사진 이미지분석을 통한 문자해독과 목간사진 촬영을 위한 제안 _ 299

Ⅰ. 머리말

Ⅱ. 사진 이미지 정보의 구조

Ⅲ. 파장별 사진 이미지의 구분과 특징

Ⅳ. 화질과 정보인식의 난이도

Ⅴ. 시각인식의 원리와 한계

Ⅵ. 이미지분석을 통한 문자의 명료화와 해독 사례

Ⅶ. 목간사진 촬영을 위한 제안

Ⅷ. 맺음말

목간 연구에는 목간의 출토현장의 기록, 기초 조사, 공개, 문자 판독, 보존처리, 보관 및 전시의 단계에

이르기까지 많은 사진이 촬영된다. 모든 사진이 목간의 연대, 쓰임새, 문자해독에 중요한 단서가 된다. 문자

의 판독은 사진과 실물에 나타난 묵흔을 바탕으로 육안으로 판단하는 과정을 거치게 된다. 선명한 묵흔이

나타나는 경우도 있지만 지중 또는 해저에서 출토된 목간의 경우에는 묵흔을 육안으로 관찰하기 어려운 경

우가 많다. 사진 촬영의 방법과 이미지 분석 기법에 따라 육안에 의한 문자 판독의 난이도가 크게 달라질

수 있다. 이미 촬영된 목간 사진의 화질개선을 포함한 이미지 분석작업을 통하여 묵흔을 보다 인식하기 쉽

게 가시화하는 방법의 예시와 함께 문자해독에 도움이 될 수 있는 목간촬영시의 주의점 등을 제안한다.

▶ 핵심어: 목간, 사진, 사진촬영, 사진의 종류, 이미지의 구조, 화질, 이미지분석, 정보인식, 화질향상, 가시화

논 문

사진 이미지분석을 통한

문자해독과 목간사진 촬영을 위한 제안

유우식*

* 미국 캘리포니아주 WaferMasters, Inc. 사장 겸 최고기술책임자, 경북대학교 인문학술원 객원연구원

300 _ 한국목간학회 『목간과 문자』 24호(2020. 6.)

I. 머리말

木簡연구에 있어서 사진 촬영은 크기, 모양, 색상, 상태의 기록뿐 아니라 적혀 있는 문자의 해독을 위해

필수 불가결한 작업이다. 글자가 선명하고 누구나 알아볼 수 있는 상태라면 육안으로도 해독이 가능하겠지

만 오랜 시간 땅속 또는 해저에 묻혀 있다가 출토되는 경우가 대부분이어서 문자의 유무를 육안으로 판독

하기 어려운 경우도 많고 흘려쓴 문자도 많아 보는 이에 따라 다르게 읽히는 경우도 많다. 문자 판독을 위

해서 실물을 계속 전시하거나 공개하기도 어려운 현실적인 문제도 존재한다. 목간 사진을 통해서 문자의

해독이 진행될 수 밖에 없는 현실적인 이유이기도 하다. 사진은 실물의 정보를 기술을 이용하여 평면상에

사실적으로 옮겨 놓은 것이지만 실물을 보는 것과는 느낌이 다른 경우도 많다. 사진에 의한 문자판독과 더

불어 실물과의 대조작업 또한 필요한 과정이다.

사진의 경우 연구자 및 일반인들과의 정보교환의 수단으로 사용될 수 있으며 사진 이미지의 확대, 축소,

채색, 색상의 선택과 강조 등 다양한 후속작업을 통하여 문자해독을 용이하게 할 수 있는 장점이 있다. 사

진 촬영도 용도에 따라 흑백사진, 컬러사진, 적외선사진, X선 사진 등으로 구별하여 촬영하게 되면 육안으

로 인식할 수 없는 정보를 얻게 되는 경우도 있다. 누군가에 의해서 촬영된 사진 이미지를 제공받아 문자해

독을 하는 경우 해독률과 정확도는 사진 이미지의 화질에 따라 달라질 수 밖에 없다. 문자를 해독하는 사람

이 사진 촬영과 이미지분석의 전문가라면 이상적이겠지만 분업화사회의 현실에서는 그렇지 못한 경우가

대부분이다. 어느 분야에서든 전문성을 가지기 위해서는 상당한 기간의 교육과 훈련이 필요하기 때문이다.

각 분야 전문가들의 교류와 협업이 절실하다.

본고에서는 사진 이미지를 통한 문자해독에 있어서 해독률을 높이기 위해서 필요한 사진 이미지의 특성

과 그러한 사진 이미지 촬영에 필요한 몇가지 고려사항을 정리하여 제안한다. 사진 이미지의 시각적 인식

에 관한 이해를 돕기 위하여 사진 이미지 정보의 구조, 사진 이미지의 종류, 화질과 정보추출의 난이도, 시

각인식의 원리와 한계 등에 관한 기본적인 사항을 간단히 정리하여 소개하고 몇 가지 목간사진의 이미지분

석 사례를 예시한다. 마지막으로 목간의 문자해독률을 향상시키는데 도움이 될 수 있는 사진 촬영방법을

제안한다.

