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| 한국과학기술원(KAIST) 문화기술대학원 박주용 교수 연구팀은 이론물리학 알고리즘 통해 클래식 음악가들의 창작물의 창의성, 혁신성을 계산함으로써 음악의 발전에 베토벤이 끼친 영향력을 수치적으로 규명하고 후기 낭만파 시대의 거장인 세르게이 라흐마니노프가 끊임없이 혁신을 시도한 대표적 예술가임을 밝혀냈다.(자료출처=EPJ 데이터 사이언스/제공=카이스트 박주용 교수팀) |
[아시아뉴스통신=이기종 기자] 한국과학기술원(KAIST)은 문화기술대학원 박주용 교수 연구팀이 네트워크 과학과 빅데이터에 기반해 인간의 문화⋅예술 창작물의 혁신성과 영향력을 계산하는 이론물리학 알고리즘을 개발했다고 4일 밝혔다.
인간 창의성의 산물인 문화예술은 수치적인 평가가 어려워 인공지능을 한 단계 발전시킨 ‘인공창의성’ 연구에 큰 장벽이 돼 왔다.
그러나 인간 고유의 영역으로 알려진 문화예술 창작에서도 인공지능 등의 컴퓨터 알고리즘이 널리 활용되며 예술 작품의 창의성을 과학적으로 평가하는 방법의 필요성이 커지고 있다.
최근 개별 창작품들에 대한 사람들의 심리적 반응을 측정하는 시도는 종종 있었지만 대규모의 객관적 실험을 수행하기에는 한계가 있다.
이번 연구팀은 이러한 제한점을 해결하기 위해 지난 1700년부터 1900년 사이에 작곡된 서양 피아노 악보의 빅데이터로부터 동시에 연주되는 음정을 일컫는 ‘코드워드(codeword)’를 추출했다.
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| 한국과학기술원(KAIST) 문화기술대학원 박주용 교수 연구팀은 이론물리학 알고리즘 통해 클래식 음악가들의 창작물의 창의성, 혁신성을 계산함으로써 음악의 발전에 베토벤이 끼친 영향력을 수치적으로 규명하고 후기 낭만파 시대의 거장인 세르게이 라흐마니노프가 끊임없이 혁신을 시도한 대표적 예술가임을 밝혀냈다.(자료출처=EPJ 데이터 사이언스/제공=카이스트 박주용 교수팀) |
이어 두 작품 사이의 유사도를 나타내는 네트워크를 만든 뒤 작곡가들이 서로 얼마나 영향을 주고 받았는지를 판별함으로써 작곡가가 얼마나 혁신적인지 여부와 후대의 작곡가들에게 얼마나 큰 영향을 끼쳤는지를 통해 창작 패러다임 전환의 패턴를 규명했다.
이를 통해 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 분석했다.
또 후기 낭만파의 거장인 라흐마니노프가 과거의 관습은 물론 자신의 과거 작품으로부터 차별화를 끊임없이 시도한 대표적 혁신적 작곡가였음을 확인했다.
박주용 교수는 “문화예술 창작물의 과학적 연구에 장벽이 되어온 창의성 평가라는 난제를 네트워크 과학과 빅데이터를 활용해 해결할 수 있음을 보였다”고 말했다.
박도흠 박사과정이 1저자로 참여한 연구결과는 스프링어-네이처(Springer Nature) 그룹의 데이터 과학 전문 학술지인 ‘EPJ 데이터 사이언스(EPJ Data Science)’에 1월 30일 게재됐다.
이 연구는 한국연구재단 국제연구네트워크(GRN)와 한국사회과학연구지원(SSK) 사업, BK21 플러스사업의 지원을 통해 수행됐다.
