• 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.

• TTA 저널
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• 통권144호
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• pp.20-21
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• 2012

발레에 대해 문외한인 사람들조차 그 선율은 들어봤을 정도로 <백조의 호수>는 유명한 작품이다. 차이콥스키의 서정적인 바이올린 선율은 매우 아름다원 신화의 'T.O.P'와 같은 대중음악에서도 샘플링 할 정도이다. 하지만 단지 음악만 아름다웠다면 이 음악을 듣고 사람들이 하얀색 튀튀(tutu)를 입은 발레리나의 모습을 떠올리진 않을 것이다. <백조의 호수>는 음악과 인체로 표현할 수 있는 아름다움의 극치를 보여주는 발레 작품이기 때문에 사람들의 뇌리에 깊이 각인된 것이다. 오늘날 클래식 발레가 환상적인 예술로 거듭날 수 있게 된 데에는 수많은 예술가의 노력과 함께 과학의 뒷받침이 있었기에 가능한 것이다. 인간의 한계를 초월하기 위해 스포츠 과학의 힘이 필요하듯 인체 예술의 극한을 보여주기 위해 발레에도 과학이 필요한 것이다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권10호
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• pp.479-487
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• 2016

음악 스트리밍 서비스의 대중화로 음악의 소유 없이 언제든 원하는 듣고 싶은 노래를 들을 수 있게 되었다. 넓어진 선택권은 역설적으로 노래를 선택하기 어렵게 만들었다. 이러한 선택의 어려움을 극복하기 위해 음악 추천에 대한 관심이 높아졌고 판도라와 Last.fm과 같은 상용 서비스뿐 아니라 음악 정보 검색 분야의 연구자들도 다양한 추천 시스템을 제안하였다. 내용 기반 필터링과 협업 필터링 방식이 주류인 기존의 추천 시스템은 음악 감상의 주요 요인인 맥락을 고려하지 않았다는 한계점을 지니고 있다. 본 논문에서는 음악을 선택하는 맥락 중 주요한 요인인 감정을 이용한 노래간 유사도 측정 방법을 제안하여 새로운 추천 시스템에 대한 가능성을 탐색한다. 노래의 감정 추출에 가사를 이용하였고 가사에서 노래의 구조도 추출해 노래의 의미적 분석을 시도하였다. 실험을 통해 제안한 모델이 기존의 추천 시스템에 비해 작은 계산 복잡성으로 기존 모델과 유사한 성능을 보일 수 있음을 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.18-27
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• 2006

음악 데이타의 양이 급속히 증가함에 따라 음악 데이타베이스의 오디오 특정을 이용한 내용기 반 음악 장르의 효율적인 유사도 검색 방법이 요구되고 있다. 이러한 시스템을 구현하기 위해서는 시계열 패턴인 오디오 특징을 인덱싱 할 수 있는 인덱싱 기법과 데이터마이닝 기술이 필요하다. 본 논문에서는 인덱싱 기법을 기반으로 하는 유사 장르 음악 검색 시스템의 개발에 대하여 논의한다. 먼저, 시계열 패턴 인덱싱 기법과 데이터마이닝을 이용한 내용기반 음악장르 검색 시스템의 구조를 제안한다. 또한, 오디오 특정을 이용한 유사 장르 검색의 성능을 보이기 위하여 시계열 패턴 인덱스 화일을 구축하고 성능 분석 을 제시한다. 실제 데이타의 특정값을 이용한 실험을 통하여 제안한 기법의 성능을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.287-294
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• 2022

이 연구의 목적은 온라인 음악 플랫폼에서 부가가치서비스의 개념을 정의하고 온라인 음악 플랫폼에서 부가가치서비스를 사용하려는 사용자의 의향 모델을 제시하고 영향요인이 사용자의 의지에 미치는 영향을 탐색하는 것이다. 본 연구는 정보가치, 사회적 가치, 오락가치를 독립변수로, 플로우경험을 매개변수로, 자기인식을 매개변수로 하여 온라인 음악 서비스 플랫폼의 특성과 결합된 자극-반응 모델을 기반으로 하였다. 종속변수는 소비자의 사용의향으로 사용하였다. 본 연구에서는 SPSS와 AMOS 통계분석 도구를 이용하여 실증분석을 수행하였다. 결과는 온라인 음악 플랫폼의 부가가치서비스가 소비자의 플로우경험과 소비자의 사용의향에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 보였다. 본 연구는 온라인 음악 플랫폼 서비스의 이론적 결함을 채울 수 있으며, 이는 음악 플랫폼 사업자의 서비스 역량 향상 및 소득 향상에 긍정적이고 중요한 의미를 갖는다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.57-64
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• 2024

본 논문은 머신러닝을 활용하여 많은 양의 음악 데이터를 분류하여 장르 정보가 입력되어 있지 않은 음악 장르 분류 정확도 향상을 목표로 한다. 음악의 장르를 구분하기 위해 기존 연구에서 많이 사용되던 GTZAN 데이터 세트 대신 직접 데이터를 수집하고 전처리하는 방안을 제시한다. 이를 위해 GTZAN 데이터 세트보다 분류 성능이 뛰어난 데이터 세트를 생성하기 위해 Onset의 에너지 레벨이 가장 높은 일정 구간을 추출한다. 학습에 사용하는 음악 데이터의 주요 특성으로는 Mel Frequency Cepstral Coefficient(MFCC)를 포함한 57개의 특성을 이용한다. 전처리된 데이터를 통해 Support Vector Machine(SVM) 모델을 이용하여 Blues, Classical, Jazz, Country, Disco, Pop, Rock, Metal, Hiphop으로 분류한 학습 정확도가 85%를 기록하였고, 테스트 정확도가 71%를 보여주었다.