II. 사진 이미지 정보의 구조

예전에는 필름을 사용하여 사진을 촬영하고 기록했지만 이제는 대부분의 사진이 디지털 카메라로 촬영

되고 전자 파일로 보존되고 있다. 필름을 사용해서 촬영된 사진도 디지털 스캐너나 사진촬영을 통해서 전

자 파일로 변환하여 보존되고 있다. 이런 의미에서 모든 사진 이미지는 디지털방식의 전자 파일로 생각할

수 있다. 전자 파일로 보존된 이미지 파일은 한정된 수량의 물리적인 사진의 제공으로만 가능했던 이미지

분석이 전자 파일의 공유만으로 여러 분야의 전문가들과의 의견과 정보교환이 가능해졌다. 과거에는 대면

사진 이미지분석을 통한 문자해독과 목간사진 촬영을 위한 제안 _ 301

에 의한 의견교환이 주된 연구 수단이었다고 하면 이제는 전자 파일의 공유와 원격 음성 또는 화상회의에

의한 연구의 비중이 날로 높아지고 있다. 사진 이미지를 전자 파일로 받게되면 모니터 화면에 표시하거나

인쇄하여 이미지를 육안으로 관찰하고 필요한 정보를 얻기 위해 노력한다.

개인의 디지털 사진 이미지 정보에 관한 친숙도에 따라서 확대(擴大, enlargement), 축소(縮小, reduc-

tion), 명도(明度, brightness), 명암 대비(明暗 對比, contrast), 백색 균형(白色 均衡, white balance 또는

WB), 색조 조정(色調 調整, tone adjustment), 채도 조정(彩度 調整, chroma adjustment) 등의 작업을 통

하여 필요한 정보를 인식하기 쉽게 조정하여 활용하기도 한다. 이하에 디지털 이미지 정보의 구조에 관하

여 간략하게 소개하고 목간 연구에 필수적인 사진 이미지분석을 통한 문자해독에 필요한 요소와 화질 향상

을 통한 문자 해독의 가능성과 한계에 관하여 살펴본다. 사진 이미지는 흑백(黑白, black and white(BW)),

정확하게는 회색 스케일(graysacle)과 천연색(天然色, color)으로 나누어 설명해야 하지만 목간의 글자는

먹으로 쓰여진 것이 대부분이기 때문에 연구 대상이 회색 스케일인 경우가 많기도 하고, 지면 관계상 회색

스케일 이미지의 경우로 한정하여 소개한다. 천연색 스케일의 이미지 정보의 구조와 이미지 정보 파일의

보존 형식(file saving format; 확장자 jpg, png, tif, bmp 등)에 의한 차이점과 장단점은 다른 자료를 참고

하시길 바란다. 1),2)

디지털 이미지 정보는 그림 1에 표시한 것처럼 아주 미세한 크기의 화소(畵素, pixel) 모눈을 평면상에

빼곡하게 배열한 형태로 되어 있다. 각각의 화소에는 밝기 정보(color의 경우에는 밝기와 색상정보)가 들어

있는데 일반적으로는 8비트(8-bit)의 형식으로 정보가 기록되는데 2진수로 8자리의 숫자로 구성되어 있어

그 조합이 28(= 2x2x2x2x2x2x2x2 = 256, 0에서 255까지)가지의 값을 가질 수 있다. 밝기가 없는 것을 0

으로 정의하고 가장 밝은 것을 255로 정의하고 있다. 따라서 그림 1에 표시한 것처럼 가장 어두운 검은 색

이 0이고 가장 밝은 흰색이 255에 해당된다. 각각의 화소는 밝기의 정보를 가지고 있지만 위치가 정해지지

않으면 의미있는 이미지가 될 수 없다. 각각의 화소는 밝기의 정보와 더불어 x축과 y축 좌표의 정보와 함께

기록된다. 이미지 정보의 경우 왼쪽 가장 위가 원점으로(0, 0)이고 오른쪽으로 모눈을 하나씩 지나갈 때마

다 x값이 1씩 증가하고 아래쪽으로 모눈을 하나씩 지나갈 때마다 y 값이 1씩 증가한다. 각각의 화소의 밝

기의 분포와 좌표의 정보를 바탕으로 사진 이미지상의 형상을 육안으로 인식하는과정을 통하여 이미지에

서 필요하 정보를 추출하게 된다.

최근의 모니터 화면에서는 화소의 크기가 너무 작아 화소 하나 하나를 육안으로는 관찰 할 수 없다. 최

근에 출시된 모니터 화면의 화소의 크기는 가로 세로의 크기가 0.1245㎜ 에서 0.303㎜ 사이의 것이 사용되

고 있어 1㎜당 약 8개 내지 3개의 화소가 배열되어 있는 셈이다. 프린터에서도 비슷한 개념이 사용되는데

150dpi 또는 300dpi(dpi: dots per inch, 1inch(25.4㎜) 당의 인쇄된 점의 수)로 계산하면 1㎜당 5.9개

11.8개의 점으로 인쇄되기 때문에 육안으로는 점을 하나씩 구별할 수 없다. 최근 수년간의 전자산업과 통

1) 유우식, 2018, 「이미지 데이터의 구성과 활용(1) - 이미지란」, 『캐드앤그래픽스』 제1호, pp.100-103.2) 유우식, 2018, 「이미지 데이터의 구성과 활용(2) - 빛과 색, 가시화」, 『캐드앤그래픽스』 제2호, pp.108-113.

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신 기술의 발달로 스마트 폰(smart phone)을 비롯한 각종 촬영기기의 성능이 비약적으로 높아져서 고해

상도의 사진을 손쉽게 촬영하고 보존하며 전송할 수 있게 되었다. 고해상도의 이미지 파일은 대형 모니터

화면에 표시하거나 사진을 크게 확대하여 인쇄하더라도 화질이 저하되지 않아 매우 유용하다.

