박 주 용 교수
우리 대학 문화기술대학원(CT) 박주용 교수 연구팀이 빅데이터를 이용해 서양 고전음악의 창작, 협력, 확산의 원리를 밝히는 데 성공했다.
문화기술대학원 박도흠 학생(박사과정)이 1 저자로 참여하고 미국 텍사스대 연구팀과 공동으로 진행한 이번 연구는 해외 저널인 EPJ 데이터 사이언스 4월 29일자 하이라이트 논문에 선정됐다.
연구팀은 ArkivMusic과 올 뮤직 가이드(All Music Guide)라는 세계 최대 음반 정보 사이트를 첨단 데이터와 모델링 방법을 사용해 분석했다.
연구팀은 고전음악 작곡가들의 시대와 스타일이 어떤 패턴을 이루는지 탐구해, 수 백 년의 차이가 있는 음악가들 사이에서도 긴밀한 네트워크가 존재함을 발견했다. 특히 소비자들의 음악적 취향이 고전음악 성장에 어떤 영향을 끼쳤는지 규명했다.
연구진은 미래의 고전음악 시장은 유명 작곡가들에게 집중되는 동시에 끊임없이 유입되는 새로운 음악가들로 인해 다양성이 유지되는 양면성을 갖게 될 것이라고 예측했다. 또한 이런 방식의 연구가 음악 뿐 아니라 미술과 문학 연구까지 확장될 것으로 예상했다.
박 교수는 “새로운 방식으로 문화의 원리를 밝히는 최신 연구의 일환이다”며 “문화에 과학적 방법론을 입힌 융합연구능력의 좋은 예시가 될 것”이라고 말했다.
붙임 : 연구 개요, 그림 설명
□ 연구 개요
* 빅데이터 출처: 아카이브뮤직(ArkivMusic)과 올 뮤직 가이드(All Music Guide)라는 빅데이터 소스를 사용했다. 아카이브뮤직은 서양 클래식 음반(CD)에 관한 세계 최대 정보를 제공하고 올 뮤직 가이드는 음악가들의 인적 정보를 제공하는 사이트이다. 여기서 약 64,000장의 클래식 음반과 그 음반에 음악이 수록된 14,000명의 작곡가 데이터를 사용했고, 이는 현재 ‘문화’의 빅데이터 연구로서는 세계 최대급 규모이다.
* 연구방법론: 서양 클래식 음악과 같은 문화의 중요한 특징 중의 하나는 그 창작자(작곡가 등)가 개인으로 동떨어져 존재하는 것이 아니라 다른 창작자들과 영향을 주고받으며 새로운 스타일이 등장하고 발전 한다는 것이다. 그러므로 창작자들이 맺고 있는 소통 및 연관성의 관계를 이해하는 것은 문화 창조의 원리, 역사와 미래를 이해하는 데 있어 매우 중요하다고 할 수 있다. 이를 위해 “CD--작곡가들의 빅데이터”로부터 작곡자들이 이루고 네트워크를 연구하였다. (그림 1) 즉, CD에 함께 등재된 작곡가들이 연결돼있는 것이다. 그림 1은 이 네트워크의 핵심적인 일부를 표현한 것으로 하단의 요한 세바스찬 바흐는 모차르트와, 차이코프스키는 드뷔시와 함께 CD에 등장한 적이 있음을 알게 해준다. 이러한 네트워크로부터 유의미한 패턴을 찾아 네트워크의 발전 원리와 미래를 연구하는 것을 네트워크 과학이라고 하는데, 현재 SNS와 사회과학, 인터넷 등의 연구에 사용되고 있다. ‘복잡계 네트워크 과학’ 이라고도 한다.
* 연구결과:
이 네트워크는 중세/르네상스(1500년대 이전) 작곡자로부터 2000년대 현존하는 작곡자까지 500년이 넘는 서양 클래식 음악의 역사를 담고 있으면서도, 작곡자와 작곡자간의 평균 거리는 3.5명에 불과한 좁은 세상을 이루고 있다. 직접 연결되지 않는 작곡가들끼리도 평균적으로 3-4명만 건너뛰면 연결이 돼 서로 가깝게 연관되어 있다는 것을 알 수 있다.
