본 연구에서는 음악 가사의 감성분석을 통한 영상작품의 제작을 시도하였다. 가사 텍스트의 감성분석에는 구글(Google)의 자연어 처리 API를 활용하였고 그 결과를 영상 시각화 규칙과 연결하였다. 기존의 공학적 연구들에서의 텍스트 기반 감성분석은 소셜 미디어에서의 사용자 댓글과 리뷰를 분석해서 사용자들의 감정과 태도를 이해하도록 하는 연구들이 많았다. 본 연구에서는 감성분석 데이터가 예술작품 창작의 재료가 되어 심미적 표현에 활용될 수 있도록 하였다. 기계의 관점에서 볼 때 감정은 숫자로 치환되어 나타나므로 규격화, 표준화 될 수밖에 없다는 한계점이 있다. 이에 가사 데이터의 감성분석 결과를 시각예술에서의 조형요소들의 규칙과 연결하여 이러한 한계를 일부 극복해보자 하였다. 본 연구는 인공지능이 인간의 고도화 된 정신적 산물인 예술작품의 창작까지 시도하는 현 시대를 반영하며 문학, 음악, 회화, 무용 등 기존의 전통적인 예술작품을 기계를 통해 바라본 새로운 형태의 예술작품으로 만들어 보고자 하는 목표를 가지고 있다. 더불어 감정표현에 어려움을 겪는 발달 장애인들의 창작활동과 심리분석 및 의사소통을 용이하게 해주는 예술창작 및 교육 플랫폼으로 확장되기를 기대한다.
스마트 스피커는 인공지능을 활용하여 음악, 일정, 날씨, 상품 등 다양한 정보와 콘텐츠들을 검색, 이용할 수 있는 대화형 음성 기반 서비스를 제공하는 기기이다. 인공지능 기술은 데이터가 축적될수록 이를 활용하여 더욱 정교하고 최적화된 서비스를 이용자에게 제공한다. 따라서 스마트 스피커 제조사들은 초기에 공격적인 마케팅을 통해 플랫폼 구축에 힘썼다. 하지만 스마트 스피커의 사용빈도는 월 1회 미만이 전체의 3분의 1 이상을 차지하고, 사용자 만족도도 49%에 그치는 것으로 나타났다. 이에 지속적인 이용활성화와 만족도 증진을 위해 스마트 스피커의 사용자 경험을 강화할 필요성이 대두되었다. 이에 본 연구에서는 스마트 스피커의 사용자 경험을 분석하고, 이를 바탕으로 스마트 스피커의 사용자 경험 강화 방안을 제시하고자 한다. 본 연구는 사용자가 직접 작성한 실제 리뷰 데이터를 수집하여 스마트 스피커 사용자 경험 차원을 기반으로 분석 결과를 해석했다는 점에서 의의가 있다. 또한 스마트 스피커 사용자 경험 차원을 개발하여 텍스트 마이닝 결과를 해석한 것에서 학술적 의의가 있다. 본 연구 결과를 통해 스마트 스피커 제조사에게 실무적으로 사용자 경험 강화를 위한 전략을 제안할 수 있다.
본 연구는 초등학생들의 AI 리터러시 함양을 위한 통합예술교육프로그램을 개발하고자 하였다. 먼저 AI 리터러시 영역별 목표와 2022 개정 초등학교 교육과정의 미술, 음악, 체육과의 목표 연구, 통합예술교육의 목표와 요소 매트릭스를 이용하여 2개의 주제 프로그램을 개발하였다. 개발된 프로그램은 1차 전문가 타당도 검사를 통해 수정 및 보완 후 학생에게 수업 적용하였고, 학생들의 AI 리터러시 사전/사후 검사, 프로그램에 대한 만족도 조사 결과를 토대로 2차 수정을 거쳤다. 마지막으로 3차 전문가 타당도 검사를 통해 최종 프로그램을 개발하였다. 개발된 프로그램은 초등학생들의 AI리터러시 함양을 위한 융합교육프로그램을 활용되기를 기대한다.
현재 우리는 창작도구로서 컴퓨터와 창작자로서 컴퓨터 사이에 서 있다. 또한 포스트 시네마적 상황이라 할 수 있는 새로운 장르의 영화들이 등장하고 있다. 본 논문은 AI 시네마의 출현 가능성을 진단하고자 한다. AI 시네마의 가능성을 확인하고자 영화 창작의 필요조건이라 할 수 있는 스토리, 서사의 창작, 이미지의 창작, 사운드의 창작이 인공지능에 의해 가능한지 사례조사를 통해 살펴보았다. 먼저 AI 페인팅 알고리즘인 Obvious, GAN 및 CAN의 시각이미지 생성을 확인했다. 둘째, AI 사운드, 음악은 이미 인간과 협력하여 유통 단계에 들어섰다. 셋째, AI는 이미 드라마 대본을 완성 할 수 있고, 빅 데이터를 활용한 자동 시나리오 제작 프로그램도 인기를 얻고 있다. 즉, 우리는 필수적인 영화 제작 요구 사항이 AI 알고리즘으로 충족될 수 있음을 확인할 수 있다. 마노 비치의 'AI 장르 컨벤션' 관점에서 웹 다큐멘터리와 데스크톱 다큐멘터리는 포스트 시네마로서 AI 시네마의 대표적인 장르라고 할 수 있다. AI, 웹 다큐멘터리, 데스크톱 다큐멘터리가 존재하고 있는 환경이 동일하기 때문이다. 본 논문은 포스트시네마의 창작자로서 AI에 대한 연구를 통해 4차 산업혁명시대 영화라는 매체가 개척해야 할 새로운 길을 제시하고 있다.
본 논문에서는 연주자 자세의 그라운드 트루스 획득을 위한 반자동 주석 방법인 SAAnnot-C3Pap를 제안한다. 기존 음악 도메인에서 2차원 관절 위치에 대한 그라운드 트루스를 획득하기 위하여 2차원 자세 추정 방법인 오픈포즈를 활용하거나 수작업으로 라벨링 하였다. 하지만 기존의 오픈포즈와 같은 자동 주석 방법은 빠르지만 부정확한 결과를 보인다는 단점이 있고, 사용자가 직접 주석을 생성하는 수작업 주석화의 경우 많은 노동력이 필요하다는 한계점이 있다. 따라서 본 논문에서는 그 둘의 절충 방안인 반자동 주석화 방법인 SAAnnot-C3Pap을 제안한다. 제안하는 SAAnnot-C3Pap은 크게 3가지 과정으로 오픈포즈를 사용하여 자세를 추출하고, 추출된 부분 중 오류가 있는 부분을 슈퍼바이즐리를 사용하여 수정한 뒤, 오픈포즈와 슈퍼바이즐리의 결과값을 동기화하는 과정을 수행한다. 제안하는 방법을 통하여 오픈포즈에서 발생하는 잘못된 2차원 관절 위치 검출 결과를 교정할 수 있었고, 2명 이상의 사람을 검출하는 문제를 해결하였으며, 연주 자세 그라운드 트루스 획득이 가능하였다. 실험에서는 반자동 주석 방법인 오픈포즈와 본 논문에서 제안하는 SAAnnot-C3Pap의 결과를 비교·분석한다. 비교 결과, 제안하는 SAAnnot-C3Pap는 오픈포즈로 잘못 수집된 자세 정보를 개선한 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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