고해상도 사진 이미지의 이러한 특징 때문에 일반적으로 고해상도의 이미지를 선호하는 경향이 있지만

목간의 문자해독에 있어서는 필요이상의 고해상도의 사진 이미지가 그다지 도움이 되지 않을 뿐만 아니라

이미지 자료의 보존과 후속작업에 부담이 될 수 있다. 경우에 따라서는 고해상도의 사진 이미지를 촬영하

더라도 원본 이미지는 그대로 보존하고 원본 이미지를 축소해서 새로운 이미지 파일로 보존해서 작업하는

것이 더욱 효율적인 경우가 많다. 목간 문자의 석독에 사용하는 이미지 파일의 해상도의 적합성도 주의해

서 살펴볼 필요가 있다.

III. 파장별 사진 이미지의 구분과 특징

사진 이미지라고 하면 일반적으로 가시광선 영역을 일컫지만 우리 눈으로는 볼 수 없는 영역의 정보도

그림 1. 이미지 정보의 구조와 본질(밝기가 다른 각각의 화소가 평면상에 특징적인 배열을 한 것)

사진 이미지분석을 통한 문자해독과 목간사진 촬영을 위한 제안 _ 303

밝기가 다른 각각의 화소로 평면상에 배열되고 그 배열에 의미가 있다면 그 배열이 인위적인 것이거나 무

작위적인 것이라고 하더라도 사진 이미지라고 할 수 있다. 의료용 X선 사진, 자외선(UV: ultra violet) 사진,

적외선(IR: infrared) 사진, 열화상(thermography) 사진, 초음파(ultrasound) 사진 또한 자주 사용되는 사

진 이미지들이다. 빛은 전자기파(電磁氣波) 에너지로 그 에너지(또는 주파수, 파장)에 따라 여러가지 대역

(帶域)으로 분류된다(그림 1). 에

너지가 큰 것부터 나열하면 감마

선(ga㎜a ray), X선(X-ray), 자외

선(UV: ultra violet), 가시광선

(可視光線), 적외선(IR: infrared),

테라헤르츠(THz: terahertz), 마

이크로 파(MW: microwave), 방

송용 전파(radio wave)로 구분

한다. 참고로 초음파(超音波, ul-

trasound)는 전자기파는 아니나

물체의 내부에서 반사되는 음파

의 강도, 방향, 지연시간 등의 정

보를 활용하여 물체의 내부의 상

태를 조사하는데 사용되는 기술

이다.

전자기파의 에너지가 낮을 수

록(주파수가 낮을수록, 파장이

길수록) 물체에 깊숙하게 침투하

여 물체의 내부의 정보를 얻을

수 있게 하는 특징이 있어 여러

종류의 전자기파를 용도에 맞게

구분하여 사용할 수 있다. 가시

광은 파장으로는 400㎚ – 700㎚

3) Cosentino, Antonio, 2016, 「Terahertz and Cultural Heritage Science: Examination of Art and Archaeology」, 『Tech-nologies』 4(1), 6; https://doi.org/10.3390/technologies4010006

4) Kim, Gyuho; Kim, Jung Gon; Kang, Kitaek; Yoo, Woo Sik, 2019, 「Image-Based Quantitative Analysis of Foxing Stains on Old Printed Paper Documents」, 『Heritage』 2019.2, pp.2665-2677.

5) 유우식, 2020, 「이미지 데이터가 갖는 정보와 그의 활용(4) - 초분광 이미지의 촬영과 활용」, 『캐드앤그래픽스』 제4호, pp.101-111.

3-5

그림 2. 전자기파의 구분과 특징((a) 문화재와 예술품의 조사에 활용되는 전자기파의 대역별 조사 깊이의 차이,3) (b) 원화를 이미지 해석 소프트웨어4),5)를 사용하여 가시광선의 파장대역 이미지로 추출한 예)

304 _ 한국목간학회 『목간과 문자』 24호(2020. 6.)

(주파수: 749.5THz -428.3THz, 에너지: 3.1eV – 1.77eV)의 매우 좁은 영역의 전자기파로 우리 눈의 시신

경을 자극하여 시각적인 감각을 느낄 수 있게 한다. 색과 밝기를 구별할 수 있게 하는 것도 이러한 시각작

용의 결과물이다. 자외선도 적외선도 볼 수 없다. 자외선은 안구와 피부에 손상을 일으키고 적외선은 피부

로 따스함을 느끼게 하기는 하지만 시각작용을 일으키지는 못하기 때문이다.

감마선과 X선도 눈으로 볼 수는 없지만 의료분야에서는 치료와 진단에 활용하고 있다. 감마선과 X선은

가시광이나 자외선보다 에너지가 훨씬 높지만 높은 출력을 사용하여 물체를 관통시켜 물체의 내부 상태를

비파괴적으로 조사하는데 사용한다. 적외선의 경우에도 문화재나 예술품의 조사에도 활용되고 있다. 파장

이 비교적 긴 적외선(주파수: 33.3THz - 21.4THz, 파장: 9㎛ –14㎛, 에너지: 137.8meV - 88.5meV)을 활

용한 열화상 이미지도 원격 체온측정 등에 널리 사용되고 있다.

