• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.508-509
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• 2010

본 논문에서는 작곡, 드럼 믹싱, 청음 기능을 제공하는 웹 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 시간과 장소에 구애 받지 않고 웹 브라우저를 통해 작곡, 리스닝, 검색을 할 수 있도록 하는 웹 음악저작 시스템을 소개하고, 이후, 리듬을 관리하는 드럼 믹싱 기능을 소개한다. 마지막으로, 음감을 향상시켜주는 게임 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘을 통하여 사용자가 웹 브라우저를 통하여 언제 어디서나 작곡이 가능하도록 지원하며, 드럼 믹싱을 통하여보다 풍부한 작곡 기능을 제공하고, 청음게임을 통하여 음감향상의 효과를 기대할 수 있는 방법론이 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권2호
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• pp.204-211
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• 2016

본 논문에서는 주어진 코드 진행에서 비화성음을 활용한 화려한 멜로디를 자동으로 생성하는 새로운 진화적 자동 음악 작곡 시스템을 제안한다. 전체 시스템은 리듬 생성과 멜로디 생성의 두 단계로 나누어지며, 사용자 설정 파라미터로 제어되는 리듬 적합도 평가 함수와 화성학 기반으로 설계된 멜로디 적합도 평가 함수, 그리고 멜로디 최적화 성능 향상을 위해 설계된 음악적 문맥을 고려한 진화연산을 소개한다. 제안하는 리듬 적합도 평가 함수의 최적화에서 표준 유전알고리즘과 엘리티즘이 적용된 유전알고리즘, 차분진화 알고리즘, 그리고 입자군집최적화 알고리즘의 비교 실험을 하였으며, 멜로디 적합도 평가함수 최적화에서 위 4가지 알고리즘과 제안하는 진화연산을 적용한 유전알고리즘과의 비교 실험을 통해 성능을 검증하고, 생성된 멜로디에 대한 음악적 분석을 수행하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제4권4호
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• pp.261-266
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• 2018

본 연구는 인공지능 기반 작곡 프로그램 현황을 살펴보고 실정을 고려한 제언을 제공하고자 한다. 인공지능 기반 작곡 프로그램은 기존의 '전문가 시스템' 방식의 알고리즘을 벗어나 심층신경망 이론의 발전 및 빅데이터 처리 기술 향상과 더불어 눈부신 성장을 보이고 있다. 이에 따라 클래식 음악과, 팝음악을 작곡하는데 있어 인공지능 기반 작곡 프로그램이 학계와 산업계에서 다양하게 제안되고 있으며, 최근 수년 사이 대중의 평가도 달라지고 있다. 다만 해당 기술 개발과 관련하여 여전한 한계점들이 분명히 존재하는 바, 대중의 인식 문제, 데이터베이스화되지 않은 가치 있는 사료들의 누락, 관련 법규의 미비, 음악적인 부분보다는 기술적 관점에서 해당 산업이 주도되는 점 등을 개선할 필요가 있겠다. 이 같은 점이 보완된다면, 인공지능 기반 기술은 국가 경쟁력 확보와 유지에 있어 중요한 역할을 해낼 것으로 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.869-876
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• 2021

음악 분야에서는 최근 머신러닝을 이용한 다양한 인공지능 작곡 방법이 시도되고 있다. 하지만 이 연구는 대부분 서양음악을 중심으로 이루어져왔고 국악에 관한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 특히 연구를 위한 데이터 세트조차 만들어지지 않은 상태여서 연구에 어려움이 많았다. 이에 해당 논문에서는 국악의 데이터 세트를 만들고 그 데이터 세트를 기반으로 하여 세 가지 알고리즘을 이용하여 국악 멜로디를 생성하고 그 결과물을 비교하여 보기로 한다. 언어와 음악의 유사성에 기반한 LSTM, Music Transformer 그리고 Self Attention 3가지 모델들이 선택되었다. 각 3가지 모델을 이용하여 국악 멜로디 생성기를 모델링하고 학습시켜 국악 멜로디를 생성해 내었다. 사용자 평가 결과 Self Attention 방식이 LSTM 방식과 Music transformer 방식에 비해 높은 선호도를 보였다. 데이터 표현 및 훈련데이터는 인공지능 작곡에 있어 매우 중요하다. 이를 위한 기초적인 국악 데이터 세트를 만들고 다양한 알고리즘으로 인공지능 작곡을 시도하였고 이것이 향후 국악 인공지능 작곡의 연구에 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.988-991
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• 2014

일반적으로 인간은 원하는 정보를 얻거나 어려운 계산과정을 더 빠르고 쉽게 처리하기 위해 컴퓨터를 사용한다. 또한 컴퓨터를 이용해 자연 속에서 일어나는 일들을 과학적으로 분석하여 시뮬레이션을 하기도 한다. 본 연구는 인간의 전유물로 여겨졌던 예술적 창작 활동을 컴퓨터로 모방하는 실험이다. 작곡가가 음악을 통해 음악의 특성을 학습하여 새로운 곡을 작곡하는 과정을 컴퓨터로 모방해보았다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.618-622
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• 2008

