마코프 체인 모델을 이용한 화성 기반의 작곡 스타일 분류 방법

Abstract

본 논문에서는 문화와 예술의 영역 중 하나인 음악의 작곡 분야에 있어서 컴퓨팅 기술을 통해 인간의 취향을 추출할 수 있는 지에 대한 가능성을 살펴보고자 한다. 이미 확률 이론, 규칙 기반 모델, 유전자 알고리즘, 인공 신경망 모델 등의 컴퓨터 알고리즘을 이용한 많은 작곡 방법론들이 개발되어 왔으며, 작곡가들의 작업 보조자로서 이용되고 있다. 다만, 이러한 알고리즈믹 작곡의 방법에 있어서 작곡된 음악의 결과가 얼마나 아름다운지에 대한 심미적 판단의 몫은 여전히 인간에게 남겨져 있으며 이러한 역할마저 컴퓨터 알고리즘에 의하여 해를 얻을 수 있는 지에 대한 연구는 어려운 분야이긴 하지만 도전적인 일이다. 이러한 문제를 푸는데에는 심미성이라는 감성적인 분야에 대한 정의부터와 기능부터 밟고 올라오는 상향식 해결책도 있지만, 다양한 모델을 설계하고 실험해보는 하향식 해결책도 있다. 본 논문의 목적은 기본적으로 작곡가의 작곡풍을 추출할 수 있는가에 대한 답을 제시하며, 이를 위해 작곡가의 심미적 판단이 작용한 결과인 음악 악보로부터 작곡가의 작곡풍을 추출하는 통계적 확률 모델을 제안한다. 이러한 연구의 결과는 보다 수치적인 음악의 풍에 대한 구분을 통해 음악을 통한 심리치료, 음악의 내용에 근거한 검색 시스템 등의 응용에 이용될 수 있다.