탄소연대측정법 오차 - tansoyeondaecheugjeongbeob ocha

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논문 상세정보

방사성탄소연대측정법의 불확실성에 대한 베이지안 분석

Bayesian Analysis for Uncertainty of Radiocarbon Dating

초록 용어

논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로,
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본 연구는, 방사성탄소연대측정방법에 내재되어 있는 변동성을 유발하는 요인과 그 크기를 파악하고, 측정치들을 기반으로 한 고고학적 연대의 합의값을 도출하는 것에 그 목적이 있다. 이를 위해 동일한 샘플을 서로 다른 기관에 보내어 얻는 실험을 시행하였고, 실험을 통해 얻은 자료는 베이지안 방법을 이용해서 분석하였다. 분석결과로부터 측정기관, 메가샘플의 종류가 방사성탄소연대측정방법의 변동성을 야기하는 요인이 될 수 있음을 판단할 수 있었으며, 각 요인으로 인한 변동성의 크기는 약 10년 내외임을 확인했다. 기관 내에 존재하는 탄소연대측정의 변동성은 각 기관에서 보고하는 측정오차로 간주해도 무방하다는 사실 또한 밝혀냈다. 자료의 실제 연대를 알고 있다는 가정 하에서, 여러 개의 탄소연대측정치로부터 도출된 합의값은 실제 샘플의 연대와 일치했으며, 합의값의 변동성은 개별적인 탄소연대측정치의 변동성보다 훨씬 줄어드는 현상을 관찰할 수 있었다.

Abstract

Use of radiocarbon dating is increasing for chronology; however, its variability and discrepancy with existing chronologies can cause doubts in regards to credibility. In this paper, we explore factors that influence radiocarbon dating variabilities. We obtained estimated radiocarbon ages by sending identical samples to several labs multiple times. A Bayesian method was used to analyze the obtained data. From the analysis, we conclude that some factors (such as type of labs and megasamples) can induce variability when estimating radiocarbon age. We identify the size of variability caused by each factor and analyze the estimated variability in each lab corresponds with the reported variability.

본문요약 

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

• 또한 본 연구에서는, 실험으로 얻어진 측정치를 바탕으로 신뢰성 있는 합의값을 계산하여, 측정된 방사성탄소연대를 이용하는 사용자 입장에서 실험을 통해 얻은 여러 개의 탄소연대측정치 중에 어떤 측정치를 이용하는 것이 적절한가에 대한 기준을 마련하고자 한다.

  연구를 통해 변동성을 유발하는 요인과 그 크기에 대해 정확히 파악할 수 있다면 방사성탄소연대측정의 오차를 줄일 수 있는 실험을 디자인할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서는, 실험으로 얻어진 측정치를 바탕으로 신뢰성 있는 합의값을 계산하여, 측정된 방사성탄소연대를 이용하는 사용자 입장에서 실험을 통해 얻은 여러 개의 탄소연대측정치 중에 어떤 측정치를 이용하는 것이 적절한가에 대한 기준을 마련하고자 한다. 이를 통해 고고학계에서 방사성탄소연대측정법을 이용하는데 있어 논란이 되는 문제들을 어느 정도 해결할 수 있을 것이라 기대하며, 방사성탄소연대측정법에 대한 신뢰성을 구축하는 것에도 일조할 수 있을 것이라 생각한다.

• 또한 여러 개의 탄소연대측정치들을 이용해서 합의값을 얻는 통계적 방법에 대해서도 제안했다.

  연구에서는 탄소연대측정법의 신뢰성을 파악하기 위한 실험을 시행하고, 실험결과를 바탕으로 탄소연대 측정치를 변화시킬 수 있는 요인과 그 변동성의 크기에 대해 통계학적으로 분석하였다. 또한 여러 개의 탄소연대측정치들을 이용해서 합의값을 얻는 통계적 방법에 대해서도 제안했다. 그 결과, 마코브체인 몬테카를로 샘플들의 중앙값으로 탄소연대의 합의값을 추정할 수 있었으며, AMS기관 내, 기관 간, 그리고 동일유적에서 채취한 메가샘플 간에 변동성이 존재한다는 것을 확인하고 그 수준을 나타낼 수 있었다.