본 논문에서는 프랙탈 이론을 이용한 새로운 자동 작곡 알고리즘을 제안한다. 사용자는 L-System에서 시작 상태 및 생성 규칙들을 설정함으로써 다양한 프랙탈 형태를 정의 및 조정할 수 있다. 본 연구에서는 먼저 L-System과 확률을 이용하여 비대칭인 프랙탈 트리를 생성한다. 그리고 생성된 프랙탈 트리의 이미지를 기반으로 음악화 기법을 이용하여 음악을 생성한다. 본 논문에서는 다음 두 가지 방법을 소개한다. 첫째로, 이미지의 x축과 y축을 음의 크기와 음정으로 매핑하여 단선율 음악을 생성한다. 둘째로, 이미지의 x축과 y축을 시간과 음정으로 매핑하여 다성음악을 생성한다. 본 논문에서 제시하는 방법을 이용하여 사용자는 프랙탈의 재귀적인 특징이 반복성으로 나타나는 음악을 생성할 수 있으며, 프랙탈 트리의 모습을 음악적 구조로 갖는 음악을 생성할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.733-738
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• 2008

음열 음악은 쇤베르크가 창시한 20세기 음악의 중요한 작곡 기법중 하나이다. 이 음악은 범조적인 혹은 무조적인 특정을 가지며, 이로 인하여 독특한 현대 음악의 분위기를 생성하게 된다. 본 논문에서는 수학적 알고리즘을 이용하여 음열 음악을 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서 소개하는 방법은 음열음악에 대한 쇤베르크의 엄격한 정의보다는 더욱 자유로운 형태를 띄지만, 전체 음악 내에서 12개의 음이 사용되어야 한다는 규칙은 만족한다. 이를 위하여 원형 음열 및 원형 음열의 전위과 전조로 구성되어있는 음열도표를 자유롭게 탐색하는 공간 채움 곡선을 이용한다. 임의의 공간을 한번만 탐색하는 성질을 가진 이 곡선을 사용함으로써, 음열 도표에 있는 모든 음을 한번씩 사용하면서도 적절한 반복성을 띄는 음악을 생성할 수 있다. 따라서 생성된 음악은 원래의 음열 음악의 특징인 범조성 및 무조성을 유지하면서도 현대음악에 친숙하지 않은 사람들에게도 보다 쉽게 접근하는 음악을 생성할 수 있다는 장점이 있다. 또한 다차원 공간 채움 곡선을 이용하여 음의 길이 및 세기까지 음열을 사용하는 더욱 확장된 형태의 음열음악을 생성하는 방법도 소개한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.449-459
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• 2016

본 논문에서는 기존의 인공신경망을 이용한 자동작곡 방법에서 발생한 세 가지 문제점을 개선하는 새로운 방법을 제안한다. 첫 번째 문제는 인공신경망이 출력한 곡의 박자를 음악이론에 맞도록 후처리 하는 것에서 모든 경우를 처리하지 못하여 발생한 문제이다. 두 번째 문제는 음표를 학습하는 인공신경망에 음표와 구분되는 큰 값으로 쉼표를 같이 학습하다보니 음표공간이 왜곡되어 발생하는 문제이다. 마지막 문제는 새로운 곡 작곡 시 사용자가 작곡해서 넣어준 초기 멜로디와 박자가 인공신경망이 출력하는 나머지 멜로디와 박자와 어울리지 못하여 발생하는 문제이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 개선된 박자 후처리 알고리즘과 초기 멜로디 처리 방법을 제안하였으며 쉼표용 인공신경망을 새로이 도입하였다. 실험결과 새로 제안한 방법이 기존의 방법에서 발생한 세 가지 문제점을 모두 해결하는 것으로 판명되었다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2000년도 추계학술대회
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• pp.339-347
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• 2000

본 논문은 디지털 음악 도서관에서 입력된 음성을 인식하여 생성한 음곡선에 의해 임의의 음악정보를 효율적으로 검색하기 위한 알고리즘을 제안한다. 종래의 전형적인 음악정보 검색 항목인 제목이나 작곡자 또는 주제를 입력하는 것이 아니라, 사용자가 음악 데이터베이스로부터 검색하고자 하는 음악의 일부를 마이크를 통해서 노래한다. 그러면 입력된 음성에 대한 음 신호를 처리하여 음표정보를 인식하고, 이를 바탕으로 음정 곡선을 생성하여 이를 탐색 패턴으로 사용한다. 제안한 검색 알고리즘은 일반적으로 근사 탐색을 위해 많이 사용하는 동적 프로그래밍 방법과 함께 실험을 통해 탐색 시간을 비교하여 향상된 탐색 시간을 보인다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.744-748
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• 2008

본 논문에서는 주어진 예제 멜로디 데이터를 이용하여 효과적으로 새로운 곡을 작곡하는 시스템을 제안한다. 우리가 제안하는 기법은 k-차원 마르코프 체인을 이용하여 마디 단위의 음악 블록을 합성한다. 한마디 단위를 하나의 마르코프 체인의 상태로 취급할 경우 매우 많은 상태를 고려해야 하므로, 이를 계층적 클러스터링 기법을 통하여 학습이 용이한 정도로 상태를 줄인다. 예제 데이터의 각 음악 블록은 소속된 클러스터 번호의 시퀀스로 대체되어 학습 데이터로 사용된다. 학습된 마르코프 체인의 상태를 전이하면서 각 상태에 해당되는 클러스터의 음악 블록을 랜덤하게 선택하여 합성한다. 학습된 마르코프 체인은 효과적으로 예제 음악과 비슷하면서 새로운 곡을 생성할 수 있었다.