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DAY 2Track 3

AI는 어떻게 예술(음악)을 만나 가치를 창출하나: 머신 뮤지션십(Machine Musicianship)에 적용된 AI 사례

최근의 딥러닝 및 머신러닝의 눈부신 발전으로 많은 인공지능(AI) 기반 알고리즘 및 시스템이 사물 인식, 질문 응답 또는 음성 인식과 같은 다양한 분야에서 인간의 성능과 필적할 정도의 성능을 제공하고 있다.

일반적으로 인공지능이 침범하기 어렵다고 생각되는 창작 예술 분야 (작문, 회화, 음악 등)도 예외는 아니다.

본 발표에서는 창작 예술에 적용되는 AI의 몇 가지 중요한 예를 소개하고, 특히 AI를 음악에 적용할 수 있는 방법 및 활용 사례 – “기계의 음악적 소양(Machine Musicianship)” – 에 초점을 맞춘다.

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이 교 구 교수, 서울대 융합과학기술대학원

이교구 교수는 1996년 서울대학교 전기공학부를 졸업하고 2002년 뉴욕대학교에서 Music Technology 석사학위를, 그리고 스탠포드 대학교에서 전기공학 석사와 컴퓨터음악 및 음향학 박사학위를 각각 2007 년과 2008년에 받았다.

2007년부터 2009년까지 미국 Gracenote의 미디어기술 연구소의 선임 연구원으로 재직 후 2009년에 서울대학교에 부임하여 융합과학부 교수로 재직중이며 음악오디오연구실을 이끌고 있다.

주요 연구 관심사는 “컴퓨터 청각”으로 요약할 수 있는데, 신호처리와 기계학습을 두 가지 주요 도구로 활용하여 인간의 청각 지각과 인지 과정을 더 잘 이해하는데 목적이 있다.