• 본 논문에서는 탄소연대측정의 변동성을 파악하기 위해서 역사적 사료에 의해 유적의 대략적인 실제 연대를 알고 있는 자료를 이용하였으며, 그러므로 샘플에서 탄소연대측정치의 오차가 최대 200년을 넘지 않을 것이라는 사전정보를 가지고 있다.

  계산을 쉽게 하기 위해, σ, σA, σB에 대해서는 정규분포와 켤레(Conjugate)인 역감마(Inverse Gamma)분포를 가정하였다. 본 논문에서는 탄소연대측정의 변동성을 파악하기 위해서 역사적 사료에 의해 유적의 대략적인 실제 연대를 알고 있는 자료를 이용하였으며, 그러므로 샘플에서 탄소연대측정치의 오차가 최대 200년을 넘지 않을 것이라는 사전정보를 가지고 있다. 이러한 사전정보를 바탕으로 각 분산에 대한 사전분포를 설정하였으며, 따라서 역감마 분포의 초모수(Hyperparameter)는 사전분포의 민감성 테스트를 통해 다음과 같이 설정하였다.

• 본 연구는 탄소연대측정치를 이용하는 사용자 입장에서 변동성이 발생할 수 있는 요인을 파악하고 그 변동의 정도가 어느 정도인지를 실험을 통해 수치적으로 나타냈다는 데에 의미가 있다.

  본 연구는 탄소연대측정치를 이용하는 사용자 입장에서 변동성이 발생할 수 있는 요인을 파악하고 그 변동의 정도가 어느 정도인지를 실험을 통해 수치적으로 나타냈다는 데에 의미가 있다. 그러나 기관이 갖는 측정의 변동성은 최대 70 BP가 될 수 있다는 사실 또한 밝혀졌다.

• 본 연구에서 우리의 주요 관심사는, 탄소연대측정법에 내재되어 있는 불확실성을 야기하는 요인과 이 변동성을 측정하는 것이다.

  본 연구에서 우리의 주요 관심사는, 탄소연대측정법에 내재되어 있는 불확실성을 야기하는 요인과 이 변동성을 측정하는 것이다. 변동성을 야기하는 요인 중에는, 측정기관 간에 존재하는 측정오차, 측정기관 내에서 존재하는 측정오차, 동일 유적에서 얻어진 샘플들의 종류에 따른 오차 등이 있을 수 있다.

• 본 연구에서는 고고학적 자료에 의해 연대가 대략적으로 알려진 동일 시료들을 블라인드 테스트를 통해 여러 기관에서 여러 번 측정하여 그 결과를 비교하는 실험을 통해서, 방사성탄소연대측정에 내재되어있는 변동성을 파악하여 수치화하고 이러한 변동성이 어디서부터 유발되는 것인지를 이해하려고 한다.

  본 연구에서는 고고학적 자료에 의해 연대가 대략적으로 알려진 동일 시료들을 블라인드 테스트를 통해 여러 기관에서 여러 번 측정하여 그 결과를 비교하는 실험을 통해서, 방사성탄소연대측정에 내재되어있는 변동성을 파악하여 수치화하고 이러한 변동성이 어디서부터 유발되는 것인지를 이해하려고 한다. 연구를 통해 변동성을 유발하는 요인과 그 크기에 대해 정확히 파악할 수 있다면 방사성탄소연대측정의 오차를 줄일 수 있는 실험을 디자인할 수 있을 것이다.

• 이러한 요인들에 대한 이해를 통해서 변동성을 모형화하고 고고학적 연대가 추정된 탄소연대와 얼마나 일치하는가에 대해 판단할 수 있다.

  변동성을 야기하는 요인 중에는, 측정기관 간에 존재하는 측정오차, 측정기관 내에서 존재하는 측정오차, 동일 유적에서 얻어진 샘플들의 종류에 따른 오차 등이 있을 수 있다. 이러한 요인들에 대한 이해를 통해서 변동성을 모형화하고 고고학적 연대가 추정된 탄소연대와 얼마나 일치하는가에 대해 판단할 수 있다.

• µ1과 µ2는 연천군과 홍련봉, 각각의 유적에서의 탄소연대측정치 평균을 뜻하며 이는 모수효과(Fixed effect)로 가정한다.

  µ1과 µ2는 연천군과 홍련봉, 각각의 유적에서의 탄소연대측정치 평균을 뜻하며 이는 모수효과(Fixed effect)로 가정한다.

