• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.476-479
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• 2020

본 논문은 전기 자극 장치에 관한 것으로서, 운동상황에 맞게 인공지능 기능이 음악을 선별해 주고 음악의 BPM(beats per minute)에 맞게 전기 자극 장치에서의 PWM(pulse width modulation)신호가 동기화 되어 재활 기능과 더불어 헬스 케어와 관련된 추가적인 기능 및 효과를 제공할 수 있는 개선된 전기 자극 장치에 관한 것이다. 언제 어디서나 간편하게 셀프 운동케어와 할 수 있도록 AR기술을 이용한 카메라가 있는 디지털 디바이스를 활용하며, 해당 신체의 운동부위를 지정하게 되면 이에 맞는 운동방법을 AI기술을 이용하여 적용할 수 있다. 수행자가 잘못 운동을 하는 것을 올바르게 개선시키기 위하여 실시간 AI 음성기능과 텍스트 코칭을 통해서 올바르게 운동할 수 있게 제안하며, 이에 대한 과정과 결과를 시각적으로 보여주면, 결과에 대해서는 리포팅을 하여 사용자가 올바르게 운동을 하고 효과적으로 운동을 했는지에 대해서 정량적인 수치의 운동횟수와 운동량에 대해서 표현해준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.644-655
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• 2020

연구는 오디오 콘텐츠 기반 AI 스피커 이용 인식과 지속 이용 의도를 이용 기능에 따른 차이로 살펴보았다. 구체적으로 AI 스피커 이용기능별(음악 청취, 뉴스 습득, 생활 검색) 이용량을 기준으로 이용 패턴(단일 기능 중심 집단과 다중 기능 중심 집단)구분하고, 이들에 따라 AI 스피커 이용 인식과 지속 이용 의도의 차이를 분석하였다. 분석은 AI 스피커 이용 경험이 있는 성인 남녀 335명을 대상으로 온라인 설문조사 한 응답을 활용하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 남성이 뉴스 습득을 위해 AI 스피커 이용이 많았고, 20대와 40대 이상 간의 뉴스 습득 정도도 차이를 보였다. 둘째, AI 스피커의 유용성과 사용 용이성에 대한 인식은 다중 기능 중심(음악 청취-뉴스 습득-생활 검색) 이용 집단에서 높게 나타났다. 마지막으로 AI 스피커의 지속 이용 의도도 다중 기능 중심 이용집단에서 가장 높게 나타났으며, 음악 청취 기능에 집중된 이용자의 지속 이용 의도가 다른 기능의 이용자에 비해 상대적으로 높다는 사실도 발견했다. 본 연구의 결과는 향후 AI 스피커의 이용 확산과 브랜드별 제공 서비스 전략 수립을 위한 기초자료로 활용될 것을 기대한다.

• 방송과미디어
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• 제28권2호
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• pp.33-42
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• 2023

AI 분야는 기존 분석적(Analytical) AI에서 점차 자가학습을 통한 새로운 디지털 이미지, 영상, 음성, 텍스트, 코드 등을 만드는 Generative AI로 너무 빠르게 진화하고 Generative AI 영역을 두고 세계 각 기업들이 비즈니스의 우위를 선점하기 위해 개발 속도에 열을 올리고 있다. 이미 Generative AI는 다양한 부분에서 활용되고 있는데 음악, 문학, 미디어 등 새로운 창작물을 생성할 뿐만 아니라 향후 지식경제의 생산성을 획기적으로 향상시킬 것이다. 이런 Generative AI가 AI 휴먼 서비스 발전에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 논하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.383-388
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• 2020

본 연구에서는 AI 어시스턴트의 음악청취 도메인 내 요청문을 인식 및 처리하기 위해 한국어와 중국어를 중심으로 도메인 사전 및 패턴문법 언어자원을 구축하고 그 결과를 비교분석 하였다. 이를 통해 향후 다국어 언어자원 구축의 접근 방법을 모색할 수 있으며, 궁극적으로 패턴 기반 문법으로 기술한 언어자원을 요청문 인식에 직접 활용하고 또한 주석코퍼스 생성을 통해 기계학습 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 우선 패턴문법의 구체적인 양상을 살펴보기에 앞서, 해당 도메인의 요청문 유형의 카테고리를 결정하는 과정을 거쳤다. 이를 기반으로 한국어와 중국어 요청문의 실현 양상과 패턴유형을 LGG 프레임으로 구조화한 후, 한국어와 중국어 패턴문법 간의 통사적, 형태적, 어휘적 차이점을 비교분석 하여 음악청취 도메인 요청문의 언어별 생성 구조 차이점을 관찰할 수 있었다. 구축한 패턴문법은 개체명을 변수(X)로 설정하는 경우, 한국어에서는 약 2,600,600개, 중국어에서는 약 11,195,600개의 표현을 인식할 수 있었다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 언어자원의 언어별 차이에 대한 통찰을 통해 다국어 차원의 요청문 인식 자원과 기계학습 데이터로서의 효용을 확인하였다.

• 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.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.787-800
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• 2023

본 논문은 웹 3.0 시대에 도래할 메타버스 음악 플랫폼의 학술적 이해를 도모하고 생산적인 구축 방안을 모색한 연구이다. 본 연구에서는 메타버스 음악 플랫폼이 현 시점에 지니는 의미를 입체적으로 짚어보고자 디지털 음악의 발전을 웹 1.0부터 3.0까지의 플랫폼 형성과정을 중심으로 살펴본다. 전반부에서는 메타버스 음악 플랫폼이 현재 향유하는 음악문화와 단절된 것이 아니라, 1990년대부터 지금까지 진화되어온 웹 플랫폼 환경과 밀접하게 연결되어 있다는 것을 보여주고자 했다. 또한 메타버스 플랫폼의 부상을 웹 2.0의 한계를 극복하는 동시에 웹 3.0으로의 전환과 연계된 변화로 가정하고, 최근 거론되는 1. 기술적(XR기술, 웨어러블 디바이스, 생성형 AI), 2. 문화적(디지털 아바타, 팬덤), 3. 경제적(NFT) 논의들을 현재까지 발전된 메타버스 음악 플랫폼의 발전방안과 연계시켜 논의하였다. 본 연구를 통해 '메타버스 음악 플랫폼'에 대한 합의된 개념이나 공식적인 정론이 확립되지 않은 상황에서 해당 개념에 대한 이해를 증진시키고 향후 발전방안에 대한 모색에 참고가 될 수 있기를 기대한다.

• 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.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.47-54
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• 2024

첨단기술을 활용한 문화예술 교육은 기술에 대한 문해력 향상과 자기표현, 그리고 융합적 역량 개발의 측면에서 그 중요성이 증대되고 있다. 이에 혁신적인 멀티모달 AI의 생성과정과 결과평가는 확대된 시청각 경험을 제공하고 창의적 영감을 향상할 수 있다. 특히, AI와 함께 음악을 만드는 과정은 멜로디와 악상을 떠올리는 것부터 가사 개선, 편집과 변주, 악기 연주 등 모든 영역에 걸쳐 혁신적 경험을 제공한다. 이에 본 연구에서는 음악 생성 AI 플랫폼을 활용하여 과제를 수행하고 동료 학습자와 토론하는 과정을 실증적으로 분석하고자 하였다. 그 결과 자발적 참여를 통해 12개의 서비스와 10개의 평가기준 유형을 수집하여 사용패턴과 목적으로 구분할 수 있었다. 이를 토대로 학습자 관점의 AI 기반 교양교육을 위한 학술적, 기술적, 정책적 시사점을 제시하였다.