태라헤르츠(THz, terahertz) 는 적외선과 마이크로 파의 중간영역의 전자기파로 주파수로는 0.1THz to

10THz(파장범위: 3㎜ - 30㎛,에너지 범위: 0.41meV - 41.35meV) 대역에 해당한다. 공항의 보안 검색대

에서 사용하는 검색장비가 전형적인 활용예이다. 적외선보다 더 깊은 곳까지의 정보를 얻어낼 수 있어 옷

을 입은 상태에서도 옷과 피부 사이의 정보를 가시화할 수 있다. 이러한 특성를 활용하여 문화재와 예술분

야에서도 테라헤르츠를 사용한 회화류의 안료층의 두께와 덧칠등의 흔적을 찾아내는데 활용되고 있다. 목

간분야의 연구에도 적용해 봄직한 기술이다.

목간분야에서는 주로 묵서(墨書)의 흔적을 찾아내는 것이 문자를 석독하는데 매우 중요하다. 따라서 관

련 기술분야의 전문가들과의 협업을 통하여 현재 주로 사용되는 가시광과 적외선 이외의 광원을 활용한 묵

흔(墨痕)의 가시화를 시도해 보는 것이 바람직하다.

IV. 화질과 정보인식의 난이도

이미지의 화질에 따라서 정보인식의 난이도가 달라진다는 것은 쉽게 짐작할 수 있다. 화질을 결정하는

요소는 크기, 시야각, 해상도, 명암대비, 색상(또는 채도) 등 다양한 요소가 있다. 검은 바탕의 흰색 글씨일

때와 흰색 바탕의 검은색 글씨도 같은 내용이라도 전혀 다른 인상을 준다. 컬러 이미지의 경우에도 배경의

색상에 따라서 정보인식의 난이도가 달라진다. 시력검사 시에 색맹과 색약을 검사하는데 사용되는 도표만

보더라도 색상의 조합이 우리의 눈으로 정보를 인식하는데 지대한 영향을 미치고 있다는 것은 쉽게 짐작할

수 있다. 환경의 조명조건에 따라서도 육안에 의한 정보인식의 난이도도 크게 달라지게 된다.

주어진 이미지로 육안에 의존하여 판단하기보다는 인식하기 쉬운 이미지로 변환하게 되면 지금까지 육

안으로 식별하기 어려웠던 정보도 비교적 용이하게 인식할 수 있게 되는 경우가 많이 있다. 그림 3에 시력

검사용 명암대비 도표상의 배경의 흰색과 검은 색 글자의 밝기를 0 - 255단계로 그래프로 나타내 보았다.

상단의 글자는 배경의 흰색은 밝기가 255이고 글자는 0에 가까운 값을 가지고 있어 배경과 글자의 명암대

비가 크다는 것을 알 수 있다. 이와는 대조적으로 하단의 글자의 경우는 글자의 밝기도 250정도로 배경의

사진 이미지분석을 통한 문자해독과 목간사진 촬영을 위한 제안 _ 305

255와 큰 차이가 없다. 명암대비가 거의 없어 육안으로 글자를 인식하는 것이 거의 불가능하다. 이렇게 주

어진 이미지의 명암대비가 거의 없는 경우에도 명암의 차이만 있다면 그림 3의 오른쪽에 예시한 바와 같이

이미지 분석 소프트웨어를 사용하여 국부적으로 명암대비를 크게하여 육안으로 용이하게 구별할 수 있게

할 수 있다. 컬러 이미지의 경우에도 채도와 명암대비를 극대화하여 필요한 정보를 강조해 화질에 문제가

있는 이미지라고 하더라도 정보인식의 난이도를 낮추어 활용하는 것도 가능하다.

V. 시각인식의 원리와 한계

명암대비가 큰 이미지 일수록 육안으로 시각적으로 인식하기 쉬워지는 경향이 있는 것은 사실이나 명암

의 반복주기에 따라서 인식능력에 차이가 발생한다. 그림 4의 이미지와 그래프를 보면 윗쪽은 밝기가 0 –

255의 절반인 127로 명암의 변화가 없고 아래쪽으로 갈수록 명암대비가 커져서 밝기가 0 - 255 사이를 반

그림 3. 시력검사용 명암대비 도표((a) 상단과 하단의 글씨의 0 - 255수준의 명암대비 비교, (b) 이미지 분석 소프트웨어를 사용한 명암대비 조정전과 조정후의 도표)

306 _ 한국목간학회 『목간과 문자』 24호(2020. 6.)

복하는 정현파(正弦波)를 그리고 있다. 그림의 왼쪽은 반복주기가 넓고 오른쪽으로 갈수록 반복주기기 좁

아진다. 우리의 눈으로 형체를 인식할 수 있는 범위는 이미지의 중심에서 종모양의 영역의 아랫쪽의 이미

지만 형체를 인식할 수 있다. 명암대비의 크기도 중요하지만 명암대비의 간격도 육안으로 형체를 인식하는

데 상당히 큰 영향을 주고 있음을 알 수 있다. 문자의 인식이 어렵다고해서 무작정 이미지를 확대하는 것보

다는 적당한 크기의 이미지로 조절해서 보는 것 또한 매우 중요한 작업임을 엿볼 수 있다.