• 계산을 쉽게 하기 위해, σ, σA, σB에 대해서는 정규분포와 켤레(Conjugate)인 역감마(Inverse Gamma)분포를 가정하였다.

  계산을 쉽게 하기 위해, σ, σA, σB에 대해서는 정규분포와 켤레(Conjugate)인 역감마(Inverse Gamma)분포를 가정하였다.

• 위 모형에서 ϵ은 서로 독립이며 측정기관에 따라 차이가 있다고 가정하였다.

  ϵ은 반복적으로 측정된 탄소연대측정치에 차이를 유발하는 오차를 의미한다. 위 모형에서 ϵ은 서로 독립이며 측정기관에 따라 차이가 있다고 가정하였다. 변량효과인 αj , βk에는 다음과 같은 가정이 주어진다.

• 따라서 Oxcal에서 이용할 각 유적의 BP연대는 남계리 1859.60 ± 14 BP, 홍련봉 1492.26 ± 15BP이며, 이를 바탕으로 각 유적의 cal BP를 추정하였다.

  따라서 Oxcal에서 이용할 각 유적의 BP연대는 남계리 1859.60 ± 14 BP, 홍련봉 1492.26 ± 15BP이며, 이를 바탕으로 각 유적의 cal BP를 추정하였다.

• 또한 기관마다 측정한 탄소연대에 차이가 있는 것을 바탕으로, 어떤 요인이 이러한 차이를 유발하는지에 관한 검정도 시행했다.

  Rozanski는 IRI 실험의 결과로 얻어진 자료를 바탕으로 하여, 하나의 샘플에서 얻은 여러 탄소연대들로부터 하나의 합의값(Consensus value)을 계산하는 방법을 제안했다 (Rozanski 등, 1992). 또한 기관마다 측정한 탄소연대에 차이가 있는 것을 바탕으로, 어떤 요인이 이러한 차이를 유발하는지에 관한 검정도 시행했다. 그러나 이러한 연구는, 기관 간에 존재하는 변동성을 이해하기 위한 연구는 아니었으며 단지 샘플의 탄소연대합의값을 효과적으로 계산하기 위한 방법을 찾으려는 연구의 일부로서 시행되었다.

• 본 논문에서는 여러 탄소연대측정치로부터 µ1과 µ2의 마코프체인몬테카를로 샘플을 얻어 이로부터 합의값을 구했고 이것을 하나의 유적에 대한 탄소연대측정치로 간주하였다.

  본 논문에서는 여러 탄소연대측정치로부터 µ1과 µ2의 마코프체인몬테카를로 샘플을 얻어 이로부터 합의값을 구했고 이것을 하나의 유적에 대한 탄소연대측정치로 간주하였다.

• 본 연구에서 얻어진 사후분포는 대칭에 가까우므로 평균, 최빈값, 중앙값 중 어느 것을 선택해도 큰 차이가 있지는 않으나, 논문에서는 자료의 극단치에 영향을 덜 받을 수 있는 중앙값을 추정치로 이용하였다.

  모수의 추정치는 마코프체인 몬테카를로 샘플의 평균(mean), 최빈값(mode), 중앙값(median) 등을 이용할 수 있다. 본 연구에서 얻어진 사후분포는 대칭에 가까우므로 평균, 최빈값, 중앙값 중 어느 것을 선택해도 큰 차이가 있지는 않으나, 논문에서는 자료의 극단치에 영향을 덜 받을 수 있는 중앙값을 추정치로 이용하였다.

• 블라인드 테스트의 효과를 높이기 위해, 각 측정기관에는 샘플의 고고학적 정보를 최소한만 제공하였다.

  , 일본 Paleo Labo, 미국 Illinois State Geological Survey at University of Illinois, 영국 Radiocarbon Dating Facility at Queens University, Belfast)에 시차를 두고 반복적으로 보내는 방식으로 진행되었다. 블라인드 테스트의 효과를 높이기 위해, 각 측정기관에는 샘플의 고고학적 정보를 최소한만 제공하였다. 동일 유적에서 얻은 샘플들은, 각기 다른 AMS기관에서 그 연대를 측정하더라도 거의 비슷한 연대가 측정될 것으로 여겨진다.

