인공지능 기반 작곡 프로그램의 비교분석과 앞으로 나아가야 할 방향에 관하여

박은지 국제문화기술진흥원 2023 The Journal of the Convergence on Culture Technolo Vol.9 No.4

This study examines the development and limitations of current artificial intelligence (AI) music composition programs. AI music composition programs have progressed significantly owing to deep learning technology. However, they possess limitations pertaining to the creative aspects of music. In this study, we collect, compare, and analyze information on existing AI-based music composition programs and explore their technical orientation, musical concept, and drawbacks to delineate future directions for AI music composition programs. Furthermore, this study emphasizes the importance of developing AI music composition programs that create “personalized” music, aligning with the era of personalization. Ultimately, for AI-based composition programs, it is critical to extensively research how music, as an output, can touch the listeners and implement appropriate changes. By doing so, AI-based music composition programs are expected to form a new structure in and advance the music industry.

모방과 창의성 사이의 테크놀로지: 코프(D. Cope)의 초기 AI 작곡 모델 에미(Emmy) 연구

오희숙 서울대학교 음악대학 2023 음악이론연구 Vol.40 No.-

AI(Artificial Intelligence) has made a significant impact on human life, and various AI composition models are now active in the field of music. What kind of aesthetic value does music created by AI? Starting from this critical question, this thesis examines David Cope's (b. 1941) early AI composition model called 'Emmy'. Cope developed the Emmy in 1981 while attempting "Experiments in Musical Intelligence." Emmy inputs the works of major composers in Western music history, analyzes each element of original music, discovers stylistic signatures through pattern matching, and recombines them through ATN(Argumented Transition Network) to create her own music. Emmy composed symphonies, piano sonatas, chorales, string quartets, and operas, which were hotly debated and criticized as "no heart," "soulless," and "cheap imitation" aroused all. However, as a result of examining the aesthetic discussion according to Emmy's creative process and acceptance, many prejudices intervened in the evaluation of Emmy's music. This thesis claims that Emmy's work is not a simple imitation of existing music, but implies its own aesthetic value. In other words, it is necessary to newly define the concept of creativity corresponding to the changes in music caused by the intervention of technology, to understand and evaluate the creative activities of AI more appropriately. Thus, we need a new aesthetic perspective that recognizes itself to comprehend the impact of AI on the art of music. 최근 AI는 인간의 삶에 깊숙이 개입하고 있으며, 음악 분야에서도 다양한 AI 작곡 모델이 활동하고 있다. 과연 AI가 창작한 음악은 어떤 미적 가치를 가지고 있을까? 본 논문은 이러한 문제의식에서 출발하여, 코프(D. Cope, 1941-)의 초기 AI 작곡모델 ‘에미’(Emmy)를 고찰하였다. 코프는 1981년부터 ‘음악 지능 실험’(Experiments in Musical Intelligence)을 시도하면서 에미를 개발하였다. 에미는 서양음악사의 주요 작곡가들의 작품을 입력 및 분석하고, 여기서 패턴 매칭을 통해 양식적 시그니처를 발견하고, 이를 확장천이네트워크(ATN)를 통해서 재합성하여 자신만의 음악을 만들어 낸다. 에미는 교향곡, 피아노 소나타, 코랄, 현악4중주, 오페라 등 다양한 장르의 수천곡의 작품을 작곡하였는데, 이 작품은 “싸구려 모방”, “영혼이 없는 음악”이라는 비판을 받으며 뜨거운 논쟁을 불러일으켰다. 그렇지만 에미의 창작과정과 수용에 따른 미적 논의를 살펴본 결과, 에미의 음악에 대한 평가에는 많은 선입감이 개입하였으며, 에미의 작품은 기존의 음악의 단순한 모방이 아니라, 자신의 고유한 미적 가치를 함축하고 있으며, 이후 AI 작곡의 중요한 토대가 됨을 알 수 있었다. 즉 AI의 음악을 보다 적합하게 이해하고 평가하기 위해서는, 테크놀로지의 개입에 따른 음악의 변화에 상응하는 창의성 개념이 새롭게 규정될 필요가 있으며, 컴퓨터가 생산한 음악에 대한 부정적인 선입관에서 벗어나 AI음악을 그 자체로 인정하는 새로운 미적 시각이 필요하다고 본다.

