인공 열화된 잉크젯 인화지의 특성 분석을 통한 제조 국가 판별

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study was conducted to analyze the characteristics of artificially deteriorated inkjet photographic papers and classify the manufacturing countries of each paper. A total of 63 samples were artificially deteriorated to simulate long-term natural deterioration, creating a chemically unstable state for analysis. Based on inkjet technology and chemical properties, FE-SEM was used to examine the cross-sectional layers and deterioration patterns of the papers, EDS was utilized to analyze the elemental composition, and FT-IR was employed to collect infrared spectrum data and identify significant peaks. Using the analysis data, PLS-DA was applied to reduce the dimensionality, find correlations between variables, and then use LDA to create a classification model. Lastly, photo paper produced 20 years ago was analyzed in the same way and used as past sample data to confirm the possibility of classification by country of manufacture. As a result, the model's high classification and prediction accuracy was confirmed. And important features that contributed to classification were derived. These results are expected to be used as basic data in photo preservation and restoration.

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 인공 열화된 잉크젯 인화지의 특성을 분석하여 각 인화지의 제조 국가를 분류하고자 수행되었다. 총 63종의 시편을 제작하여 인공 열화하여 장기간 자연적으로 열화된 사진과 유사하게 만들어 화학적으로 불안정한 상태에서 분석하였다. 잉크젯 기술과 화학적 특성을 기반으로 FE-SEM을 이용해 인화지의 단면 층위와 열화 양상을 조사하고 EDS를 이용해 원소 조성을 분석하였으며, FT-IR을 이용하여 적외선 스펙트럼 데이터를 수집하여 유효 피크를 도출하였다. 분석 데이터를 활용해 PLS-DA를 적용하여 차원을 축소하고 변수 간의 상관관계를 찾아낸 후 LDA를 이용해 학습 모델을 생성하였다. 마지막으로 20년 전 생산되었던 인화지를 동일한 방법으로 분석해 과거 샘플 데이터로 활용하여 제조 국가 분류 가능성을 확인하였다. 결과적으로 모델의 높은 분류 및 예측 정확도를 확인하였으며 분류에 기여한 주요 특성들을 도출하였다. 이러한 결과는 사진 보존 및 복원에 있어 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

목차 (Table of Contents)

• I. 서론 1
• II. 이론적 배경 3
• 1. 잉크젯 기술과 화학적 특성 3
• 1) 잉크젯 기술의 역사 3
• 2) 잉크젯 인화지의 화학적 특성 7
• 2. 잉크젯 인화지의 과학적 분석 13
• 3. 머신러닝을 이용한 분류 모델 구축 16
• 4. 선행 연구 20
• III. 실험방법 23
• 1. 실험대상 23
• 2. 실험방법 28
• 1) FE-SEM 28
• 2) EDS 30
• 3) FT-IR 32
• 4) PLS-DA 34
• 5) LDA 36
• IV. 실험 결과 및 고찰 39
• 1. 물리적 특성 관찰 39
• 2. 화학 성분 분석 44
• 3. 스펙트럼 분석 52
• 4. 분류 모델 생성 58
• 5. 과거 샘플 테스트 64
• V. 결론 69
• 참고문헌 71
• 국문초록 78
• Abstract 79