• 실험은 5개의 메가샘플을 각각 16개씩으로 나누어 총 80점의 샘플을 5개의 AMS기관들(서울대 기초과학공동기기원, 미국 Beta Analytic Inc., 일본 Paleo Labo, 미국 Illinois State Geological Survey at University of Illinois, 영국 Radiocarbon Dating Facility at Queens University, Belfast)에 시차를 두고 반복적으로 보내는 방식으로 진행되었다.

  실험은 5개의 메가샘플을 각각 16개씩으로 나누어 총 80점의 샘플을 5개의 AMS기관들(서울대 기초과학공동기기원, 미국 Beta Analytic Inc., 일본 Paleo Labo, 미국 Illinois State Geological Survey at University of Illinois, 영국 Radiocarbon Dating Facility at Queens University, Belfast)에 시차를 두고 반복적으로 보내는 방식으로 진행되었다. 블라인드 테스트의 효과를 높이기 위해, 각 측정기관에는 샘플의 고고학적 정보를 최소한만 제공하였다.

• 연구에서는 탄소연대측정법의 신뢰성을 파악하기 위한 실험을 시행하고, 실험결과를 바탕으로 탄소연대 측정치를 변화시킬 수 있는 요인과 그 변동성의 크기에 대해 통계학적으로 분석하였다.

  연구에서는 탄소연대측정법의 신뢰성을 파악하기 위한 실험을 시행하고, 실험결과를 바탕으로 탄소연대 측정치를 변화시킬 수 있는 요인과 그 변동성의 크기에 대해 통계학적으로 분석하였다. 또한 여러 개의 탄소연대측정치들을 이용해서 합의값을 얻는 통계적 방법에 대해서도 제안했다.

• 유기체가 사망하여 호흡을 멈추게 되면서 비안정상태의 동위원소인 C14가 일정한 반감기로 감소하는데 이 원리를 이용하여, 주어진 샘플(유기물)에 잔존하고 있는 C14의 양과 다른 안정상태 원소의 양을 측정 및 비교함으로써 연대를 측정한다.

  방사성탄소연대측정법은 대기 중의 탄소 동위원소, C12, C13, C14의 비율은 항상 일정하며 대기를 통해 호흡하는 유기체의 체내에도 이 비율은 유지된다는 사실을 바탕으로 한다. 유기체가 사망하여 호흡을 멈추게 되면서 비안정상태의 동위원소인 C14가 일정한 반감기로 감소하는데 이 원리를 이용하여, 주어진 샘플(유기물)에 잔존하고 있는 C14의 양과 다른 안정상태 원소의 양을 측정 및 비교함으로써 연대를 측정한다. 샘플의 C14 양을 측정하는 방법으로는 크게 3가지가 있다.

• 이는 하나의 합의값을 도출하는데 있어 발생할 수 있는 불확실성은 고려하지 않아도 된다는 것을 의미하며, 따라서 본 논문에서는 BP를 이용하여 합의값을 계산하는 것을 보다 합리적이라고 여겨 관측치로 사용하였다.

  만약 BP를 이용해 먼저 하나의 합의값을 계산하게 된다면, 대응되는 하나의 cal BP를 도출할 수 있게 된다. 이는 하나의 합의값을 도출하는데 있어 발생할 수 있는 불확실성은 고려하지 않아도 된다는 것을 의미하며, 따라서 본 논문에서는 BP를 이용하여 합의값을 계산하는 것을 보다 합리적이라고 여겨 관측치로 사용하였다.

• 이러한 사전정보를 바탕으로 각 분산에 대한 사전분포를 설정하였으며, 따라서 역감마 분포의 초모수(Hyperparameter)는 사전분포의 민감성 테스트를 통해 다음과 같이 설정하였다.

  본 논문에서는 탄소연대측정의 변동성을 파악하기 위해서 역사적 사료에 의해 유적의 대략적인 실제 연대를 알고 있는 자료를 이용하였으며, 그러므로 샘플에서 탄소연대측정치의 오차가 최대 200년을 넘지 않을 것이라는 사전정보를 가지고 있다. 이러한 사전정보를 바탕으로 각 분산에 대한 사전분포를 설정하였으며, 따라서 역감마 분포의 초모수(Hyperparameter)는 사전분포의 민감성 테스트를 통해 다음과 같이 설정하였다.