서해권 항로표지용 AIS(AtoN AIS) 시스템의 운영실태분석 및 개선방안 연구

국승기(Seung-Gi Gug),정태권(Tae-Gweon Jeong),박혜리(Hye-Ri Park),김정록(Kim Jeong Rok) 한국항해항만학회 2013 한국항해항만학회지 Vol.37 No.4

근래 세계 각국에서는 기존의 항로표지와 선박자동식별장치(AIS)를 혼합한 형태의 항로표지용 AIS를 도입하여 해상 상태 및 위치 등의 정보를 수집·전달하는 방식의 시스템을 구축하고 있다. 우리나라 역시 국제 동향에 맞춰 항로표지용 AIS를 채택하여 활성화시키는 단계에 있다. 그 중 서해안은 해양교통 환경이 매우 빠르게 변화하고 있는 곳으로, 현재 인천 및 대산 해역에 항로표지용 AIS 시스템을 설치하여 운영하고 있다. 이 연구에서는 항로표지용 AIS 시스템의 국내 표준을 구축하기 위한 목적으로 현재 항로표지용 AIS 시스템을 운영 중인 두 해역의 운영 실태를 분석하고 그 개선안을 마련하고자 한다. 이를 위하여 국제 항로표지용 AIS 관련 규정 및 국외의 항로표지용 AIS 시스템 구축 사례를 조사하고 관리조직모듈, 구성모듈, 정보모듈, 기능모듈 및 협력모듈의 5가지 모듈을 나누어 두 해역의 운영 실태 분석 및 개선안을 제시한다. 그 개선안은 시스템 관리 구조 불일치 개선, 다수의 항로표지용 AIS 정보표시로 인한 관리자 및 이용자의 정보 혼란 해소, 불필요한 정보 수신 문제 개선, 항로표지용 AIS의 수신불능 등 기능상 문제 개선, 항로표지용 AIS 정보의 비활용도에 대한 개선 등이다. Each country has recently established and operated so called Aids to Navigation(AtoN) AIS system collecting and transferring information on the sea state and AtoN’s position. Korea has also decided to introduce the system and been establishing it. And it has already installed and operated this system in Incheon and Daesan. For the purpose of giving the national standards of AtoN AIS, this paper is to investigate the present states of AtoN AIS systems in the above two area and to suggest the improvement to the operation of AtoN AIS system. To make it, the paper deals with the international regulations of related AtoN AIS and the cases of foreign's AtoN AIS system installed and also investigates the operation states of the system, in five modules such as system management, system composition, information, function and cooperation. The followings are concluded; improving the inconsistency of system management, reducing operator’s confusion caused by excessive display of AtoN AIS system, improving the problem of receiving unnecessary information, improving the functional problems caused by AIS communication inability and improving AtoN AIS information which is presently not used on board.