우리는 시야에 들어온 시각적 신호를 어떠한 형태로든 의미있는 정보로 추출하여 활용하려고 한다. 시

각적 신호 자체는 아무런 의미가 없는 자연현상의 일부이지만 지속적이고 반복적인 자극과 그 자극과 동반

된 현상과의 상관관계를 통해서 시각적인 자극의 의미를 학습해 가게 된다. 자극의 패턴을 파악해서 분류

그림 4. 명암대비와 명암의 반복주기가 시각에 주는 영향(명암의 차이가 없으면 형상을 구별하지 못하고 명암의 반복주기에 따라서도 시각적 인지능력이 달라진다.)

사진 이미지분석을 통한 문자해독과 목간사진 촬영을 위한 제안 _ 307

하고 필요한 정보를 추출하여 활용하게 된다. 개인의 경험에 따라서 같은 시각적인 자극에 대해서 다르게

반응하고 다른 정보를 얻게 되는 것은 이러한 이유에서이다.

그림 5에 인간의 상상력과 과거의 경험에 따라서 다르게 보이고 다르게 해석될 수 있는 이미지를 모아

보았다. 이미지에 명암대비가 없다면 정보가 없는 것과 같다. 축구공처럼 보이는 이미지를 자세히 보면 검

은 5각형이 어떤 규칙을 가지고 배치되어 있을 뿐이다. 축구공의 외형은 표시되어 있지 않지만 과거의 경

험을 통해서 이 이미지가 축구공의 이미지와 가장 근접하다고 판단하기 때문에 축구공이라고 인식하게 된

것에 지나지 않는다. 외곽선이 없는 흰 삼각형, 공작새의 몸통, 비행기, 뽀족한 돌기가 있는 구형(球形) 물체,

u자와 a자 사이의 s로 추정되는 글자등 우리의 상상력으로 추정한 결과들이다.

그림 5. 인간의 상상력과 과거의 경험에 따라서 다르게 보이는 그림들의 예

308 _ 한국목간학회 『목간과 문자』 24호(2020. 6.)

모자이크 처리된 저해상도의 인물이 미국의 16대 대통령인 Abraham Lincoln(1809년 2월 12일 –

1865년 4월 15일)일 것이라는 것은 쉽게 짐작할 수 있을 것이다. 성장과정에서 위인전등을 통해서 그의 초

상화를 많이 보아왔기 때문에 저해상도의 모자이크 처리된 이미지라도 그러한 추론을 하게 되는 것이다.

손잡고 아래로 향하고 있는 사람들을 보면 위로 향한 흰색 화살표와 아래로 향한 흰색 화살표가 보이기

도 한다. 새와 물고기의 점진적인 변화도 자연스럽게 받아들이게 된다. 두 개의 모양의 기둥을 번갈아 세워

놓은 그림의 경우, 보기에 따라서는 서로에게 고개를 숙인 사람들로 보이기도 한다. 큰 나무도 왼쪽에는 고

릴라, 오른쪽에는 맹수가 있는 것으로 보이기도 한다. 마지막 그림은 보는 이에 따라서 아리따운 아가씨로

보이기도 하고 할머니로 보이기도 한다. 이처럼 명암대비가 분명한 같은 이미지를 보더라도 보는 이의 관

점과 경험에 따라서 전혀 다른 특징에 착목하게 되어 다른 결론에 도달하는 위험이 도사리고 있다.

그림 6에 모양이 비슷한 한자의 저해상도 이미지와 고해상도 이미지를 같은 크기로 표시하여 비교해 보

았다. 저해상도 이미지의 하나는 바로 세워 두었고 다른 하나는 비스듬하게 세워 두었다. 비스듬하게 세워

둔 저해상도 이미지가 바로 세워 둔 것보다 비교적 비슷한 모양의 한자도 용이하게 구별할 수 있음을 알 수

있다. 이것은 이미지의 정보가 xy평면상에 작은 화소의 배열로 이루어진 것과 관계가 있다. 한자의 획은 가

로와 세로의 획이 많아서 x축, y축과 평행하게 쓰이기 때문에 해상도를 낮추면 x 또는 y축 방향의 정보가

소실되기 쉽기 때문이다. 바로 세워둔 저해상도 이미지에서도 사선부분의 정보는 비교적 잘 유지되고 있음

을 확인할 수 있다. 이러한 디지털 이미지의 특징을 이해하고 활용하게 되면 저해상도의 이미지라고 하더

라도 문자정보를 추출하여 활용하는데 도움이 될 수 있다.

그림 6. 모양이 비슷한 한자(人: 사람 인, 入: 들 입, 八: 여덟 팔, 土: 흙 토, 士: 선비 사, 天: 하늘 천, 夭: 일찍 죽을 요, 市: 저자 시, 巿: 술갑 불)의 저해상도 이미지((a), (b))와 고해상도 이미지(c)의 인식 난이도 비교

사진 이미지분석을 통한 문자해독과 목간사진 촬영을 위한 제안 _ 309

VI. 이미지분석을 통한 문자의 명료화와 해독 사례

1. 흑백 사진 이미지의 명암대비의 최적화

국립중앙박물관이 소장한 전라남도 신안군 앞바다에서 발굴된 원나라의 목간(소장품번호: 신안 23738)

의 흑백 사진을 이미지 분석 소프트웨어를 사용하여 여러 가지 형태의 이미지로 가공하여 목간에 씌여 있

는 글자를 인식하기 쉽게 만든 예를 그림 7에 표시하였다. 흑백 사진의 원본 이미지(a)상에서는 명암대비가

크지 않아 목간의 문자를 읽어내는 작업이 어려운 부분도 있었다. 이미지 분석 소프트웨어로 목간의 모양

그림 7. 국립중앙박물관이 소장한 전라남도 신안군 앞바다에서 발굴된 원나라의 목간(소장품번호: 신안 237386))의 흑백 사진의 문자를 인식하기 쉽게 변환하여 표시한 예

310 _ 한국목간학회 『목간과 문자』 24호(2020. 6.)