• 이를 샘플과 현대기준 샘플의 방사성활동에서 공제함으로써 전처리과정으로 인해 오염되지 않은 샘플의 방사성활동을 계산한다

  이러한 전처리 과정을 거친 배경샘플의 방사성활동을 측정하게 되면, 전처리 과정에 의해서 오염되는 부분으로 인해 과대 계산되는 방사성활동을 측정할 수 있다. 이를 샘플과 현대기준 샘플의 방사성활동에서 공제함으로써 전처리과정으로 인해 오염되지 않은 샘플의 방사성활동을 계산한다

• 전문가가 판단하는 유적의 대략적인 연대로 µ1과 µ2의 사전분포를 구성하였다.

  전문가가 판단하는 유적의 대략적인 연대로 µ1과 µ2의 사전분포를 구성하였다.

• 79개의 자료 중에는 이상점으로 판단되는 2개의 측정치가 존재했으나 일단은 이 측정치를 모두 적절한 자료로 간주하여 이용하였다.

  또한, 각 기관에서 반복측정한 자료로부터 기관마다 측정된 BP값이 갖는 범위가 다름을 알 수 있다. 79개의 자료 중에는 이상점으로 판단되는 2개의 측정치가 존재했으나 일단은 이 측정치를 모두 적절한 자료로 간주하여 이용하였다.

• 80개의 샘플을 AMS기관에 보내 총 79개의 탄소연대측정치를 얻었다.

  80개의 샘플을 AMS기관에 보내 총 79개의 탄소연대측정치를 얻었다. Table 3.

• 블라인드 테스트에 이용된 시료는 두 곳의 고고학 유적으로부터 채집되었다.

  블라인드 테스트에 이용된 시료는 두 곳의 고고학 유적으로부터 채집되었다. 한 곳은 출토 토기에 의할 경우 서기 3세기 중반대로 추정되는 연천 남계리 유적(서울대학교박물관)으로서, 하나의 주거지에서 탄화목재 3점이 채집되었다.

• 본 논문에서는 근삿값인 14와 15를 µ1과 µ2 주변사후분포의 표준편차로 간주하였으며, 이를 OxCal에서 입력할 표준편차값으로 사용하였다.

  본 논문에서는 근삿값인 14와 15를 µ1과 µ2 주변사후분포의 표준편차로 간주하였으며, 이를 OxCal에서 입력할 표준편차값으로 사용하였다.

• 분석은 R(ver. 3.0.3)을 이용하였으며, R에서 베이지안 모형을 분석하기 위한 프로그램인 JAGS를 이용하기 위해 ‘R2jags’ 패키지를 사용하였다.

  분석은 R(ver. 3.0.3)을 이용하였으며, R에서 베이지안 모형을 분석하기 위한 프로그램인 JAGS를 이용하기 위해 ‘R2jags’ 패키지를 사용하였다.

• cal BP의 환산은, Christopher Bronk Ramsey에 의해 만들어진 OxCal 프로그램을 이용한다(https://c14.arch.ox.ac.uk).

  이때 유적의 실제 연도는, 보정곡선를 이용해 추정된 BP를 cal BP로 환산하여 계산할 수 있다. cal BP의 환산은, Christopher Bronk Ramsey에 의해 만들어진 OxCal 프로그램을 이용한다(https://c14.arch.ox.ac.uk).

• 일반적으로 사후분포의 정확한 형태를 알기 어려우므로, 마코프체인 몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo; MCMC) 방법을 이용하여 사후분포를 구성하는 샘플들을 얻고 그 샘플의 히스토그램으로 사후분포의 형태를 파악하게 된다.

  베이지안 방법론을 이용한 모수의 추정은, 사후분포를 통해 이루어진다. 일반적으로 사후분포의 정확한 형태를 알기 어려우므로, 마코프체인 몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo; MCMC) 방법을 이용하여 사후분포를 구성하는 샘플들을 얻고 그 샘플의 히스토그램으로 사후분포의 형태를 파악하게 된다. 즉, 마코프체인 몬테카를로 방법을 이용하면, 모수의 사후분포로부터 생성되었다고 생각할 수 있는 마코프체인 몬테카를로 샘플을 얻게 되고 이를 이용하여 모수를 추정할 수 있는 것이다.

