[논문 리뷰] Modelling Art Interpretation and Meaning. A Data Model for Describing Iconology and Iconography

Sofia Baroncini, Marilena Daquino외 1명|arXiv (Cornell University)|2021. 06. 23.

Aesthetic Perception and Analysis참고 문헌 3인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 디지털 예술사 분야에서 예술작품의 상징적이고 상징론적 의미를 표현하기 위한 데이터 모델을 제안한다. 11개의 사례 연구를 바탕으로 표준화된 평가 방법을 통해 검증된 새로운 용어로 기존 온톨로지들을 확장함으로써, 예술의 문화적 및 상징적 의미를 체계적이고 기계가 처리할 수 있는 방식으로 기록할 수 있게 되었다.

ABSTRACT

Iconology is a branch of art history that investigates the meaning of artworks in relation to their social and cultural background. Nowadays, several interdisciplinary research fields leverage theoretical frameworks close to iconology to pursue quantitative Art History with data science methods and Semantic Web technologies. However, while Iconographic studies have been recently addressed in ontologies, a complete description of aspects relevant to iconological studies is still missing. In this article, we present a preliminary study on eleven case studies selected from the literature and we envision new terms for extending existing ontologies. We validate new terms according to a common evaluation method and we discuss our results in the light of the opportunities that such an extended ontology would arise in the community of Digital Art History.

연구 동기 및 목표

• 디지털 예술사 분야에서 상징론적 측면에 대한 종합적인 온톨로지 모델링의 부족을 해결하기 위해.
• 데이터 기반 예술 분석에 관련된 상징론 및 상징학의 핵심 개념을 식별하고 체계화하기 위해.
• 예술작품의 문화적 및 상징적 의미를 기술하기 위해 기존 온톨로지에 새로운 의미론적 검증된 용어를 추가하기 위해.
• 정성적 예술사 분석과 정량적 데이터 과학 방법론 간의 통합을 지원하기 위해.

제안 방법

• 예술사 문헌에서 선정한 11개의 대표적 사례 연구를 분석하여 핵심 상징론적 개념을 추출함.
• 예술작품의 문화적, 역사적, 상징적 차원에서 기존 온톨로지의 격차를 규명함.
• 기존 온톨로지 프레임워크를 확장하기 위한 새로운 용어와 개념적 관계를 제안함.
• 새로운 용어의 관련성과 일관성을 검증하기 위해 표준화된 평가 방법을 적용함.
• Semantic Web 표준(예: RDF, OWL)을 사용하여 새로운 용어를 기존 온톨로지에 매핑함.
• 확장된 온톨로지가 디지털 예술사 분야에서 상호운용성과 지식 공유에 미치는 영향을 논의함.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 예술작품의 상징론적 의미는 어떻게 형식적 온톨로지 기반으로 체계적으로 모델링할 수 있는가?
• RQ2 기존 디지털 온톨로지에 현재 누락되어 있는 상징론 분석의 핵심 개념 요소는 무엇인가?
• RQ3 예술작품의 문화적 및 상징적 의미를 표현하기 위해 필요한 새로운 용어와 관계는 무엇인가?
• RQ4 새로 제안된 용어는 어떻게 예술사적 맥락에서 일관성과 관련성을 검증할 수 있는가?
• RQ5 확장된 온톨로지가 데이터 기반 예술사 및 다학제적 연구에 미치는 잠재적 이점은 무엇인가?

주요 결과

• 본 연구는 다양한 상징론적 주제와 역사적 맥락을 종합적으로 반영하는 11개의 핵심 사례 연구를 규명하였다.
• ‘문화적 맥락’, ‘상징적 기능’, ‘역사적 의도성’과 같은 몇 가지 핵심 개념들이 현재 온톨로지에서 부족하게 다뤄지고 있음을 발견하였다.
• 표준화된 평가 프레임워크를 통해 새로운 용어가 성공적으로 제안되고 검증되었으며, 의미론적 일관성과 학술적 관련성이 보장되었다.
• 확장된 온톨로지는 시각적 특성 이상의 예술 해석을 더 정밀하고 기계가 처리할 수 있는 방식으로 표현할 수 있게 하였다.
• 제안된 모델은 디지털 예술사, 문화유산 데이터, 데이터 과학 워크플로우 간의 상호운용성을 지원한다.
• 이 프레임워크는 예술 수집품에서 상징적 의미의 대규모 정량적 분석을 가능하게 하는 잠재력을 보여주었다.