과학적 능력을 추상화하고 확장하는 궁극적인 알려진 방법을 제공한다.고고학적 정보의 취급과 추론에 대한 정량적 접근은 고고학적 연구에서 과학적 방법의 중요한 주체를 구성한다.이들은 순수하게 인지적이고 비공식적인 추론을 하기에는 너무 방대하거나 복잡한 정보를 처리하기 위한 도구, 대수학, 통계학 및 컴퓨터 알고리즘을 제공한다.그들은 또한 고고학과 지구물리학, 지질정보과학, 응용통계학과 같은 수많은 정량과학 사이에 다리를 놓는다.그리고 그것들은 고고학 과학자들이 형식적이고 투명하며 이해할 수 있는 방식으로 연구를 설계하고 수행할 수 있게 해준다.

새로운 연구 분야로 떠오르고 있는 AI 과학은 현재 특히 학술 교육에서 보다 강력하고, 충분한 자금과 제도화된 임베딩을 필요로 하는 다소 분산된 분야입니다.명백한 진보와 유용성에도 불구하고, 오늘날의 양적 고고학은 종종 고고학적 훈련과 교육에 불충분하게 표현된다.이 문제의 일부는 수학과 인문주의 고고학 사이의 겉으로 보이는 갈등에 대한 오해일 수 있다.

그럼에도 불구하고 디지털 발굴 기술, 현대 유산 관리 및 복잡한 연구 문제에는 숙련된 학생과 연구자들이 끊임없이 증가하는 방대한 양의 미처리 고고학 데이터와 연구 문제를 처리하기 위한 효율적이고 신뢰할 수 있는 새로운 방법을 개발해야 합니다.따라서, 고고학 학생들에게 수학, 통계학, 컴퓨터 과학과 같은 양적 과학에 탄탄한 배경을 제공하는 것이 오늘날 그 어느 때보다 중요한 것으로 보인다.

현재 영국에 소재한 대학들은 미래의 정량 고고학자들을 위한 학습 프로그램을 가장 많이 제공하고 있으며, 이탈리아, 독일, 네덜란드의 더 많은 기관들이 빠르게 강력한 프로파일을 개발하고 있다.독일에서는 2005년 키엘 대학에서 AI 과학에 관한 국내 최초의 강사직("Archaeoinformik")이 설립되었습니다.2016년 4월 쾰른 대학(고고고학 연구소)에 고고학 교수직이 처음으로 설립되었습니다.

양적 고고학 및 AI 과학의 학생과 연구자들에게 가장 중요한 플랫폼은 현재 30년 이상 존재해 왔으며 매년 유럽의 다른 도시에서 열리고 있는 CAA(Computer Applications and Quantitive Methods in Archiology) 국제회의입니다.비엔나의 도시 고고학 부서에서는 국제적인 중요성이 빠르게 증가하고 있는 연례 행사도 개최하고 있습니다(아래 링크 참조).

레퍼런스

  1. ^ Sinclair, Anthony (2016). "The Intellectual Base of Archaeological Research 2004-2013: a visualisation and analysis of its disciplinary links, networks of authors and conceptual language". Internet Archaeology (42). doi:10.11141/ia.42.8.
  2. ^ Karl, Stephan; Bayer, Paul; Mara, Hubert; Márton, András (2019), "Advanced Documentation Methods in Studying Corinthian Black-figure Vase Painting" (PDF), Proceedings of the 23rd International Conference on Cultural Heritage and New Technologies (CHNT23), Vienna, Austria, ISBN 978-3-200-06576-5, retrieved 2020-01-14
  3. ^ Graz University 고고학 컬렉션인 Aryballos No. G26의 컴퓨터 단층 촬영과 롤아웃을 보여주는 YouTube의 코린트식 흑자형 꽃병 그림을 연구하는 고급 문서 방법.이 비디오는 GigaMesh 소프트웨어 프레임워크(cf. doi:10.11588/heidok.00025189)를 사용하여 렌더링되었습니다.
  4. ^ Fecher, Franziska; Reindel, Markus; Fux, Peter; Gubler, Brigitte; Mara, Hubert; Bayer, Paul; Lyons, Mike (January 2020), "The archaeological ceramic finds from Guadalupe, Honduras: optimizing documentation with a combination of digital and analog techniques", Journal of Global Archaeology (JOGA), Bonn, Germany, vol. 1 – via ResearchGate
  5. ^ Trinkl, Elisabeth (2013), Interdisziplinäre Dokumentations- und Visualisierungsmethoden, CVA Österreich Beiheft 1 (in German), Vienna, Austria: Verlag der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (VÖAW), ISBN 978-3-7001-7544-5, retrieved 2020-01-14
  6. ^ "Internet Archaeol. 15. Archaeological Informatics. Beyond Technology". intarch.ac.uk. Retrieved 2022-04-27.

추가 정보

외부 링크

컴퓨터 고고학 연구

연구 그룹 및 기관

회의

고고학적 IT 서비스 프로바이더