서강대 아텍은
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연구 영역이 좀 특이하긴 하네
정다샘 서강대 아트&테크놀로지학과 교수 연구진이 마크 고담(Mark Gotham) 영국 킹스 칼리지 런던 교수와 공동으로 음악 인공지능(AI) 분야 상위 콘퍼런스인 ‘ISMIR(International Society for Music Information Retrieval Conference) 2024′에서 발표한 논문이 최우수 논문상에 선정됐다. 국내 연구진이 ISMIR에서 최우수 논문상을 받은 것은 이번이 처음이다.
음악정보학과 음악인공지능 분야의 대표적인 국제 학술대회인 ISMIR은 전 세계 다양한 대학과 메타, 바이트댄스(틱톡), 어도비, 소니, 스포티파이, 야마하와 같은 세계적인 기업에서도 논문을 발표하는 저명한 학술대회다. 음악과 음악학 분야에서 영향력 있는 논문들이 많이 발표되는 자리다. ISMIR 2024는 지난 11월 10일부터 11월 14일까지 미국 샌프란시스코에서 개최됐다.
연구진은 이번에 최우수 논문상에 선정된 논문을 통해 현재는 노래 악보만 전승되고 있는 15세기 세종대왕 작곡의 치화평, 취풍형을 딥러닝을 사용해 여섯 개의 악기로 연주할 수 있는 현행 정악 정간보로 재생성하는 방식을 제안했다.
연구진은 먼저 국립국악원의 정악 정간보를 자동으로 인식할 수 있는 광학음악인식 기술을 개발해 정악 정간보 데이터셋을 구축했다. 또 정간보를 효율적으로 활용하는 인코딩 방식을 고안하고, 트랜스포머 기반 언어 모델을 활용하여 15세기 치화평과 취풍형의 선율을 현대에 연주할 수 있는 선율의 형태로 재생성했다. 이어 재생성된 선율을 바탕으로 현행 정악 편성을 위한 완성된 연주보를 완성했다. 일반 사용자가 해당 모델을 쉽게 사용해 볼 수 있도록 인터랙티브 웹 데모를 구현해 공개했으며, 최종 생성 결과물은 지난 5월 14일 경복궁 수정전에서 열린 세종대왕 나신 날 627돌 기념행사에서 연주됐다.
연구진은 “이 연구는 정간보 형식을 그대로 활용하는 인코딩 방식을 최초로 제안하고, 광학인식을 이용해 구축한 정악 정간보 데이터셋을 공개했다는 점과, 한국 전통음악과 같이 비서구권 음악을 적합한 방식으로 다뤄 음악 AI의 영역을 한 단계 더 확장했다는 점에서 큰 의의가 있다”고 설명했다.
참고 자료
arXiv(2024), DOI: https://arxiv.org/abs/2408.01096
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