생성형 AI를 활용한 무역서신 작성에 관한 연구

김장호 국제e-비즈니스학회 2023 e-비즈니스 연구 Vol.24 No.7

본 연구는 생성형 AI를 활용하여 무역서신 작성과 활용 가능성을 검증하였다. 생성형 AI프로그램인 Chat GPT와 신경망 번역 프로그램(NMT)을 활용하여 거래제의, 조회, 청약 및 승낙, 선적, 보험, 결제, 클레임과중재순으로 무역서신 작성을 실시하였으며, 번역결과를 정확성, 가독성, 통사구조, 오탈자를 기준으로 평가하였다. 연구결과 Chat GPT를 활용한 무역서신은 무역거래 과정에서 교환하는 서신에 대해서 정확성, 가독성, 통사구조, 오탈자에서 양호한 작성결과를 제공하였으며, 기존 신경망 번역 프로그램(NMT)에 비해 우수한결과를 제공하였다. 생성형 AI를 활용한 무역서신 작성은 빠르고 효율적인 작성, 다양한 언어 활용 가능, 정확한 정보 제공, 커스터마이제이션 및 쉽게 수정 가능 한 장점이 있으나, 사용자는 생성된 텍스트를 무역서신 절차별 및 내용별로 신중하게 검토해야 한다. 본 연구에서 사용한 생성형 AI 및 타사의 생성형 AI를활용시 영어 및 다양한 언어로 번역가능며 다양한 나라와 상품에 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 향후, 다양한 생성형 AI프로그램과 NMT기반 번역프로그램을 활용한 비교 연구가 요구된다. Research Purpose: This study validated the feasibility of utilizing enerative AI for the creation and application of trade correspondence composition. Research Methods: Using the generative AI program ChatGPT, trade documents were generated sequentially, including trade proposal, inquiry, offer and acceptance, shipment, insurance, payment, and claims and arbitration. The generated results were evaluated based on accuracy, readability, syntactic structure, and typos. Results in Research: The research findings indicate that trade correspondence created using ChatGPT provide excellent results in terms of accuracy, readability, syntactic structure, and typos in the exchanged letters during the trading process. Furthermore, This study demonstrates superior performance compared to existing Neural Machine Translation (NMT)-based translation programs. Research Conclusion: The advantages of utilizing generative AI for trade document creation include fast and efficient drafting, versatile language utilization, accurate information provision, and easy customization and modification. However, users need to carefully review the generated text in accordance with the procedures and content of trade documents. The generative AI utilized in this study, as well as generative AI from various IT companies, can be employed for translation into English and various languages, with expectations of applicability to diverse countries and products. Comparative research is needed with NMT-based and third-party generative AI programs.

고성능 세라믹스 제조에 관한 연구 : AI2TiO5-점토 복합체를 이용한 원적외선 방사재질의 개발 Development of AI2TiO5-Clay Composites for Far Infrared Radiator

한상목,신대용 강원대학교 부설 석재복합신소재 제품연구센터 1999 석재연 논문집 Vol.4 No.-

AI2TiO5는 높은 소결온도, 낮은 열팽창계수, 우수한 내열충격성 및 원적외선 방사율이 우수한 재료이나 상이한 결정축에 따라 서로 다른 열팽창계수에 의한 미세균열 등에 의하여 기계적 강도가 크게 감소한다. AI2TiO5의 적외선방사율과 기계적 강도 및 가소성을 향상시키기 위하여 강원도 정선군에서 산출되는 점토를 첨가하여 AI2TiO5-점토 복합체를 제조하고 점토의 첨가량에 따른 AI₂TiO5 세라믹스의 적외선방사 특성, 기계적 강도 및 열팽창계수 등을 조사하였다. 1,200℃에서 3시간 열처리한 AC시편의 경우, 점토의 첨가량이 증가함에 따라 고방사율과 기계적 강도가 증가하여 A5C시편은 86MPa로서 원적외선 방사체로서의 사용이 가능하였다. 1200℃에서 열처리한 AC시편의 평균열팽창계수는 3.87 × 10의 마이너스 6승/℃로서 열처리온도가 증가함에 따라 열팽창계수가 증가하였다. Sintered AI2TiO5 has a very low thermal expansion and an infrared radiative selectively emitting large amounts of far infrared rays. However, it is week in mechanical strength. Spectral infrared imittance, thermal expansion coefficient, and mechanical strength of AI2TiO5-clay composites were studied to develop a material for far infrared radiators. The composites containing to 10∼50 mass% Jungsan clay has high emittance in the range of 2,000∼500㎝¹. The bending strength of the AI₂TiO5-clay composites increased with increasing clay content. The AI2TiO5-clay composites with a clay content of 50mass% and heat-treated at 1,200℃ had a large strength for infrared radiators ; 86MPa. The average linear thermal expasion coefficient from 200∼1,000℃ of the 50mass% Jungsan clay containing composited heat-treated at 1,200℃ was lower than 3.87×10 -8/℃.

