AI가 유럽 '녹색 보석' 선사 무역로를 추적하다

세비야 대학교 제공
 

찾아보니 이런 녹색돌을 녹색 광물 바리사이트variscite라 하는 모양이다.

스페인과 포르투갈 고고학자와 인공지능 전문가로 구성된 다학제 팀이 비파괴 고고학 측정 기술, 머신 러닝machine learning, 그리고 설명 가능한 인공지능explainable artificial intelligence (XAI) 도구를 결합해 고고학 연구에 적용 가능한 AI 시스템을 개발했다. 

연구팀은 선사 시대에 높은 평가를 받으며 기원전 5천년대에서 기원전 1천년대 사이 서유럽 전역에 걸쳐 광범위한 교환망을 통해 유통된 특징적 녹색 광물 바리사이트variscite의 고고학적 샘플 출처를 조사했다.

이 광물은 목걸이, 팔찌, 반지 및 기타 개인 장신구 제작에 사용되었다.

이 연구팀은 이베리아 반도 여러 고고학 유적에서 바리사이트 출처를 밝히기 위해 수년간 협력했다.

이를 위해 현재 바리사이트의 지질학적 표본과 고고학 발굴에서 발견된 표본을 비교했다.

광물을 분석하고 원소를 기록한 후, 발견된 미세한 화학적 변화를 비교했다.

이러한 유사성을 바탕으로 어느 지역에서 채굴되었는지 확인할 수 있다.

Journal of Archaeological Science에 게재된 이 연구는 리스본 대학교가 주도하고 밀라 이 폰타날스 인문학 연구소Milá y Fontanals Institution for Research in the Humanities (IMF-CSIC), 세비야 대학교, 알칼라Alcalá 대학교, 그리고 CIPAG(스페인어로 "가라프-오르달 선사시대 및 고고학 연구 단체Collective for the Research of Prehistory and Archaeology of Garraf-Ordal")가 참여했다. 
 

프레임워크 워크플로우. 출처: 고고학 과학 저널(2026). DOI: 10.1016/j.jas.2025.106428

각 광산의 고유한 지구화학적 발자국

이 연구의 혁신은 AI를 활용한 화학 성분 분석에 있다.

리스본 대학교 연구원이자 이 연구 주저자인 다니엘 산체스-고메스Daniel Sánchez-Gómez는 "이 모델은 각 광산의 고유한 지구화학적 발자국을 인식하는 법을 학습한다. 제작 후 수천 년이 지난 선사시대 구슬 출처를 파악할 수 있다"고 설명한다.

이러한 선구적인 접근법 덕분에 연구진은 바리사이트로 만든 고고학 유물의 지질학적 기원을 95% 정확도로 예측할 수 있었다.

이러한 방식으로 연구팀은 1,800개 이상 지질 샘플과 571개 고고학적 기록을 포함하는 현재까지 가장 광범위한 조성 데이터베이스를 구축했으며, 휴대용 X선 형광 분석기를 사용해 분석했다.

데이터 처리를 위해 머신 러닝에 널리 사용되는 랜덤 포레스트 알고리즘random forest algorithm을 사용했는데, 이를 통해 전례 없는 정밀도를 달성할 수 있었다.

IMF-CSIC 고고학자 페란 보렐Ferrán Borrell은 또한 "이 프로젝트에서 매우 주목할 만한 점은 정보가 Zenodo(유럽 OpenAIRE 프로그램 하에 개발되고 CERN에서 운영하는 개방형 저장소)에 업로드되어 다른 연구자들이 해당 데이터를 사용하여 자신만의 해석을 내릴 수 있다는 것이다. 이는 오픈 사이언스open science를 기반으로 삼는다"고 설명했다.

보렐은 연구 대상 샘플 일부가 채취된 스페인 가바Gavà의 선사 시대 바리사이트 광산 발굴 프로젝트를 지휘한다.

이 연구 결과를 통해 선사 시대 무역로를 재해석할 수 있게 되었다.
연구진은 이제 가바(스페인 바르셀로나)와 알리스테Aliste (스페인 사모라Zamora) 광산이 주요 생산 및 유통 중심지였음을 알 수 있다고 설명했다.
 

출처 결과. 연구된 고고학 유적에 대한 모델 결과를 기반으로 유적-출처 연계성을 보여주는 최종 지도. 모델이 실제 자료 출처를 알리스테로 지정했다는 점은 주목할 만하지만, 이러한 이례적인 결과는 가바의 구성적 복잡성에서 비롯된 것으로 판단한다. 그럼에도 가바 광산 쇠퇴 이후 카탈루냐 광상을 공급하는 더욱 복잡한 네트워크가 존재했을 가능성은 추가 연구가 필요한 가설이다. 고고학 과학 저널(2026). DOI: 10.1016/j.jas.2025.106428

 
전통적으로 출처로 거론된 엔시나솔라Encinasola (스페인 우엘바Huelva)는 중요성이 덜했을 것이며, 브르타뉴(프랑스)에서 발견된 유물은 아마도 이베리아 반도 북부에서 유래했을 가능성이 높으며, 이는 지금까지 제시된 해상 경로가 아닌 피레네 산맥을 횡단하는 육로 경로를 시사한다.

세비야 대학교 교수이자 이 프로젝트 PI인 카를로스 오드리오솔라Carlos Odriozola는 "설명 가능한 인공지능 기술을 사용하여 AI 모델, 특히 가장 복잡한 AI 모델이 어떻게 결정을 내리는지 명확하고 이해하기 쉬운 방식으로 설명할 수 있도록 했다. 우리 연구의 경우, 이는 각 분류에서 어떤 화학 원소가 결정적인 역할을 했는지 정확하게 예측할 뿐만 아니라 보여줌으로써 고고학적 해석에 투명성과 엄격성을 부여한다"고 덧붙였다.

VORTEX(Variscite Origin Recognition Technology X-ray based)라고 불리는 이 방법론적 프레임워크는 호박amber과 같은 다른 고고학 자료의 출처 연구에 새로운 가능성을 열어주며, 인공지능을 문화 유산에 적용하는 데 있어 중요한 이정표를 세웠다.

이 논문 공동 저자인 마누엘 에도 베나이제스Manuel Edo Benaiges에 따르면, 우리는 다음과 같은 질문들을 풀어야 한다.
녹색 돌이 팽창하는 현상의 이유는 무엇이었을까? 서유럽을 통한 이러한 팽창은 시간이 지남에 따라 어떻게 일어났을까? 어디에서 시작되었을까?

해석은 다양하지만, 항상 과거에 대해 더 많이 알고자 하는 공통된 목표를 지닌다.

산체스-고메스는 "단순히 녹색 구슬에 관한 것이 아니다. 인공지능을 사용하여 선사 시대 인류 이야기를 들려주는 것"이라고 결론지었다.

More information: Daniel Sánchez-Gomez et al, A forest of green beads: A machine-learning based framework to determine the geological provenance of prehistoric variscite artifacts, Journal of Archaeological Science (2026). DOI: 10.1016/j.jas.2025.106428 

Journal information: Journal of Archaeological Science 
Provided by University of Seville 
 
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AI고고학이 어디로 튈지 아무도 모른다. 단 하나 분명한 사실은 한국고고학 또한 이 논의가 요즘 이뤄지기는 한다만, 문과대 고고학이 건딜 분야가 아니다.