과 크기를 측정하기 위한 이미지로 변환(b)과 목간의 윤곽을 추출하는 작업(c)을 비롯하여 명암대비를 최

적화하여 새로운 이미지(d)로 만들고 그 반전 이미지(e)와 더불어 입체적인 이미지(f)로 표현하는 과정을

거치게 되면 목간상의 문자 해독은 물론 목간의 제원의 기록과 나무의 무늬까지도 상세하게 표현해 줄 수

있다.

2. 컬러 사진 이미지의 흑백 이미지로의 변환과 명암대비의 최적화

컬러 사진 이미지의 경우에도 사진의 색상분석을 통하여 흑백 사진 이미지로 변환할 때 명암대비가 최

대가 될 수 있도록 이미지상의 색상분포의 특징을 찾아내어 변환하게 되면 문자를 인식하고 해독하는데 도

움을 받을 수 있다. 그림 8에 태안 보물선에서 발굴된 고려목간의 컬러 사진 이미지를 사용하여 문자를 현

재화(顯在化)한 결과를 예시하였다.

6) https://www.museum.go.kr/site/main/relic/relicfull?fileId=6796231&relicId=579427) 태안 보물선서 고려 목간 첫 발굴 http://www.donga.com/news/article/all/20071012/8499363/1

6

7

그림 8. 태안 보물선에서 발굴된 고려 목간의 이미지7)(a), 명암 조정후의 흑백 이미지(b)와 그의 반전 이미지(c)

사진 이미지분석을 통한 문자해독과 목간사진 촬영을 위한 제안 _ 311

3. 컬러 사진 이미지로부터의 가상 초분광 이미지의 추출

목간의 컬러 시진을 촬영하게 되면 경우에 따라서는 문자가 거의 보이지 않는 경우도 있다. 그러한 경우

에도 앞에서 예를 든 시력검사용 명암대비 도표의 경우 처럼 약간의 명암 또는 채도의 차이만 남아 있어도

그 정보를 바탕으로 문자의 가시화가 가능하다. 8),9),10) 그림 9에 국립중앙박물관이 소장한 전라남도 신안군

앞바다에서 발굴된 원나라의 목간(소장품번호: 신안 2360811)) 의 컬러 사진의 색상정보를 활용하여 가시광

선의 파장대역별로 추출하여 표시하고 각각의 파장대역의 이미지에서 명암대비가 최대가 되로독 조정하고

흑백 이미지로 변환하여 표시하였다. 이미지 분석 소프트웨어는 미국 WaferMasters사의 PicMan12)을 사

용하였다. 컬러 이미지는 여러 파장대역에서의 서로 정도가 다른 명암대비의 이미지를 합쳐 놓은 것과 같

아서 평균적인 명암 대비가 채도의 차이로 표시된 것으로 볼 수 있어 반드시 시각적으로 문자를 인식하는

데 최적의 조건의 이미지로 보기 어려운 경우가 있다. 그림 9에서 보면 550㎚와 600㎚대역의 이미지가 가

8) 柳成煜, 兪祐植, 2019, 「イメージ·プロセッシングソフトウエアを用いた木簡情報分析(I)」, 『日本文化財科学会第36回大会 研究発表要旨集』, 東京, 2019年6月1日-2日, pp.288-289.

9) Ryu, Sungwook; Yoo, Woo Sik, 2019, 「A Basic Study on Conversion of Wooden Tablet Images into Digital Content using Quantitative Analysis」. 『The Proceedings of the 7th Symposium of the Society for Conservation of Cultural Heritage in East Asia』, Daejeon, Korea, 29–31 August 2019, pp.248–253.

10) 류성욱, 유우식, 馬場基, 2020, 「이미지프로세싱 소프트웨어를 이용한 손상목간의 해독 연구」, 『2020년 문화재보존과학회 춘계학술대회』(발표예정) .

11) https://www.museum.go.kr/relic_image/PS01001001/sin023/2017/0508125539187/700/sin023608-00-02.jpg12) Yoo, Woo Sik; Kim, Gyuho, 2017, 「An Application of Image Analysis in Conservation Science(I)」. 『Traditional

Techniques and Modern Technology -The Proceedings of the 6th Symposium of the Society for Conservation of Cultural Heritage in East Asia』, Shanghai, China, 24–26 August 2017, pp.359-366.

그림 9. 국립중앙박물관이 소장한 전라남도 신안군 앞바다에서 발굴된 원나라의 목간(소장품번호: 신안 23608)의 컬러 사진의 문자를 이미지 분석 소프트웨어로 가시광선의 파장대역별 가상 초분광 이미지를 추출하고 흑백 이미지로 추출한 예

312 _ 한국목간학회 『목간과 문자』 24호(2020. 6.)

장 명암대비가 현저하게 나타나 원본 이미지보다 문자를 판독하는데 유리한 조건임을 알 수 있다.