• 그 결과, 마코브체인 몬테카를로 샘플들의 중앙값으로 탄소연대의 합의값을 추정할 수 있었으며, AMS기관 내, 기관 간, 그리고 동일유적에서 채취한 메가샘플 간에 변동성이 존재한다는 것을 확인하고 그 수준을 나타낼 수 있었다.

  또한 여러 개의 탄소연대측정치들을 이용해서 합의값을 얻는 통계적 방법에 대해서도 제안했다. 그 결과, 마코브체인 몬테카를로 샘플들의 중앙값으로 탄소연대의 합의값을 추정할 수 있었으며, AMS기관 내, 기관 간, 그리고 동일유적에서 채취한 메가샘플 간에 변동성이 존재한다는 것을 확인하고 그 수준을 나타낼 수 있었다.

• 그리고 동일한 메가샘플에 대해서도 서로 다른 AMS기관에서 측정한 BP값에 차이가 있다는 것을 확인할 수 있다.

  이를 통해 어떤 유적에서 채집한 메가샘플인지에 따라 측정된 BP값에 차이를 보이는 것을 알 수 있다. 그리고 동일한 메가샘플에 대해서도 서로 다른 AMS기관에서 측정한 BP값에 차이가 있다는 것을 확인할 수 있다. 또한, 각 기관에서 반복측정한 자료로부터 기관마다 측정된 BP값이 갖는 범위가 다름을 알 수 있다.

• 따라서 계층적 모형의 추정에 유용성을 가지며 사전정보를 모형에 이용할 수 있는 베이지안 방법론을 이용하는 것이 적절하다고 판단하였다.

  또한 본 연구에서 이용된 자료의 경우, 고고학적 자료에 의해 샘플들의 연대를 어느 정도 알고 있기 때문에 샘플의 연대에 대한 사전정보가 있다고 간주하고 주관적 사전분포(Subjective prior)를 사용할 수 있다. 따라서 계층적 모형의 추정에 유용성을 가지며 사전정보를 모형에 이용할 수 있는 베이지안 방법론을 이용하는 것이 적절하다고 판단하였다.

• 따라서 모수에 대한 마코프체인 몬테카를로 샘플의 중앙값을 모수의 추정량, 즉 탄소연대의 합의값으로 이용하는 것이 적절하다고 판단할 수 있다.

  6). 따라서 모수에 대한 마코프체인 몬테카를로 샘플의 중앙값을 모수의 추정량, 즉 탄소연대의 합의값으로 이용하는 것이 적절하다고 판단할 수 있다.

• 또한 본 연구 결과에서는, 이상점을 제외하였을 때의 기관 내 변동성이 실제 각 기관에서 보고하는 변동성과 거의 유사하다는 결론을 얻을 수 있었으며, 따라서 기관마다 보고되는 탄소연대측정의 변동성은 신뢰할 만하다는 사실을 알 수 있었다.

  또한 본 연구 결과에서는, 이상점을 제외하였을 때의 기관 내 변동성이 실제 각 기관에서 보고하는 변동성과 거의 유사하다는 결론을 얻을 수 있었으며, 따라서 기관마다 보고되는 탄소연대측정의 변동성은 신뢰할 만하다는 사실을 알 수 있었다.

• 실험에 이용된 두 곳의 연대를 고고학계에서 각각 6세기 전반, 3세기 중반으로 보고 있다는 사실을 고려할 때, 본 연구에서 계산한 합의값이 실제 유적의 연대와 약간의 차이가 있다는 것을 확인할 수 있다.

  홍련봉 유적의 경우 AD 545-608, 남계리 유적의 경우 AD 86–221로 추정된다. 실험에 이용된 두 곳의 연대를 고고학계에서 각각 6세기 전반, 3세기 중반으로 보고 있다는 사실을 고려할 때, 본 연구에서 계산한 합의값이 실제 유적의 연대와 약간의 차이가 있다는 것을 확인할 수 있다. 그러나 이러한 차이가 발생하는 것은, 다른 시기의 유구가 기존 유구에 중첩되기 때문이며 따라서 이 연대가 고고학적 연대와 비교할 때 잘못 추정된 연대가 아니라고 해석할 수 있다 (Choi, 2014).

