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헬델, 모차르트, 베토벤 "누가 최고인가" 연구 결과

조회수 2020. 9. 24. 17:47 수정
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By 이웃집과학자

KAIST 문화기술대학원의 박주용 교수 연구팀이 네트워크 과학과 빅데이터에 기반해 인간의 문화⋅예술 창작물의 혁신성과 영향력을 계산하는 이론물리학 알고리즘을 개발했습니다. 연구팀은 이 알고리즘을 통해 클래식 음악가들의 창작물의 창의성, 혁신성을 계산함으로써 음악의 발전에 베토벤이 끼친 영향력을 수치적으로 규명했습니다. 또한 후기 낭만파 시대의 거장인 세르게이 라흐마니노프가 끊임없이 혁신을 시도한 대표적 예술가임을 밝혀냈습니다.

출처: AdobeStock
빅테이터로 창의성도 계산 가능해지나.

연구팀의 알고리즘은 예술 작품의 빅데이터로부터 창의성을 직접 계산함으로써 빠르게 증가하고 있는 창작 콘텐츠의 우수성을 효율적으로 판단할 수 있을 것으로 기대됩니다. 해당 연구는 <EPJ 데이터 사이언스(EPJ Data Science)>에 게재됐습니다.


'창의성' 평가하는 알고리즘?

인간 고유의 영역으로 알려진 문화예술 창작에서도 인공지능 등의 컴퓨터 알고리즘이 널리 활용되며 예술 작품의 창의성을 과학적으로 평가하는 방법의 필요성이 커지고 있습니다. 그 동안 인간 창의성의 산물인 문화예술은 수치적인 평가가 어려워 인공지능을 한 단계 발전시킨 '인공창의성' 연구에 큰 장벽이었는데요. 개별 창작품들에 대한 사람들의 심리적 반응을 측정하는 시도는 종종 있었지만, 대규모의 객관적 실험을 수행하기에는 한계가 존재했습니다.

  • 인공창의성(Artificial Creativity)

인간의 단순 계산력만을 극대화하여 인간의 논리적 판단을 모방하려는 인공지능과 달리, 인간의 심미적⋅창의적인 능력을 구현하여 고차원의 지적 활동이나 문화예술 창작 분야에서 활용될 수 있는 과학과 기술의 통칭.


위와 같은 문제 해결을 위해 창작품 자체를 빅데이터화 한 뒤 그로부터 창의성을 평가하는 과학적 방법론 개발의 필요성이 커지고 있습니다. 연구팀은 1700년~1900년 사이에 작곡된 서양 피아노 악보로부터 동시에 연주되는 음정으로 만들어진 '코드워드(codeword)'를 추출하고 이론물리학의 한 분야인 네트워크 과학을 적용했습니다.

  • 코드워드(codeword)

한 번에 동시에 연주되는 음의 집합. 음악의 악보는 코드워드가 순차적으로 연결돼 이뤄집니다.

  • 네트워크 과학(network science)

컴퓨터, 사람 등이 상호 연결돼있는 패턴으로부터 인터넷이나 소셜미디어 등의 성질을 분석하는 이론물리학의 한 분야.


이후 작품들 사이의 유사도를 측정해 작품들이 서로 얼마나 영향을 주고받았는지를 나타내는 네트워크를 만들었습니다. 각 작품이 얼마나 혁신적인지, 후대의 작품에 얼마나 큰 영향을 끼쳤는지를 통해 창의성을 평가했습니다.

출처: KAIST
악보를 코드워드 단위로 변환하여 표시하는 방법.
최고의 영향력 유지한 음악가는 '베토벤'

연구팀은 현대에도 큰 영향을 끼치고 있는 핵심적 음악 스타일이 확립된 200년에 걸쳐 음악 창작의 패러다임이 어떻게 변화해왔는지 이해했다고 밝혔습니다. 

출처: KAIST
연도별 대표적 작곡가들의 영향력 변천사. 신진 작곡가들의 성장과 과거 작곡가들의 영향력 소멸을 통한 패러다임 전환을 볼 수 있음.

이 연구에서는 바로크⋅고전기(1710-1800년)의 대표 작곡가인 핸델과 하이든, 모차르트를 거쳐 고전-낭만 전환기(1800-1820년) 이후 베토벤이 최고의 영향력을 가진 작곡자로 떠오르고, 베토벤의 영향을 받아 리스트와 쇼팽 등 낭만기(1820-1910년)의 거장들이 등장하는 과정을 규명했습니다. 베토벤은 사후에도 100년 가까이 최고의 영향력을 유지한 것으로 밝혀졌습니다.


출처: KAIST
대별 작곡가들 사이의 영향력을 나타내는 네트워크. 바로크(Baroque) 시대의 핸델, 고전(Classical) 시대의 모차르트와 하이든, 낭만(Romantic) 시대 베토벤의 영향이 두드러짐을 알 수 있음.

또한, 연구팀은 후기 낭만파의 거장인 라흐마니노프가 과거의 관습은 물론 자신의 작품으로부터 차별화를 끊임없이 시도한 최고의 혁신적 작곡가였음을 밝혀냈습니다. 코드워드에 기반한 네트워크로부터 음악의 창의성을 계산해내는 이 알고리즘은 낱말, 문장, 색상, 무늬 등으로 만들어진 문학 작품이나 그림, 건축, 디자인 등의 시각 예술의 창의성 연구에도 적용할 수 있을 것으로 보입니다.


출처: KAIST
박주용 교수.

박주용 교수는 "문화예술 창작물의 과학적 연구에 장벽이 되어온 창의성 평가라는 난제를 네트워크 과학과 빅데이터를 활용해 해결할 수 있음을 보였다"며 "특히 문화예술 창작 영역에서 컴퓨터의 활약이 커지는 상황에서 인간의 단순 계산력만을 따라하는 인공지능의 한계를 극복함으로써 인간 창의성과 미적 감각의 잠재력을 극대화하는 인공창의성 발전에 큰 도움이 될 것"이라고 전했습니다. 

##참고자료##

  • Park, Doheum, Juhan Nam, and Juyong Park. "Novelty and influence of creative works, and quantifying patterns of advances based on probabilistic references networks." EPJ Data Science 9.1 (2020): 2.  


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