목간 사진의 경우 단순한 흑백사진보다는 컬러 사진이 정보의 내용도 풍부해서 문자해독을 위한 이미지

의 가공 또는 변환시에 시도해 볼 수 있는 조합이 많아 유리한 점이 있다. 컬러 사진 이미지도 육안관찰에

만 의존하게되면 명암대비나 채도대비가 뚜렷하지 않으면 문자의 판독이 불가능하다. 컬러 사진 이미지가

내포하고 있는 풍부한 정보를 육안에 의한 관찰만으로는 충분히 활용하지 못하기 때문이다. 이미지 분석과

변환작업을 통하여 보다 판독하기 쉬운 이미지로 만들어 활용할 수 있다.

4. 적외선 이미지 촬영에 적합한 파장대의 선택

적외선 사진의 촬영도 명암대비를 극대화하기 위한 방법의 일환으로 이해할 수 있을 것이다. 일반적으

로 적외선 사진 촬영시에 반도체 실리콘(Si)을 사용한 이미지 센서(image sensor)로 구성된 적외선 카메라

를 사용하게 되는데 실리콘 반도체의 물리적인 한계로 700㎚ – 1000㎚(0.7㎛ – 1.0㎛) 파장대의 정보만을

활용하게 된다. 그러나 이러한 파장대가 목간 촬영에 가장 적합한 파장대인지는 좀 더 실험이 필요하다. 이

미지센서의 반도체 재료에 따라서 반응하는 적외선 파장대역도 선택하여 사용할 수 있다. 이미지센서를 실

리콘에서 InGaAs로 변경하게 되면 900㎚ - 1700㎚(0.9㎛ - 1.7㎛)의 근적외선(SWIR: short wavelength

infrared) 대역에서의 적외선 이미지의 촬영이 가능하다. 이미지 센서를 InSb로 변경하게되면 중적외선

(MWIR: mid wavelength infrared) 영역인 3㎛ – 5㎛의 파장대의 적외선 사진의 촬영이 가능하며, 원적외

선(LWIR: long wavelength infrared) 카메라를 사용하면 7.5㎛ – 14㎛의 파장대의 열화상정보도 얻을 수

도 있다.

VII. 목간사진 촬영을 위한 제안

앞에서는 비교적 평평한 목간사진의 예를 들었다. 그러나 목간에는 형태와 면수(面數)가 다른 것13)도 있

고 최근에 발굴된 경산 소월리 목간14)처럼 휘어진 목간도 존재한다. 평평한 형태의 목간이라면 목간 전체

에 초점이 맞게 사진을 촬영하는 것은 그다지 어려운 일이 아닐 것이다. 그러나 그림 10에 예시한 소월리

목간처럼 휘어진 형태의 다면 목간이라면 우선 면수를 파악하는 것부터 어려움에 당면하게 된다. 면수가

파악되더라도 둥글고 휘어진 목간의 표면에 묵서로 쓰여진 문자의 묵흔을 전체적으로 초점을 맞추어 선명

하게 촬영하는 것은 매우 어려운 일이다. 목간의 외형과 촬영방향에 따라서 초점이 맞는 곳과 맞지 않는 곳

이 생기기 때문이다. 이것은 카메라의 렌즈와 조리개의 설정에 따라서 초점심도(焦點深度, DOF: depth of

field)가 달라지게 되는데 초점이 맞는 위치의 묵흔은 선명하게 촬영되겠으나 초점이 맞지 않은 위치의 묵

13) 이재환, 2019, 앞의 논문, p.15.14) http://www.hani.co.kr/arti/PRINT/925463.html

사진 이미지분석을 통한 문자해독과 목간사진 촬영을 위한 제안 _ 313

흔은 번진 것처럼 촬영될 수 밖에 없다. 이러한 경우, 외형을 기록하기 위한 사진과 문자해독을 위한 사진

을 별도로 촬영하는 것이 바람직하다. 그림 11에 A면부터 F면까지 6개의 면을 각각의 방향에서 촬영한 적

외선 사진 이미지라면 목간의 외형과 제원의 기록과 파악이 가능하다.

그러나 목간 자체가 긴 막대 형태이기 때문에 묵흔 전체를 초점이 맞게 촬영하기 어려울 뿐만 아니라 둥

근 막대기의 둘레에 쓰여진 문자를 한쪽면에서의 이미지만으로 판독하기에는 어려움이 있다. 이해를 돕기

위해 그림 12에 C면 사진 이미지를 4분할하여 문자가 크게 보이게 배치한 예를 들었다. 목간 자체가 휘어

져 있기 때문에 일부는 정면에서 바라본 문자가 촬영되어 있으나 대부분의 경우 문자가 비스듬한 방향에서

촬영된 사진 이미지로 문자를 판독할 수 밖에 없다. 정면에서 촬영된 이미지였다면 문자의 해독이 용이했

을 법한 부분도 있다. 이러한 목간의 경우 목간을 연속적으로 회전시켜가면서 사진 또는 동영상으로 촬영

하여 파노라마 사진형태로 재구성하게 되면 원통형 목간의 표면을 평면으로 전개한 사진으로 변환되어 문

자 해독이 용이해질 것으로 예상된다. 평평하지 않은 피사체의 경우 조명의 방향이나 조건에 따라서 필요

이상으로 반사광의 영향을 받는 부분이 생기기 때문에 명암대비를 최적화하는 작업을 거치더라도 문자를

선명하게 만드는 것은 쉽지 않다. 원통형 목간을 회전시켜가면서 연속촬영을 하게되면 강한 반사광의 영향

그림 10. 경산 소월리 목간의 외관사진과 사진촬영시의 촬영방향에 따른 초점심도의 문제로 예상되는 이미지 선명도의 영향

314 _ 한국목간학회 『목간과 문자』 24호(2020. 6.)

