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KAIST, 수치화하기 어려운 창의성 인공지능으로 계산
KAIST, 수치화하기 어려운 창의성 인공지능으로 계산
  • 정래수
  • 승인 2020.02.04 20:15
  • 댓글 0
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KAIST 문화기술대학원 박주용 교수. KAIST 제공

[동양일보 정래수 기자]한국과학기술원(KAIST)은 문화기술대학원 박주용 교수 연구팀이 네트워크 과학과 빅데이터에 기반해 예술 작품의 혁신성과 영향력을 계산하는 이론물리학 알고리즘을 개발했다고 4일 밝혔다.

연구팀은 알고리즘을 이용해 서양 근대시대 고전음악 작곡가들에게 가장 많은 영향을 끼친 예술가는 베토벤이라는 사실을 밝혀냈다.

연구팀은 1700년에서 1900년 사이 작곡된 서양 피아노 악보로부터 공통된 '코드워드'(codeword)를 추출, 작품들 사이의 유사성을 측정했다.

음악을 나누는 최소 단위인 코드워드는 동시에 연주되는 음의 집합을 말한다.

이를 통해 작품들이 서로 얼마나 영향을 주고받았는지 네트워크를 만든 결과, 후대에 가장 영향력이 큰 작곡가는 베토벤. 바로크 시대(1600∼1750년)에는 헨델, 고전기 시대(1750∼1800년)에는 모차르트와 하이든의 영향이 컸지만, 베토벤은 낭만기 이후 수많은 작곡가에게 영향을 미쳤다.

250년 전 태어난 베토벤은 1827년 숨진 이후에도 리스트와 쇼팽 등 낭만기(1820∼1910년) 거장뿐만 아니라 라흐마니노프·드뷔시 등 20세기 초 후기 낭만기 작곡가들에게까지 영감을 줬다.

연구팀은 또 새로운 코드워드 조합을 가장 많이 시도한 혁신적인 예술가는 라흐마니노프로 분석됐다고 밝혔다.

이번 연구 결과는 'EPJ 데이터 사이언스'(EPJ Data Science) 지난달 30일 자 온라인판에 실렸다.

박주용 교수는 "수치화하기 어려웠던 문화예술 창작물에 대한 창의성 평가를 통해 '인공 창의성' 연구 발전에 기여할 것"이라고 말했다. 정래수 기자



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