초등학교 AI교육을 위한 교육과정 구성 연구

배영권,유인환,유원진,김우열 한국정보교육학회 2021 정보교육학회논문지 Vol.25 No.2

최근 인공지능(AI)에 대한 사회적인 관심에 따라 교육현장에서도 인공지능 교육에 대한 관심이 높다. 우리나라 에서는 2015 개정 교육과정에서 정규 교육과정화된 소프트웨어(SW)교육에서 보다 확장하여 인공지능 교육 계획 을 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 영역 과 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 교 육과정 구성의 방향을 탐색하였다. The interest in artificial intelligence education in education is also high based on recent social interest in artificial intelligence. Accordingly, Korea is preparing a foothold for revitalizing artificial intelligence education in the future, such as announcing an artificial intelligence education plan by expanding from software (SW) education that has become a regular curriculum after the 2015 revised curriculum, and various studies are being conducted. However, research on the curriculum related to what and how to educate in artificial intelligence education is still in its infancy and further research is needed. A look at related research shows many similarities and differences in research related to domestic and foreign AI curriculum, because there are differences in the areas and content elements that each research focuses on. Therefore, in this study, in preparation for the future independence of the information subject and the formalization of AI education, literature studies on domestic and foreign AI curriculum are conducted, and based on this, the direction of the curriculum composition for elementary school AI education is to be explored.

인공지능의 확산과 글쓰기 노동

김희진 영미문학연구회 2023 안과 밖 Vol.- No.55

The advent of artificial intelligence (AI), particularly Large Language Models ( LLMs), is poised to bring about profound societal changes. Despite the risks associated with AI, such as the production of inaccurate information, labor market shifts, and the potential for AI to escape human control, ongoing regulatory efforts may not sufficiently curb its pervasive spread. The US federal government, in collaboration with key figures in the AI industry, has focused on the long- term risks of AI, without intending to stifle the industry’ s growth. AI’ s potential to automate aspects of writing implies that its inevitable introduction into educational settings will have immediate impacts on composition courses. Instances of students using AI tools like ChatGPT to write and submit assignments have been reported. Despite these concerns, universities are positioned to adapt to the changing environment and explore the potential benefits of AI in education. The relevance of AI writing technologies in language classes could be likened to the relevance of calculators in math classes 50 years ago, assisting humans with laborious aspects of writing. As Ted Underwood argues, AI demonstrates that writing takes place in “ a multi- dimensional space in which a variety of writings, none of them original, blend and clash.” Over 50 years after Barthes’ s “The Death of the Author,” we are confronted with “Death of an Author,” a work largely written by AI. Shakespeare’ s work conveys the notion of artiginality, or ‘the workly character of the work,’ and after LLMs, it is compelling to understand artiginality in all forms of writings.

