In the field of heritage data management, museums often face challenges in developing effective methods for interpreting and retrieving information for virtual curation. This is often due to a lack of integration between humanistic methodologies with computational analysis approaches. This research sought to address this issue by proposing a method of systematically designing analysis procedures based on traditional art historical practices, using a combination of topic modeling and semantic segmentation. It aims to create a semantic connection between images and text materials, enabling the creation of a semantic network that facilitated the navigation of paintings and documents for virtual art curation.
가상 박물관 큐레이션을 위한 데이터 관리와 정보 해석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 토픽 모델링과 영상 분할 기법을 사용하여 큐레이터들에게 좀 더 효과적인 방법으로 정보를 전달할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구는 토픽 모델링과 영상 분할 기술을 결합하여 전통적인 미술사적 방법론에 따른 분석 절차를 체계적으로 설계하는 방법을 제안함으로써 문제를 해결하고자 하였다. 이미지와 텍스트 자료의 의미적 연결을 만들어 가상 미술 큐레이션을 위한 그림과 문서의 탐색을 용이하게 하는 의미적 네트워크를 구축하는 것을 목표로 한다.