• 연구의 결과를 보면, 보고되는 탄소연대측정의 변동성이 매우 작은 기관 하나를 선택하여 여러 개의 탄소연대측정치들을 얻고 합의값을 통해 탄소연대를 추정하는 것이, 여러 기관으로부터 여러 탄소연대측정치들을 얻어 탄소연대를 추정하는 것보다 효율적이며 정확하기까지 하다는 생각을 들게 만들지도 모른다.

  탄소연대측정치를 이용하는 사용자 입장에서는, 오차를 실제로 고고학의 분야에서 받아들일만한 수준으로 줄이기 위해서 어떠한 기관을 선택하여 어떤 실험 디자인 하에서 방사성탄소연대측정치를 얻어야 하는지에 관심이 있을 것이다. 연구의 결과를 보면, 보고되는 탄소연대측정의 변동성이 매우 작은 기관 하나를 선택하여 여러 개의 탄소연대측정치들을 얻고 합의값을 통해 탄소연대를 추정하는 것이, 여러 기관으로부터 여러 탄소연대측정치들을 얻어 탄소연대를 추정하는 것보다 효율적이며 정확하기까지 하다는 생각을 들게 만들지도 모른다. 그러나 이러한 실험계획은 주의를 기울여야 한다.

• 이를 이상점을 제외하기 전의 추정결과와 비교해 볼 때 가장 눈에 띄는 점은, 서울대와 Illinois의 변동성이 크게 줄어들었다는 점이다.

  6에서 확인할 수 있다. 이를 이상점을 제외하기 전의 추정결과와 비교해 볼 때 가장 눈에 띄는 점은, 서울대와 Illinois의 변동성이 크게 줄어들었다는 점이다. 이상점을 제외한 후의 각 기관별 변동성의 추정치는 각 기관에서 제공한 보고서에서 보고된 오차와 거의 유사한 값을 보이고 있다 (Table 5.

• 이와 같이, 2개소에서 총 5점의 탄화목재가 채집되어 실험에 이용되었는데, 이 시료들은 수종분석 결과 모두 참나무속에 속하는 것으로 판정되었다.

  또 한 곳의 유적은 서울 광진구 아차산에 위치한 고구려 요새유적인 홍련봉 2보루(고려대학교 고고환경연구소)로서, 이곳에서는 탄화목재 2점이 대상으로 선정되었는데, 발굴단은 고구려 한강유역 진출 문헌기사를 고려하여 이 유적이 대체로 6세기 전반 경에 해당할 것으로 추정하고 있다. 이와 같이, 2개소에서 총 5점의 탄화목재가 채집되어 실험에 이용되었는데, 이 시료들은 수종분석 결과 모두 참나무속에 속하는 것으로 판정되었다. 용어상의 혼란을 피하기 위해 여기서는 이 5점의 샘플을 메가샘플이라 지칭하기로 한다.

• 본 연구가 연천 남계리와 홍련봉 유적의 고고학적 연대를 확립하는 과학적 근거가 될 수 있다면, 본 자료를 정확한 실제연대를 알고 있는 경우의 자료로 간주하여 몇몇 기관들의 편향성 판단에 대한 진전연구가 이루어 질 수 있을 것이며, 이를 통해 연대추정에서 신뢰성 있는 합의값을 얻는 실험설계를 제안할 수 있다.

  그러나 본 연구만으로는 기관의 편향성을 판단하기 어려운 것이 사실이다. 본 연구가 연천 남계리와 홍련봉 유적의 고고학적 연대를 확립하는 과학적 근거가 될 수 있다면, 본 자료를 정확한 실제연대를 알고 있는 경우의 자료로 간주하여 몇몇 기관들의 편향성 판단에 대한 진전연구가 이루어 질 수 있을 것이며, 이를 통해 연대추정에서 신뢰성 있는 합의값을 얻는 실험설계를 제안할 수 있다. 앞으로의 연구를 통해, 한국 고고학계에서 탄소연대측정법을 이용한 연대추정의 신뢰성을 본격적으로 검증하고, 적절한 실험설계를 통해 결과를 올바르게 해석할 수 있는 기틀이 마련되리라 기대한다.

• 앞으로의 연구를 통해, 한국 고고학계에서 탄소연대측정법을 이용한 연대추정의 신뢰성을 본격적으로 검증하고, 적절한 실험설계를 통해 결과를 올바르게 해석할 수 있는 기틀이 마련되리라 기대한다.