• 전자통신동향분석
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• 제19권3호통권87호
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• pp.107-116
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• 2004

지금까지의 정보통신 서비스는 사용자에게 필요한 정보를 제공하거나 사용자와 사용자를 연결해주는 통로로서의 서비스를 제공하여 왔으나, 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크 기술을 기반으로 한 유비쿼터스 서비스는 사용자가 처한 상황에 기반하여 정보 제공은 물론 필요한 행위까지도 제공하여 사용자의 욕구에 가장 근접한 서비스 제공에 초점을 두는 컨시어지형 서비스가 될 것이다. 이러한 서비스는 사용자의 기호 및 상태, 또는 상황 등의 다양한 정보에 근거하여 서비스를 제공할 수 있어야 하며, 이를 위한 효과적인 접근 방법으로는 사용자의 다양한 정보를 각각의 대리자에게 처리를 하게 하는 멀티 에이전트 기술일 것이다. 본 연구에서는 음악이나 그림을 활용하여 신체적, 정신적 질환을 치료하는 음악 치료나 그림 치료인 Art-Therapy를 유비쿼터스 서비스의 구현 사례로 기술한다. 사용자의 신체적 또는 정신적 상태 및 환경 정보를 센서를 활용하여 측정하고 그 측정된 데이터에 근거하여 사용자의 상태를 판단하고 이에 따라 음악 및 미술 작품을 시청각으로 제공함으로써 치료 효과를 얻는다. 본 연구에서의 Art-Therapy 서비스는 FIPA에서 제안한 멀티 에이전트 기반 구조인 에이전트 플랫폼을 기반으로 구현하였다.

• 정보관리학회지
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• 제23권2호
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• pp.5-19
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• 2006

본 연구에서는 기존의 시스템 중심의 방식에서 벗어나 각 이용자 집단에게 효율적이고 만족스러운 내용기반 음악 정보검색(Music Information Retrieval : MIR)의 질의인터페이스를 설계하고자 각 집단의 음악정보탐색행위를 연구하였다. 연구대상 집단은 음악분야의 전문 지식 여부에 따라 2개의 전공자 집단(작곡전공, 성악/기악전공)과 2개의 비전문가 집단(아마추어 비전문가, 순수 비전문가)으로 구분하여 모집하였다. 모집방법은 연구대상자 선정과정을 포함한 누증표집(snowball sampling) 기법과 이론적 샘플링(theoretical sampling) 기법을 이용하였고 최종적으로 전공자 집단 7명, 비전문가 집단 7명 모두 14명이 실험에 참가하였다. 탐색실험, think-aloud, 참여관찰, 탐색후 질문지법과 심층 인터뷰를 통해 얻은 자료를 분석 및 통합하여 결과를 도출하였다. 작곡 전공의 전문가 집단은 정확한 음렬로 질의를 입력할 수 있는 인터페이스(건반, 텍스트, 악보 입력)를 선호하였고, 비작곡 전공의 전문가 집단과 비전문가 집단은 허밍 질의 인터페이스를 선호하였다. 각 질의 방법의 입력오류를 최소화시키기 위한 연구가 더 필요하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.306-309
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• 2011

컴퓨터의 발전과 함께 음악 프로그램을 이용한 작곡 작업은 전문가부터 일반인에게 이르기까지 사용자의 폭을 넓혀왔다. 본 연구에서는 이러한 작곡 작업을 보다 효과적으로 하기 위하여 다양한 방안을 모색하였다. 단순한 텍스트 기반의 음악 검색이 아닌 미디(Midi) 분석엔진 기반의 다양한 검색방법을 설계하였으며 이를 기반으로 통합 음악제작/검색 솔루션을 구현하였다. 또한, 휴대성(Portability)을 위하여 MS 사의 WindowsPhone7 플랫폼 기반의 어플리케이션 구현을 통해 PC기반의 프로그램을 모바일 환경에서 작동 및 사용할 수 있도록 구현하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.157-167
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• 2015

본 연구는 신한류를 주도하고 있는 아이돌 음악의 대중화가 한국대중음악시장의 생태계 균형에 어떠한 영향을 주었는지를 연구하였다. 이는 많은 언론들이 아이돌 음악의 대중화로 인해 전체시장이 불균형을 이루고 있다는 보도에 문제를 제기하기 위함이다. 연구방법은 페터슨의 문화생산론을 차용하였고 분석대상은 국내 디지털 음원유통 1위인 멜론 가요음악차트의 2000-2014년 주간 Top10을 사용하여 이중 차트에 진입한 아이돌 음악만을 선별하여 양적연구를 하였다. 연구결과 아이돌 음악은 한국대중음악시장의 생태계 구성에 불균형을 초래하지는 않았으며, 오히려 다양한 음악 스타일을 선보이며 음악시장의 장르 다양성에 기여하고 있음을 발견하였다. 이러한 올바르지 않은 정보로 신한류를 주도하고 있는 아이돌 음악의 생산이 위축되어서는 안 될 것이며, 향후 정부 관련기관은 검증된 사실에 입각하여 정책을 수립하여야 할 것이다. 이것은 한류의 지속가능성과 확대 재생산을 위한 중요한 문제로 다루어져야 하기 때문이다.