이 네트워크 안에서 각 작곡가들이 차지하는 비중은 작곡가에 따라 매우 상이하다는 것도 중요한 특징이다. 예를 들어, 요한 세바스찬 바흐는 (J. S. Bach) 이 1,551명의 각기 다른 작곡가와 연결돼있고, 모차르트는 (W. A. Mozart) 1086명의 다른 작곡가와 연결돼있는데 이는 작곡가 전체 평균 숫자인 15명의 수십, 수 백 배에 달한다. 바흐와 베토벤 같은 유명 작곡가들이 전체 작곡가 네트워크에서 얼마나 큰 비중을 차지하는지 수치적으로 명확히 보여줌으로써 영향력을 구체적으로 이해할 수 있는 것이다. (그림 1에서 작곡자들의 크기로 표현)
이 네트워크에서 연결되어있다는 것은 음반 레이블에서 CD를 발매할 때 함께 묶어서 냈다는 뜻이므로 스타일, 주제, 기법 등에 기반한 음악적 유사성을 뜻하는 것으로 볼 수 있다. 컴퓨터 알고리즘을 이용해 순전히 네트워크 구조로부터 서로 긴밀하게 연결된 작곡가들의 집단을 유추한 뒤 기존 클래식 음악사 연구에서 사용되는 사조 구분과 교차 검증을 햇다. (그림 2). 여기에서는 CD 빅데이터에 기반한 네트워크가 서양 클래식 음악의 발전사를 잘 보여주고 있다는 것을 알 수 있는데, 낭만파(1800년대)와 현대파(1900년대)를 잇는 프랑스의 작곡가 드뷔시(Debussy)의 중간적인 위치, 현대파의 유럽 및 남미파(드뷔시, 라벨, 피아졸라)-미국파(레너드 번스틴, 애론 코플랜드) 분리 등을 관찰할 수가 있다.
CD의 발매일자에 따른 네트워크의 과거 발전 모습을 분석함으로써 미래의 추세 또한 예측 가능하다. 미래의 네트워크는 유명 작곡가들에게 상대적으로 더욱 더 집중되는 모습을 가질 것으로 예상된다. 그러나 기술의 발전에 따른 CD 발매의 용이성에 힘입어 작곡가의 숫자 또한 꾸준히 늘어나는 것으로 관찰돼, 소수에 집중되는 측면과 다양성의 양면을 지닐 것으로 예상된다.
* 의의: 창작자가 서로 깊게 연관되어있는 문화의 발전 원리는 그 분야의 구성원 전체를 동시에 보는 것이 필요하므로, 이와 같은 빅데이터의 연구로 풀어내기에 매우 적합하다. 또한 다른 문화 분야 (회화, 문학 등) 로의 확장도 가능해 문화 분야 간 연관성 혹은 문화 전체의 발전의 원리를 연구할 수도 있을 것이다.
□ 그림 설명
그림 1. CD-작곡가들의 빅데이터
그림 2. 빅데이터와 사조구분 방법으로 교차 검증한 모식도
최근 각광받고 있는 이미지 검색, 데이터베이스, 추천 시스템, 광고 등의 서비스들은 마이크로소프트, 메타, 알리바바 등의 글로벌 IT 기업들에서 활발히 제공되고 있다. 하지만 실제 서비스에서 사용되는 데이터 셋은 크기가 매우 커, 많은 양의 메모리를 요구하여 기존 시스템에서는 추가할 수 있는 메모리 용량에 제한이 있어 이러한 요구사항을 만족할 수 없었다. 우리 대학 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀(컴퓨터 아키텍처 및 메모리 시스템 연구실)에서 대용량으로 메모리 확장이 가능한 컴퓨트 익스프레스 링크 3.0 기술(Compute eXpress Link, 이하 CXL)을 활용해 검색 엔진을 위한 AI 반도체를 세계 최초로 개발했다고 25일 밝혔다. 최근 검색 서비스에서 사용되는 알고리즘은 근사 근접 이웃 탐색(Approximate Nearest Neighbor Search, ANNS)으로 어떤 데이터든지 특징 벡터로 표현할 수 있다. 특징 벡터란 데이터가 가지는 특징들 각각을
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