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.
최근 인공지능(AI)에 대한 사회적인 관심에 따라 교육현장에서도 인공지능 교육에 대한 관심이 높다. 우리나라에서는 2015 개정 교육과정에서 정규 교육과정화된 소프트웨어(SW)교육에서 보다 확장하여 인공지능 교육 계획을 발표하는 등 향후 인공지능 교육 활성화를 위한 발판을 마련하고 있으며 관련하여 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 인공지능 교육에서 무엇을 어떻게 교육해야 하는가와 관련한 교육과정 구성에 대한 연구는 아직 초기 단계이며 지속적인 연구가 진행될 필요가 있는 영역이다. 이에 본 연구에서는 문헌 연구를 기반으로 국내외 AI교육과정과 관련한 연구의 공통점과 차이점을 분석해 보았다. 전반적으로 선행된 연구에서 중점을 두는 영역과 내용 요소에 차이가 있다는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 향후 정보 교과의 독립 및 AI교육의 정규 교육과 정화에 대비하여 국내외 AI교육과정에 대한 문헌 연구를 실시하고 이를 토대로 향후 초등학교 AI교육을 위한 교육과정 구성의 방향을 탐색하였다.
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.
Image-generated AI is rapidly emerging as a powerful tool to augment human creativity and transform the art and design process through deep learning capabilities. The purpose of this study was to propose and demonstrate the feasibility of a new design development method that combined traditional design methods and technology by constructing image-generated AI prompts based on artists' formative elements. The study methodology consisted of analyzing Kazmir Malevich's theoretical considerations and applying them to AI prompts for design, print pattern development, and 3D digital design. This study found that the suprematist works of Kazmir Malevich were suitable as design and print pattern prompts due to their clear geometric shapes, colors, and spatial arrangement. The AI-prompted designs and print patterns produced diverse results quickly and enabled an efficient design process compared to traditional methods, although additional refinement was required to perfect the details. The AI-generated designs were successfully produced as 3D garments, thereby demonstrating that AI technology could significantly contribute to fashion design through its integration with artistic principles. This study has academic significance in that it proposes a prompt composition method applicable to fashion design by combining AI and artistic elements. It also has industrial significance in that it contributes to design innovation and the implementation of creative ideas by presenting an AI-based design process that can be practically applied.
지능정보사회의 도래와 미래 인재 육성을 위한 인공지능 교육이 교육계의 주목을 받으며 교원의 인공지능대학원 과정 또한 개설, 운영 중이며 올해 신설된 AI교육 대학원의 교육과정은 각 대학의 여건을 고려하여 자체적으로 편성되어있다. 이에 본 연구에서는 교육대학원에서 보다 효과적이고 교육적 가치를 높일 수 있는 AI교육과정이 향후 개발될 수 있도록 교육과정 개발의 방향을 탐색하고자 한다. 본 연구에서 제안한 교육대학원 AI교육과정은 Backward 설계를 토대로 Bloom의 디지털 텍사노미, Bruner의 나선형 교육과정 구성 원리를 포함하여 '내용영역', '수준', '교수학습방법' 등 3가지의 요소로 구성하고자 하였다. 연구에서 제시한 AI교육과정개발 방향을 토대로 국내 교육대학원의 AI교육과정이 좀 더 내실화되길 바라며, 향후 본 연구에서 제시한 교육과정을 수정·보완하여 초·중등학교의 AI교육과정 구성에도 활용할 수 있을 것이라 기대한다.
본 연구에서는 한국어 기반의 시를 창작하는 데 도움이 되는 문장들을 생성하는 인공지능을 개발하였다. 인공지능이 인간의 고유의 영역이라고 할 수 있는 창작에 대한 욕망과 창의력을 대신하는 것이 아니라, 인간이 창의력을 효율적으로 사용할 수 있도록, 창작에 밑바탕이 되는 문장들을 생성하는데 초점을 맞추었다. 시인들과의 인터뷰를 통해서 8개의 다른 데이터 세트로부터 문장을 학습하여 8가지 장르의 시가 생성될 수 있도록 만들었다. 이 연구는 한국어를 활용한 문학 작품 생성 기술을 개발하였다는 점에서 차별성이 있으며, 이 연구를 확장해서 수필과 산문 또는 소설과 같은 다양한 형태의 문학 작품을 창작하는 데 도움이 될 수 있다는 점에서 큰 의미가 있다.
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.
Serum and liver lipid levels and fatty acid composition of liver phospolipids (PL) were investigated in 36 rats which consumed either one of five different dietary fats or a high carbohydrate diet for 4 weeks. As the sources of five dietary fats, concentrated cicosapentaenoic acid(EPA), fish oil (FO), perilla oil(PO), corn oil(CO) and beef tallow (BT) were provided to the rats. As a control group, cron starch (CS) replaced dietary fat. The FO group showed lower serum total cholesterol (TC), high density lipiprotein cholesterol(HDL-C) and serum PL levels than those of the CO group(p<0.05). There were no significant differences in serum TC and serum HDL-C levels between the polyunsatured fatty acid(PUFA) groups and the EPA, FO and PO groups. The CS group showed the highest level serum TC. Compared with the CS group, both the EPA and CO groups showed significantly lower atherogenic indices(AI). However, there were no significant differences in AI among different dietary fat groups. No significant differences in liver triglyceride (TG) , TC and PL levels were detected among the six experimental groups. Phosphatidylcholine(PC) and phosphatidylethanolamine(PE) composed 30-40% and 15-20% of total liver PL, respectively. The fatty acid composition of liver PC and PE reflected dietary fatty acid composition . Compared to the different dietary fat based diets used in our study, the high carbohydrate diet had the most adverse effects on serum lipid profiles. However, we can not conclude from this result that long chain n-3 PUFA diets such as the EPA and FO based diets have more beneficial effects on serum lipid profiles than n-6 PUFA diet such as the CO based diet or shorter chain n-3 PUFA diets like the PO based diet.
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.
It is known that appropriate exercise changes body composition and improves coronary artery disease. This study was undertaken to evaluate the relationships between aerobic exercise, body composition, and the blood lipid levels in the middle-aged women(33 to 54 years old). The 57 subjects were divided into two groups based on their exercise: the aerobic exercise group(A group: 44) which performed at about $60\%$ of $VO_2max$ during over 6 months and the sedentary one(S group: 13). The percentages of body fat waist/hip ratio(WHR), body mass, and lean body mass of two groups were measured and compared in serum HDLC level and oxidized LDL level, the two most effective factors of coronary artery disease. The subjects in A group showed the lower percentages of body fat and WHR, when compared with the ones in S group. The body mass and lean body mass of A group subjects were higher than those of S group subjects. The serum HDL-C level$(58.6\pm12.7mg/mL)$ was significantly higher for A than S group subjects.(p<0.05) The sem ox-LDL level $(6.64\pm4.11Eu/mL)$ for A group subjects was lower than S group ones. The fat mass showed significantly positive correlations with atherogenic index(AI)(r=0.301, p<0.05), and with blood glucose levels(r=0.334, p<0.05). Also the WHR whowed significantly positive correlations with LDL-C levels(r=0.277, p<0.05), and with AI(r=0.466, p<0.01). In summary, the subjects in A group have the lower percentages of body fat and WHR, when compared with the ones in S group. Also, A group subject showed a tendency that exercise enhances serum HDL-C levels and decreases oxidized LDL levels. And aerobic exercise showed positive results which change body composition and improve blood lipid levels. There were significantly positive correlations among the percentages of body fat At and blood glucose level. These results suggest that moderately intensive exercise is a significant factor in reducing coronary artery disease.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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