  본 연구가 연천 남계리와 홍련봉 유적의 고고학적 연대를 확립하는 과학적 근거가 될 수 있다면, 본 자료를 정확한 실제연대를 알고 있는 경우의 자료로 간주하여 몇몇 기관들의 편향성 판단에 대한 진전연구가 이루어 질 수 있을 것이며, 이를 통해 연대추정에서 신뢰성 있는 합의값을 얻는 실험설계를 제안할 수 있다. 앞으로의 연구를 통해, 한국 고고학계에서 탄소연대측정법을 이용한 연대추정의 신뢰성을 본격적으로 검증하고, 적절한 실험설계를 통해 결과를 올바르게 해석할 수 있는 기틀이 마련되리라 기대한다.

• 연구를 통해 변동성을 유발하는 요인과 그 크기에 대해 정확히 파악할 수 있다면 방사성탄소연대측정의 오차를 줄일 수 있는 실험을 디자인할 수 있을 것이다.

  본 연구에서는 고고학적 자료에 의해 연대가 대략적으로 알려진 동일 시료들을 블라인드 테스트를 통해 여러 기관에서 여러 번 측정하여 그 결과를 비교하는 실험을 통해서, 방사성탄소연대측정에 내재되어있는 변동성을 파악하여 수치화하고 이러한 변동성이 어디서부터 유발되는 것인지를 이해하려고 한다. 연구를 통해 변동성을 유발하는 요인과 그 크기에 대해 정확히 파악할 수 있다면 방사성탄소연대측정의 오차를 줄일 수 있는 실험을 디자인할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서는, 실험으로 얻어진 측정치를 바탕으로 신뢰성 있는 합의값을 계산하여, 측정된 방사성탄소연대를 이용하는 사용자 입장에서 실험을 통해 얻은 여러 개의 탄소연대측정치 중에 어떤 측정치를 이용하는 것이 적절한가에 대한 기준을 마련하고자 한다.

• 이러한 가정에도 불구하고, 만약 실제 자료에서 측정된 탄소연대측정치가 차이를 보인다면, 탄소연대측정치를 변화시키는 어떠한 요인이 있는 것으로 판단하고 이를 모형화하여 탄소연대측정에 존재하는 불확실성에 대한 정보를 얻을 수 있을 것이다.

  동일 유적에서 얻은 샘플들은, 각기 다른 AMS기관에서 그 연대를 측정하더라도 거의 비슷한 연대가 측정될 것으로 여겨진다. 이러한 가정에도 불구하고, 만약 실제 자료에서 측정된 탄소연대측정치가 차이를 보인다면, 탄소연대측정치를 변화시키는 어떠한 요인이 있는 것으로 판단하고 이를 모형화하여 탄소연대측정에 존재하는 불확실성에 대한 정보를 얻을 수 있을 것이다.

• 이를 통해 고고학계에서 방사성탄소연대측정법을 이용하는데 있어 논란이 되는 문제들을 어느 정도 해결할 수 있을 것이라 기대하며, 방사성탄소연대측정법에 대한 신뢰성을 구축하는 것에도 일조할 수 있을 것이라 생각한다.

  또한 본 연구에서는, 실험으로 얻어진 측정치를 바탕으로 신뢰성 있는 합의값을 계산하여, 측정된 방사성탄소연대를 이용하는 사용자 입장에서 실험을 통해 얻은 여러 개의 탄소연대측정치 중에 어떤 측정치를 이용하는 것이 적절한가에 대한 기준을 마련하고자 한다. 이를 통해 고고학계에서 방사성탄소연대측정법을 이용하는데 있어 논란이 되는 문제들을 어느 정도 해결할 수 있을 것이라 기대하며, 방사성탄소연대측정법에 대한 신뢰성을 구축하는 것에도 일조할 수 있을 것이라 생각한다.

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참고문헌 (6)

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5. 5. Scott, E. M. (2003). The third international radiocarbon intercomparison (TIRI) and the fourth international radiocarbon intercomparison (FIRI), Radiocarbon, 45, 135-328. 
6. 6. Stuiver, M. and Polach, H. A. (1977). Discussion: Reporting of 14C data, Radiocarbon, 19, 355-363. 

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