그림 11. 경산 소월리 목간의 A면부터 F면까지의 적외선 사진15)

사진 이미지분석을 통한 문자해독과 목간사진 촬영을 위한 제안 _ 315

으로 사진 이미지가 부분적으로 포화되어 문자의 해독에 필요한 정보의 질을 열화시키는 것을 방지할 수

있을 것이다.

가능하면 문자해독을 담당하는 연구자들과 사진촬영 담당자 간의 의견교환과 협업을 통해서 문자해독

에 필요한 고화질의 사진 이미지 정보를 취득하는 것을 추천하고 싶다. 문자의 해독은 사진 이미지 정보를

통해서 이루어지기 때문에 고화질, 고품질의 사진 이미지의 취득이 가장 중요한 일이기 때문이다. 사진 촬

영후에는 이미지 분석 전문가들의 도움을 받아 문자해독에 도움이 될 수 있도록 이미지의 명암대비, 채도

대비, 잡음제거, 파노라마 형태의 이미지로의 변환, 윤곽추출, 입체효과, 채색, 반전 등의 여러가지 기능을

조합하여 문자해독에 임하는 것이 바람직하다.

15) https://www.hankookilbo.com/News/Read/201912090985030266

15

그림 12. 소월리 목간의 고해상도 적외선 사진 이미지를 분할하여 표시한 예

316 _ 한국목간학회 『목간과 문자』 24호(2020. 6.)

VIII. 맺음말

본고에서는 목간의 출토현장의 기록, 기초 조사, 공개, 문자 판독, 보존처리, 보관 및 전시의 단계에 이르

기까지의 여러 단계에서 많은 사진이 촬영되고 있으며 촬영된 사진을 바탕으로 목간의 연구가 진행되는 점

에 착목하여 목간의 사진 촬영과 사진 이미지 분석을 통한 문자해독의 효율을 높이기 위한 방법을 제안하

였다. 모든 사진은 목적의식을 가지고 촬영된 것으로 목간의 연대, 쓰임새, 문자해독에 중요한 단서로 활용

된다. 문자의 판독은 사진 이미지와 실물의 목간에 나타난 묵흔을 바탕으로 육안으로 판단하는 과정을 거

치게 되는데 선명한 묵흔이 나타나는 경우도 있지만 지중 또는 해저에서 출토된 목간의 경우에는 묵흔을

육안으로 관찰하기 어려운 경우가 많아 사진 촬영시의 세심한 주의와 배려가 요구된다. 촬영된 사진 정보

를 바탕으로 이미지 분석 기법을 활용하여 육안에 의한 문자 판독이 용이하게 목간 사진의 화질개선과 희

미한 묵흔의 가시화기술도 병용할 것을 제안하였다. 목간의 형태에 알맞는 사진 촬영의 중요성과 이미지의

생성과 가독성을 높이기 위한 이미지의 변환을 포함한 이미지 분석기술의 활용법에 관하여도 제안하였다.

아울러 사진 촬영자와 문자 해독 연구자 간의 의견교환과 협업의 중요성을 강조하였다.

투고일: 2020. 4. 10. 심사개시일: 2020. 5. 1. 심사완료일: 2020. 5. 20.

사진 이미지분석을 통한 문자해독과 목간사진 촬영을 위한 제안 _ 317

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sin023608-00-02.jpg

사진 이미지분석을 통한 문자해독과 목간사진 촬영을 위한 제안 _ 319

Suggestions for Photographing and Reading Texts on Wooden Tablets

through Photographic Image Analysis

Yoo, Woo-sik

For the study of historic wooden tablets, a large number of photos are taken from the excavation

site of the wooden tablets to the stages of basic investigation, disclosure, text reading, preservation,

storage, and exhibition. All photos are important clues towards absolute age dating, use, and reading

of texts on historic wooden tablets. The reading of the text is judged by the naked eye based on the ink

marks on the photos and wooden tablets. Although there are cases where clear ink marks appear, it is

often difficult to observe the ink marks with the naked eye in the case of wooden tablets excavated

from the ground or the seabed. Difficulty in reading texts on the excavated wooden tablets by the na-

ked eye may vary greatly depending on the method of photographing and on image analysis technique

afterwards. We propose an example of how to visualize the unclear ink marks more easily through im-

age analysis, including the improvement of the quality of the previously photographed wooden tablet

images, and we suggest precautions on photographing for better visual recognition of ink marks on his-

toric wooden tablets to facilitate reading texts.

▶ Key words: wooden tablets, photo, photographing, types of photo, image structure, image quality, im-

age analysis, visual recognition of information, image quality improvement, visualization

사진 이미지분석을 통한 문자해독과 목간사진 촬영을 위한 제안국문초록I. 머리말II. 사진 이미지 정보의 구조III. 파장별 사진 이미지의 구분과 특징IV. 화질과 정보인식의 난이도V. 시각인식의 원리와 한계VI. 이미지분석을 통한 문자의 명료화와 해독 사례VII. 목간사진 촬영을 위한 제안VIII. 맺음말참고문헌Abstract