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"빅데이터로 분석한 가장 영향력 있는 클래식 작곡가는 베토벤"

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"빅데이터로 분석한 가장 영향력 있는 클래식 작곡가는 베토벤"

2020.02.04 12:26
루트비히 판 베토벤(1770~1827). 위키미디어 제공
루트비히 판 베토벤(1770~1827). 위키미디어 제공

빅데이터로 분석한 최고의 영향력을 가진 클래식 작곡가는 올해 탄생 250주년을 맞은 독일의 작곡가 루트비히 판 베토벤으로 나타났다. 고전파 음악을 완성하면서 낭만파 시대를 열고 후대 작곡가들에게 큰 영향을 미친 베토벤의 업적이 수치로도 확인된 것이다. 또 클래식에서 창의적이고 혁신적 시도를 한 작곡가는 후기 낭만파의 거장인 러시아 출신 음악가 세르게이 라흐마니노프로 나타났다.

 

박주용 KAIST 문화기술대학원 교수 연구팀은 네트워크 과학과 빅데이터를 활용해 인간의 문화 및 예술 창작물의 혁신성과 영향력을 계산하는 이론물리학 알고리즘을 개발했다고 4일 밝혔다. 네트워크 과학은 서로 연결된 패턴에서 성질을 분석하는 이론물리학의 분야다.

 

인간 고유의 영역으로 평가받던 문화예술 창작도 최근에는 인공지능(AI) 등 컴퓨터 알고리즘이 활용되는 추세다. 이와 더불어 예술 작품의 창의성을 과학적으로 평가하려는 시도도 이어지고 있다. 창의성과 창의성의 산물인 문화예술을 수치적으로 평가해야 AI를 발전시킨 ‘인공창의성’ 연구가 가능해지기 때문이다. 개별 창작품에 대한 심리적 반응을 측정하는 시도는 있었으나 객관적 실험을 수행하는 데는 한계가 있었다.

 

연구팀은 1700년에서 1900년 사이 작곡된 서양 피아노 악보에서 동시에 연주되는 음정을 뜻하는 ‘코드워드’를 추출했다. 이후 작폼 사이 유사도를 측정해 작품이 서로 얼마나 영향을 주고받았는지를 나타내기 위해 네트워크 과학을 활용해 연결망을 만들었다. 여기서 각 작품이 얼마나 혁신적인지와 후대 작품에 영향을 끼쳤는지를 통해 창의성을 평가했다.

 

시대별 작곡가의 영향력을 나타내는 네트워크다. 베토벤은 낭만파에 상당한 영향을 미친 것으로 나타났다. KAIST 제공
시대별 작곡가의 영향력을 나타내는 네트워크다. 베토벤은 낭만파에 상당한 영향을 미친 것으로 나타났다. KAIST 제공

그 결과 베토벤이 사후 100년까지도 최고의 영향력을 유지한 작곡가로 나타났다. 1710년부터 1800년까지의 바로크기를 이끈 것은 헨델과 하이든으로 나타났다. 이후 모차르트를 거쳐 고전과 낭만 전환기인 1800년에서 1820년 사이는 베토벤이 최고 영향력을 가진 작곡가로 나타났다. 베토벤의 영향을 받은 리스트와 쇼팽이 1820년과 1910년 사이 낭만기의 거장으로 등장하는 과정도 네트워크에서 드러났다.

 

라흐마니노프는 끊임없는 차별화를 시도한 혁신적 작곡가로 나타났다. 연구팀은 알고리즘을 토대로 과거 작곡가들의 영향성을 파악하는 역사적 혁신성과 자신의 작품에서 영향을 얼마나 받았는지를 평가하는 심리적 혁신성을 분석했다. 그 결과 라흐마니노프가 둘 모두에서 가장 높은 점수를 받았다. 라흐마니노프는 과거의 관습은 물론 자신의 작품에서도 다른 작품들과 연결이 되는 사례가 드물게 나타난 것이다.

 

박주용 KAIST 문화기술대학원 교수 연구팀은 네트워크 과학과 빅데이터를 활용해 인간의 문화 및 예술 창작물의 혁신성과 영향력을 계산하는 알고리즘을 개발했다. KAIST 제공
박주용 KAIST 문화기술대학원 교수 연구팀은 네트워크 과학과 빅데이터를 활용해 인간의 문화 및 예술 창작물의 혁신성과 영향력을 계산하는 알고리즘을 개발했다. KAIST 제공

이번에 개발된 알고리즘은 코드워드를 토대로 분석한 것처럼 낱말이나 색상 등 다양한 예술 작품의 요소도 분석할 수 있다. 연구팀은 코드워드에 기반한 네트워크로 음악의 창의성을 계산한 알고리즘은 낱말과 문장, 색상, 무늬 등으로 만들어진 문학 작품이나 그림, 건축, 디자인 등 시각 예술 창의성 연구에도 적용할 수 있다고 설명했다.

 

박 교수는 “문화예술 창작물과 과학적 연구에 장벽이 된 창의성 평가라는 난제를 네트워크 과학과 빅데이터를 활용해 해결할 수 있음을 보였다”며 “문화예술 창작 영역에서 컴퓨터 활약이 커지는 상황에 인간 단순 계산력만을 따라 하는 인공지능의 한계를 극복함으로써 인간 창의성과 미적 감각 잠재력을 극대화하는 인공창의성 발전에 큰 도움이 될 것"이라고 말했다.

 

박도흠 KAIST 문화예술대학원 박사과정생이 1저자로 참여한 이번 연구는 지난달 30일 국제학술지 '유럽 물리학회지(EPJ) 데이터 사이언스'에 실렸다.

 

작곡가들의 역사적 혁신성(H-novelty)과 심리적 혁신성(P-novelty)을 수치화한 자료다. 라흐마니노프가 둘 모두에서 가장 높은 점수를 받았다. EPJ 데이터 사이언스 캡처
작곡가들의 역사적 혁신성(H-novelty)과 심리적 혁신성(P-novelty)을 수치화한 자료다. 라흐마니노프가 둘 모두에서 가장 높은 점수를 받았다. EPJ 데이터 사이언스 캡처

 

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