• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.309-314
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• 2023

본 논문은 현재 인공지능(AI) 기반 음악 작곡 프로그램의 발전과 한계를 살펴본다. AI 작곡 프로그램은 딥러닝 기술의 적용으로 큰 성장을 이루었다. 하지만 현재까지의 인공지능 기반 작곡 프로그램은 획일화된 시스템으로 인하여 단순하게 음악을 모방하는 수준에 그치고 있으며, 예술적, 창의적 영역에서 한계가 있어 보인다. 본 논문에서는 기존의 인공지능 기반 작곡 프로그램에 대한 정보를 수집하여 비교 및 분석하고, 각 프로그램이 추구하는 기술적 방향성과 음악적 컨셉, 그리고 한계점을 고찰하는 과정을 통해 미래의 인공지능 음악 작곡 프로그램이 나아가야 할 방향을 모색하려 한다. 더불어 논문에서는 개인화 시대에 발맞추어 '개인 맞춤형' 음악과 인간의 예술성이 반영된 인공지능 기반 음악 작곡 프로그램 개발의 중요성을 강조한다. 결국 인공지능 기반 작곡 프로그램은 결과물인 음악으로 청자에게 어떠한 감동을 줄 수 있을지에 대한 심도 있는 연구와 실행이 필요하다. 이러한 인공지능 기반 작곡 프로그램은 새로운 음악 산업의 구조를 형성할 것이며, 음악 산업의 발전에 기여할 것으로 전망한다.

• 트랜스-
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• 제13권
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• pp.35-58
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• 2022

본 연구는 인공지능 기술의 발전이 음악 콘텐츠 제작에 가져올 패러다임의 변화를 예측하고, 인공지능과 인간의 협업을 통해 창작된 작품이 완성품으로써 예술적 가치를 지닐 수 있음을 제기한다. 인공지능 작곡 프로그램을 활용하여 누구나 손쉽게 음악 콘텐츠 제작을 할 수 있으며, 예술가에게는 다양한 시도와 창의적인 발상에 영감을 줄 수 있는 계기가 됐다. 인공지능 기술이 인간의 삶에 편리성을 제공하고, 일의 효율적인 측면에 많은 혜택을 주고 있지만, 현재까지 예술 영역에서 데이터 기반의 패턴 음악이라는 인식에서 벗어나기 어려운 점이 있다. 이러한 정량적인 요소가 많은 패턴 음악은 예술이 추구하는 추상적인 상징성이나 의미가 부재되어 완전한 창작품으로써 인정받지 못하고 있는 실정이다. 그러나 인간의 협업을 통해 감정이나 창의성과 같은 정성적인 요소를 인공지능 음악에 부여하면 완전한 예술 작품으로써 가치를 인정받을 수 있음을 예측한다. 인공지능 기술의 발전은 대중들에게 문화·예술에 대한 접근성을 높여주고, 심미적인 체험과 더불어 누구나 즐길 수 있는 유희적인 측면까지 기대할 수 있다. 또한, 개인의 디지털 리터러시의 향상을 통해 다양한 콘텐츠를 제작할 수 있으며, 자신의 작품을 타인에게 공유하며 소통할 수 있는 계기가 된다. 이처럼 인공지능 기술은 대중과 문화·예술을 잇는 매개체 역할을 하고 있으며, 예술 활동을 통해 인간과 기술을 간극을 좁히고 있다. 이러한 문화적인 현상과 함께 예술적 가치를 지닌 인공지능 음악 콘텐츠 제작 연구와 향후 인공지능 기술을 활용한 다양한 융·복합 예술 콘텐츠의 발전 가능성을 전망해 본다.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.986-989
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• 2019

인공지능에 대한 연구가 계속되고 있지만 음악, 미술, 문학 등 창의력과 예술성을 요구하는 부문에서는 인공지능을 적용하기 어렵다. 하지만 그중 음악 부문에 인공지능을 접목시켜 기존에 없던 곡을 작곡해보고자 한다. LSTM 기반의 모델을 ABC Notation 악보 데이터를 활용하여 학습시켜 사용자들이 음악적 지식 없이도 새로운 음악을 작곡할 수 있도록 딥러닝을 기반으로 한 BGM 음원 작곡 서비스를 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.25-33
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• 2020

본 연구는 정보 기술 수용 모델(UTAUT)을 사용하여 이 모형은 중국 내 적용성을 검증하였으며, 중국 시장의 실태에 따라 UTAUT에 새로운 변수 2개를 추가하여 연구 모델을 설립하였다. 이와 같이 본 연구의 목적은 성과기대, 노력기대, 사회영향력, 개인혁신성, 지각된 가치가 사용의도와 사용행동에 미치는 영향을 검증하고자 한다. 이러한 목적을 달성하기 위해 인터넷 조사 방식으로 중국에 있는 인공지능음악 제품을 사용 경험 있는 음악 창작자들을 대상으로 345부의 설문지가 수집되었다. 수집된 자료는 SPSS V. 22.0와 AMOS V 22.0을 통해 빈도분석, 요인분석, 신뢰도분석, 구조방정식모형분석을 실시하여 결과를 분석하였다. 연구모델에서 제시된 가설의 검증을 통해 중국 사용자들의 인공지능 음악 수용에 대한 사용에 결정적인 영향 요인을 확인하였다. 본 연구의 결과는 UTAUT모형이 중국 배경에서의 적용성을 검증하고, 중국 배경에서의 인공지능 음악 사용자 수용 모델을 구축하였으며, 3 가지 영향 요소가 사용자의 사용 의도에 영향을 미치며, 이러한 영향요소의 역할이 영향의 크기에 따라 정렬하는 것이 효과적이다. 본 연구는 인공지능 음악의 유용성을 높이고, 인공지능 음악의 유용성을 높이며, 개인 혁신적인 사용자를 활용해 경쟁력 있고 매력적인 가격 전략을 수립하고, 입소문 홍보에 주력할 것을 관리 조언하였다.