인공지능에 대한 사용자 관점의 이해와 이를 응용한 이미지 효과 및 영상 편집 프로그램에 대한 고찰

임철완,권동현 한국만화애니메이션학회 2020 만화애니메이션연구 Vol.- No.60

2016년 알파고의 바둑 대국은 일반인도 인공지능이라는 단어를 인식하는 계기가 되었다. 인공지능은 애니메이션의 소재이기도 하지만 이미 생활 속에서 다양하게 사용 중이다. 어도비 포토샵은 2014년부터 머신러닝을 적용한 기능을 추가하였으며 현재는 이미지 합성과 영상 편집을 비롯한 다양한 분야에서 머신러닝을 적용한 소프트웨어들이 출시되고 있다. 오늘날 애니메이션 제작 공정은 거의 모든 과정에서 컴퓨터를 사용하므로 개발자 측면이 아닌 사용자 측면에서 인공지능의 개념을 이해하고 이를 활용한 소프트웨어의 기능이 어떤 것들이 있는지 살피고 정리해야할 필요성을 느꼈다. 이에 연구자는 인공지능에 대하여 직접 만든 이미지와 개념도를 활용하여 일반인 수준에서 이해할 수 있도록 기초적인 내용을 정리하고 어떻게 소프트웨어에 적용되는지 고찰하였다. 연구 결과 이미지 합성 분야에서 어도비 포토샵은 AI기능을 사용한 여러 소프트웨어의 기능을 대부분 포함하고 있었으나 영상 편집 분야에서 프리미어는 아직 다른 AI기반 영상편집 프로그램들과는 전혀 다른 기능을 볼 수 있다. 이는 여러 AI기반 영상편집 프로그램들이 텍스트나 음악에 맞추어 영상을 선별하여 일반인들이 쉽게 만드는 것을 목적으로 하는 것과 달리 프리미어는 범용 툴로서 전문적인 영상 편집과 이미지 보정이 목적이기 때문이다. 애니메이션은 청소년들과 젊은이들이 좋아하는 매력적인 영상물이자 빠른 시대를 그려 내는 창의적인 텍스트로서 애니메이션 종사자들은 열린 마음으로 새로움을 줄 수 모든 것을 기획에서부터 제작 전반에 적용하고자 노력하는 자세를 가져야 한다. 앞으로 AI를 기반으로 쉽고 재미있게 창작을 할 수 있는 어플리케이션이나 플랫폼이 더 많이 등장할 것으로 예상한다. 그러므로 지금까지 애니메이션 제작에서 스토리텔링 영상 콘텐츠를 목표로 하였다면 앞으로는 기획능력과 제작기술을 바탕으로 머신러닝 개발자들과 함께 퍼즐형 스토리 창작이나 템플릿을 이용한 캐릭터 애니메이션과 같이 누구나 쉽게 즐길 수 있는 창작도구 형태의 콘텐츠를 개발하는 것과 같이 더 넓은 시야를 가질 필요가 있다. 이러한 새로운 작업을 할 수 있는 기본 지식을 가르치고 배우는데 본 연구내용이 도움이 되기를 기대한다. In 2016, AlphaGo had a historical Go match with one of the best Go masters, and it created a chance for the general public to recognize the expression artificial intelligence(AI). AI is one of the materials in animation, but it already serves various uses in human life. Adobe Photoshop added machine learning-applied functions in 2014. Today there are many software programs applying machine learning in various fields including image synthesis and video editing. The computer is used in almost every stage of the animation production process these days, which raised a need to understand the concept of AI and examine and arrange AI-based software functions in the viewpoint of users instead of developers. The investigator thus arranged the basics and examined the ways that they were applied to software by making use of the images and concept diagrams made by himself so that any people could understand them. The findings show that Adobe Photoshop encompassed most of the various software functions based on AI in the field of image synthesis. In the field of video editing, Premiere featured completely different functions not found in other AI-based video editing programs. Unlike other AI-based video editing programs designed to select videos according to given texts or music and make it easy for common people to use them for creative purposes, Premiere has a goal of professional video editing and image correction as a universal tool. Animation is an attractive work of video that adolescents and youths like, providing creative texts to depict the fast-evolving times. Those who are involved in the field of animation need to have an open mind and attitude to make efforts to apply something new to the entire process from planning to production. It is expected that more applications and platforms will be created capable of easy and fun creation based on AI. The production of animation has pursued the goal of creating storytelling video content. In the future, it will be important to employ a broader viewpoint to develop content in the forms of creative tools that anyone can enjoy including machine learning developers based on the planning abilities and production skills. The findings of the present study will hopefully contribute to the efforts to teach and learn the basic knowledge for these new works.

