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논문 상세정보

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인공지능 기반 작곡 프로그램 현황 및 제언

Artificial Intelligence Applications to Music Composition

Journal of the convergence on culture technology : JCCT = 문화기술의 융합 v.4 no.4 , 2018년, pp.261 - 266  
이성훈 (한양여자대학교 실용음악과)
초록
용어

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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.

Abstract

This study aimed to provide an overview of artificial intelligence based music composition programs. The artificial intelligence-based composition program has shown remarkable growth as the development of deep neural network theory and the improvement of big data processing technology. Accordingly, artificial intelligence based composition programs for composing classical music and pop music have been proposed variously in academia and industry. But there are several limitations: devaluation in general populations, missing valuable materials, lack of relevant laws, technology-led industries exclusive to the arts, and so on. When effective measures are taken against these limitations, artificial intelligence based technology will play a significant role in fostering national competitiveness.

주제어

#인공지능   #작곡   #인공지능 작곡   #머신러닝   #딥러닝  

본문요약 

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문제 정의
  • 이에 본 논문에서는, 국내외 인공지능 기반 작곡 프로그램의 개발 현황에 대해 살피고 관련 산업을 개인 및 산업체가 활용하는 것과 관련한 제언을 진행하고자 한다.

    이에 본 논문에서는, 국내외 인공지능 기반 작곡 프로그램의 개발 현황에 대해 살피고 관련 산업을 개인 및 산업체가 활용하는 것과 관련한 제언을 진행하고자 한다. 특히 각 연구개발이 진행되어 온 맥락과 개발 목표, 사용되는 장면에 대한 기술을 통해 추후 기술개발이 되어야 한 방향성을 모색하고자 한다.

  • 주변 소리를 인식하여 상황과 분위기에 맞는 음악을 작곡하는 공간 맞춤형 작품을 제공하는 것을 목적으로 한다.

    이에 앞서 2017년, 코클리어닷 AI는 ‘애트모(Atmo, Generative Music for Spatial Atmosphere)’라는 작곡 프로그램을 제안하였다. 주변 소리를 인식하여 상황과 분위기에 맞는 음악을 작곡하는 공간 맞춤형 작품을 제공하는 것을 목적으로 한다.

  • 특히 각 연구개발이 진행되어 온 맥락과 개발 목표, 사용되는 장면에 대한 기술을 통해 추후 기술개발이 되어야 한 방향성을 모색하고자 한다.

    이에 본 논문에서는, 국내외 인공지능 기반 작곡 프로그램의 개발 현황에 대해 살피고 관련 산업을 개인 및 산업체가 활용하는 것과 관련한 제언을 진행하고자 한다. 특히 각 연구개발이 진행되어 온 맥락과 개발 목표, 사용되는 장면에 대한 기술을 통해 추후 기술개발이 되어야 한 방향성을 모색하고자 한다.

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핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
obivious
obivious란?
프랑스의 인공지능 기반 창작집단

프랑스의 인공지능 기반 창작집단인 obivious (오비어스) 는 미국 타임지와의 인터뷰에서 밝혔듯 “작품을 만드는 과정에서 인간의 관여를 최소화 하려 노력했다”면서 창조성이 인간의 전유물이 아님을 분명히 하였다. 실제로 인공지능이 세계최초로 그림 해당 그림은 예상가의 40배에 달하는 액수를 기록하며 뉴욕 크리스티 경매에서 낙찰이 되었다.

양질의 결과물
심층신경망에서 양질의 결과물을 산출하기 위한 요소는?
양질의 데이터

머신러닝은 딥러닝의 재등장으로 인해 더 높은 수준의 추진력을 갖게 되었는데, 1980년대에 잠시 등장했던 심층 신경망 이론 (Deep Neural Networks) 이 빅데이터 처리기술과 컴퓨터의 하드웨어 향상을 바탕으로 기술 구현이 가능해지면서, 인간의 두뇌 작동 방식에 더욱 가까운 학습모델을 만들어낸다.[4] 이때 양질의 결과물 산출에 선제적으로 요구되는 것은 양질의 데이터이다. 특히 고도로 산업화된 분야일수록 관련된 데이터가 방대한 수준으로, 체계적으로 축적되어 있기에, 딥러닝을 이용한 새로운 기술의 발전이 더욱 용이해진다.

딥러닝 기반으로 해결되지 않는
딥러닝 기반으로 해결되지 않는 문제의 예는 어떤 것이 있는가?
암 진단 등의료 영역에서 높은 수준의 정확한 판단을 제공할 것으로 여겨졌던 인공지능 플랫폼 왓슨의 암 진단 정확도는 기대에 미치지 못했으며

이 문제는 최근 글로벌대기업IBM이 개발한 의료인공지능시스템 ‘왓슨’의 부진과 관련이 있다. 암 진단 등의료 영역에서 높은 수준의 정확한 판단을 제공할 것으로 여겨졌던 인공지능 플랫폼 왓슨의 암 진단 정확도는 기대에 미치지 못했으며, 이에 본사의 대규모 구조조정설이 있을 정도로 왓슨의 위상이 크게 떨어져있다. 이는, 폴라니의 역설을 간과했기 때문인 것으로 평가된다.

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참고문헌 (14)

  1. 1. Hutson M. How Google is making music with artificial intelligence. Science. 2017. 
  2. 2. Simonton DK. Quantifying creativity: can measures span the spectrum? Dialogues in Clinical Neuroscience. 2012;14(1):100-4. 
  3. 3. Toiviainen P. Musical creativity: Multidisciplinary research in theory and practice. Music Perception: An Interdisciplinary Journal. 2008;25(3):257-60. 
  4. 4. Schmidhuber J. Deep learning in neural networks: An overview. Neural networks. 2015;61:85-117. 
  5. 5. Kahng M, Andrews PY, Kalro A, Chau DHP. Activis: Visual exploration of industry-scale deep neural network models. IEEE transactions on visualization and computer graphics. 2018;24(1):88-97. 
  6. 6. Quick D. Kulitta: a framework for automated music composition: Yale University; 2014. 
  7. 7. Bhattacharya J, Lee E-J. Modulation of EEG theta band signal complexity by music therapy. International Journal of Bifurcation and Chaos. 2016;26(01):1650001. 
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  14. 14. Al-Awaji BH. Big Data Applications and Challenges. International Journal of Advanced Computer Technology. 2017;6(2):22-7. 

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