• 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.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.41-50
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• 2021

인공지능에 의한 직업의 대체가 빠르게 진행되고 있지만, 창의성이 중요한 예술 분야에서는 예외로 여겨졌다. 예술과 기술의 경계에 있는 직업인 음악의 마스터링에서는 현재 여러 인공지능 마스터링 서비스가 운영 중이다. 일반적으로 인공지능의 마스터링은 전문 마스터링 엔지니어의 작업에 비해 품질이 낮다고 여겨진다. 본 논문에서는 인공지능 마스터링과 인간 마스터링을 음향 분석, 청취 실험, 전문가 인터뷰 과정을 통해 비교해 보았다. 음향 분석에서는 전문 마스터링 엔지니어의 결과물과 인공지능의 결과물에서 큰 차이는 관찰되지 않았다. 청취 실험의 경우 비음악인 그룹은 전문 마스터링 엔지니어의 결과물과 인공지능의 결과물의 음질 차이를 거의 구분하지 못했다. 음악인 그룹은 특정 음원에 대한 선호를 드러냈지만, 어느 특정 마스터링에 대한 일반적인 선호가 유의미하게 나타나지는 않았다. 전문가 심층인터뷰에서도 전문 마스터링 엔지니어와 인공지능 마스터링간의 음향적인 차이는 거의 없으며, 가장 큰 차이는 마스터링 서비스 제공자와 사용자 간의 소통 방식에 있다고 응답하였다. 또 향후 더 많은 데이터를 통한 훈련으로 인공지능 마스터링이 빠르게 품질 향상을 이룰 것이고 사용자와 인공지능 간의 소통 방식에서도 더 개선이 있을 것이라고 예상하였다.

• 트랜스-
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• 제13권
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• pp.117-140
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• 2022

최근 인공지능 기술은 산업전반에 걸쳐서 활용되고 있다. 현재 예술 창작도구는 NFT 산업에서 사용되고 있으며, 이를 활용한 작품이 전시, 판매되기도 하였다. 미술 분야의 창작도구는 Gerated Photos, Google Deep Dream, Skech-RNN, Auto draw가 있으며, 음악분야의 인공지능 창작도구는 Beat Blender, Google Doodle Bach, AIVA, Duet, Neural Synth 등이 있다. 인공지능 예술 창작도구의 특징은 다음과 같다. 첫째, 예술분야 인공지능 창작도구는 기존의 작품 데이터를 바탕으로 새로운 작품을 창작하는 데에 활용되고 있다. 둘째, 창작 결과물을 빠르고 신속하게 도출하여 창작자에게 아이디어를 제공하거나, 창작 재료를 다양하게 구현해 볼 수 있다. 향후 인공지능 창작물은 인공지능 기술이 미술, 영상, 문학, 음악 등 콘텐츠 기획 및 제작에 많은 영향을 끼칠 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.79-89
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• 2020

본 연구는 인공지능 로봇이 높은 수준의 음악적 창작물을 제시할 때 로봇과 인간과의 협업정보 유무와 함께 로봇과의 비교영역의 자기관련성 정도가 사용자의 로봇에 대한 시기심, 창작한 음악에 대한 예술성의 평가와 태도, 그리고 향후 창작 음악을 사용하고 로봇과 협업할 의도에 미칠 영향을 검증했다. 2(비교영역 자기관련성: 낮음(음악 비전공자) vs. 높음(음악 전공자)) × 2(작업유형: 로봇 홀로 작업 vs. 로봇과 인간의 협업)의 집단 간 요인 설계 실험으로 진행하였다. 연구 결과, 자기관련성이 높았던 음악 전공자들에 비해 자기관련성이 낮았던 비전공자들이 로봇의 능력에 대하여 더 높은 시기심을 갖고 있는 것으로 나타났다. 그러나 음악 전공자들은 로봇이 창작한 음악의 예술성을 더 낮게 평가했고, 음악에 대한 태도도 더 비호의적이었고, 향후 음악을 사용할 의도와 로봇과 협업할 의도를 더 낮게 보고 했다. 한편, 인간과의 협업 정보 여부는 시기심을 비롯한 종속변인에 유의미한 영향을 주지 않았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.655-658
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• 2020

최근 IT 기술의 발달로 태블릿, 스마트폰과 같은 다양한 디바이스로 손쉽게 음악을 감상할 수 있다. 하지만 최근 이런 기술 발달과는 다르게 사용자가 원하는 음악을 검색하는 방법은 고전적인 형태에서 벗어나지 않고 있다. 기존 음악 검색 방법은 텍스트 기반, 내용 기반, 소비자 감성 기반의 음악 추천 검색 방법이 있으며 저장된 메타 데이터를 이용하여 사용자의 질의에 대한 결과만 제공할 뿐 사용자의 경험 정보를 고려하지 않는다. 그리고 기존 플랫폼들은 사용자가 최근 많이 들은 가수, 장르, 분위기를 종합하여 사용자에게 어울리는 음악을 추천을 할 뿐 사용자의 경험정보를 고려하여 음악을 추천하지는 않는다. 본 논문에서는 사용자의 경험 정보를 활용하여 사용자 맞춤형 음악 추천 시스템을 제안한다. 본 시스템은 사용자의 현재 기분 정보, 주변 날씨 정보 등을 입력 받는다. 이후, 경험 정보를 기반으로 결정 트리를 통해 사용자 요구 기반의 음악 추천 시스템을 구축하였다.