AI를 활용한 교양 영어 과정 중심 글쓰기 수업에 대한 학습자 인식

서혜진 한국중원언어학회 2024 언어학연구 Vol.- No.71

. The purpose of this research was to investigate Korean college students’ perceptions on various AI learning tools in process-oriented English writing. In order to accomplish this research purpose, questionnaires were conducted from 43 students taking the general English writing courses. The Jamovi statistics was used for data analysis. The findings of data analysis showed that 1) among the learners who had used AI learning tools for English writing, 44.3% had used two tools, 30.3% had used only one tool, and 25.6% had used all three tools, 2) the AI learning tool most commonly used by learners was the translation tool (39.5%), because of its familiarity and convenience, and 3) all participants responded that they have willingness to use AI tools in future English writing. The survey results indicate that students have a positive perception of utilizing various AI tools for English composition, suggesting that familiarity with AI learning tools, efficiency, and the learner’s proficiency level could have an impact on their choice.

음악 작곡 AI의 확장성 문제 : LSTM과 Transformer의 Sequence 길이 제한에 따른 작품 구조 완결성의 변화

이형주 한국음악응용학회 2023 음악응용연구 Vol.15 No.-

본 연구는 인공 신경망과 음악 창작의 융합에 대해 새로운 시각을 제시한다. 주요 연구 대상은 Long Short-Term Memory (LSTM)과 Transformer, 두 가지 주요한 인공 신경망 구조로, 이들이 시 퀀스 데이터 처리와 음악 작곡 AI의 확장성에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 심도 있게 분석하 였다. 본 연구의 초점은 각 모델의 시퀀스 길이 제한이 음악 작품의 구조 완결성에 미치는 영향에 두어 있다. 이를 위해, 다양 한 시퀀스 길이를 가진 음악 데이터를 LSTM과 Transformer 모델에 학습시킨 후 각 모델의 학습 손실 추이와 학습 데이터에 대한 재현능력을 평가하였다. 그리고 이 러한 기술적 분석 결과를 바탕으로 각 모델이 생성한 음악 작품의 구조적 완결성을 Quantitative Evaluation방식으로 평가하였다. 이 과정에서 고려된 요소들은 화성 구 조, 박자, 멜로 디 라인의 유기성 등이다. 본 연구의 결과로, Transformer는 LSTM에 비해 긴 시퀀스 처리에 더욱 뛰어난 성능을 보였다. 이는 Transformer의 self-attention 메커니즘이 LSTM의 vanishing gradient 문제를 해결하며 더 긴 음 악 시퀀스를 효과적으로 학습하고 재현할 수 있게끔 만든다는 점에서 찾을 수 있었 다. 또한, 이러한 기능성 차이가 음악 작품의 구조 완결성에 영향을 미친다는 것도 확인하였다. 이를 통해 본 연구는 AI 기술을 통한 음악 작곡의 한계와 가능성에 대해 심층적으로 탐색하고 이해하는 데에 크게 기여하였다. 인공지능이 창작 분야에 어떤 방식으로 활용되고, 그 과정에서 어떤 한계와 가능성을 가지는지에 대한 이해는 기술 발전을 음악 창작이라는 인간의 영역으로 확장하는 데 중요한 역할을 수행한다. This study presents a new perspective on the convergence of artificial neural networks and music creation. The main subjects of the study are two major artificial neural network structures, Long Short-Term Memory (LSTM) and Transformer, which are analyzed in depth how they affect sequence data processing and the scalability of music composition AI. The focus of this study is on the effect of the sequence length limit of each model on the structural completeness of the musical work. To this end, music data with various sequence lengths were learned in the LSTM and Transformer models, and then the learning loss trend and reproduction ability of each model were evaluated. In addition, based on the results of this technical analysis, the structural completeness of the musical works generated by each model was evaluated using the Quantitative Evaluation method. Factors considered in this process include harmony structure, beat, and organicity of the melody line. As a result of this study, Transformer showed better performance in long sequence processing than LSTM. This was found in that Transformer's self-attention mechanism solves LSTM's vanishing gradient problem and allows it to effectively learn and reproduce longer musical sequences. It was also confirmed that these differences in functionality affect the structural completeness of music works. Through this, this study greatly contributed to in-depth exploration and understanding of the limitations and possibilities of music composition through AI technology. Understanding how artificial intelligence is used in the field of creation and what limitations and possibilities it has in the process plays an important role in expanding technological development into the human realm of music creation.