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      인공지능 기반 작곡 프로그램 현황 및 제언 = Artificial Intelligence Applications to Music Composition

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      https://www.riss.kr/link?id=A105949112

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      다국어 초록 (Multilingual 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...

      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.

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      국문 초록 (Abstract)

      본 연구는 인공지능 기반 작곡 프로그램 현황을 살펴보고 실정을 고려한 제언을 제공하고자 한다. 인공지능기반 작곡 프로그램은 기존의 '전문가 시스템' 방식의 알고리즘을 벗어나 심층신...

      본 연구는 인공지능 기반 작곡 프로그램 현황을 살펴보고 실정을 고려한 제언을 제공하고자 한다. 인공지능기반 작곡 프로그램은 기존의 '전문가 시스템' 방식의 알고리즘을 벗어나 심층신경망 이론의 발전 및 빅데이터 처리기술 향상과 더불어 눈부신 성장을 보이고 있다. 이에 따라 클래식 음악과, 팝음악을 작곡하는데 있어 인공지능 기반작곡 프로그램이 학계와 산업계에서 다양하게 제안되고 있으며, 최근 수년 사이 대중의 평가도 달라지고 있다. 다만해당 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.

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      참고문헌 (Reference)

      1 Simonton DK., "Quantifying creativity: can measures span the spectrum?" 14 (14): 100-104, 2012

      2 Toiviainen P., "Musical creativity:Multidisciplinary research in theory and practice" 25 (25): 257-260, 2008

      3 Bhattacharya J, "Modulation of EEG theta band signal complexity by music therapy" 26 (26): 1650001-, 2016

      4 Vico-Vela FJ, "MELOMICS: Contributions of computer science and biology to receptive music therapy" 2014

      5 Quick D., "Kulitta: a framework for automated music composition" Yale University 2014

      6 Hutson M., "How Google is making music with artificial intelligence"

      7 Lim B, "ExSS 2018:Workshop on Explainable Smart Systems" 2018

      8 Davies SR, "Evaluation of an EEG/electro-dermal hybrid device to ascertain a user’s attentional state" SAGE Publications 2016

      9 Schmidhuber J., "Deep learning in neural networks: An overview" 61 : 85-117, 2015

      10 Al-Awaji BH, "Big Data Applications and Challenges" 6 (6): 22-27, 2017

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      3 Bhattacharya J, "Modulation of EEG theta band signal complexity by music therapy" 26 (26): 1650001-, 2016

      4 Vico-Vela FJ, "MELOMICS: Contributions of computer science and biology to receptive music therapy" 2014

      5 Quick D., "Kulitta: a framework for automated music composition" Yale University 2014

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      11 de la Torre-Luque A, "Acute stress recovery through listening to Melomics relaxing music: a randomized controlled trial" 26 (26): 124-141, 2017

      12 Acampora G, "A hybrid computational intelligence approach for automatic music composition" IEEE 2011

      13 Kahng M, "A cti v is: Visual exploration of industry-scale deep neural network models" 24 (24): 88-97, 2018

      14 김정수, "5G 이동통신: 4차 산업 대동맥" 국제문화기술진흥원 4 (4): 337-351, 2018

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