보라빛 소를 만나기 위한 도약

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1804호(2017. 7. 12 발행)에 기고한 원고입니다.

▶ IITP에서 PDF 포맷으로 퍼블리싱한 파일을 첨부합니다. 가독성이 좋으니 참고하시기 바랍니다.

예술 창작 활동의 대중화를 가져올 인공지능 프로그램들.pdf

ž 구글은 바흐의 음악을 기계학습 시킨 후 바흐 풍의 클래식 곡을 자동으로 작곡해 주는 인공지능(AI) 프로그램을 공개하고 있음

Ø 구글이 공개한 클래식 작곡 프로그램은 예술 창작에 특화된 인공지능 알고리즘을 개발하려는 구글 ‘마젠타(Magenta)’ 프로젝트의 일환임

Ø 마젠타 프로젝트는 구글이 알파고를 개발한 딥마인드(DeepMind)와 협력을 통해 새로운 음색, 새로운 악기, 새로운 음악을 만들려는 시도임

Ø 마젠타 프로젝트는 우선 신경(Neural)과 신써사이저(Synthesizer)의 합성어인 ‘엔신쓰(NSynth)’라는 도구를 만들고, 1천여 가지 악기와 30만여 가지의 음이 담긴 데이터베이스를 구축한 후 이를 알고리즘에 학습시켜 새로운 소리와 음악을 만들어 내고 있음

Ø 베이스기타와 플룻, 하프와 클라리넷을 합성하는 방식으로 이전에 없던 소리를 만든다는 것인 것, 이를 통해 일렉트릭 기타처럼 새로운 음악 장르를 여는 계기를 만들 수 있기를 기대한다는 것이 구글측의 설명임

Ø 마젠타 프로젝트는 소리 합성의 기능뿐 아니라 뮤지션들이 연주했던 곡을 기계학습 하여 기초적인 수준이나마 스스로 곡을 작곡(합성)할 수 있는 단계에 이르렀는데, 바흐 풍의 음악 작곡은 이런 과정을 거쳐 가능해졌음

ž 구글은 마젠타 프로젝트를 통해 만든 작곡 알고리즘과 엔신쓰 도구를 오픈소스 소프트웨어 허브인 깃허브에 공개하여 누구나 테스트해 보도록 하고 있음

Ø 직접 시연해 보려면 마젠타 프로젝트가 컨테이너 관리 소프트웨어인 도커(Docker)용으로 제공하는 미리 설정된 환경을 이용해야 하는데, 작동 환경은 리눅스 우분투(Ubuntu 16.04 LTS)임

Ø 마젠타는 단음의 선율과 화음을 수반한 곡 등을 자동으로 생성하는 AI를 탑재하고 있는데, 명령어를 통해 단음의 멜로디를 미디(MIDI) 형식으로 출력해 윈도우의 미디 플레이어에서 재생할 수도 있고, 화음을 출력하는 학습된 모델을 이용해 작곡을 시킬 수도 있음

Ø 작곡의 경우 처음 몇 음표만 입력하면 알고리즘이 기계학습 한 결과를 토대로 그 화음에 맞는 곡을 자동 생성하는 것인데, 구글은 이번에 마젠타 프로젝트를 발표하며 첫 4개 음표를 주고 생성한 80초짜리 피아노곡을 공개한 바 있음

Ø 직접 해보고 싶다면, 가령 첫 부분에 연주하는 화음을 「--primer_pitches = “[60 64 67]”」라는 명령어로 표현할 수 있는데, 60은 C(도), 64는 E(미), 67은 G(솔)을 의미하며, 64 대신 63을 입력하면 반음 떨어지는 단조의 음으로 화음을 시작하는 곡을 만들 수 있음

Ø 첫 화음을 설정하고 나면 「--inject_primer_during_generation」 명령어 옵션을 사용하여 작곡을 시킬 수 있는데, 말 그대로 첫 화음을 작곡 중에 삽입하라는 뜻으로, 지정된 멜로디 주제가 반복적으로 전개되는 곡이 만들어지게 되는 것임

Ø 마젠타의 방식은 AI가 학습된 대로 곡을 합성해 내는 것이지만, 이용자가 설정한 주제 화음을 바탕으로 곡을 전개하는 것이므로, 이용자와 AI가 콜라보를 하는 듯한 느낌을 주게 되며, 음악을 전혀 배우지 않은 사람들이라도 작곡에 재미를 갖게 할 수 있음

<자료> ITPro

[그림 2] 마젠타 AI 작곡 음악을 악보로 출력

ž 마젠타가 음악 분야 창작 지원 도구라면, 스타트업 ‘프리퍼드 네트워크(Preferred Networks)’는 선으로 그린 일러스트에 자연스럽게 색을 입혀 주는 회화 AI를 공개하고 있음

Ø 이 스타트업이 개발한 ‘페인트체이너(PaintsChainer)’는 자체 개발한 기계학습 라이브러리인 ‘체이너(Chainer)’ 상에서 구동되는 프로그램과 학습모델로 웹사이트에서 시험해 볼 수 있음

Ø 페인트체이너 역시 마젠타와 마찬가지로 컨테이너 관리 소프트웨어인 도커를 이용해 클라이언트를 설정한 후 시작해야 함

Ø 도커의 작동 환경은 리눅스 배포판인 우분투(Ubuntu 16.04 LTS)이며, 도커 설치 후 명령어를 통해 페인트체이너의 실행 환경을 다운로드 하여 시작하는데, PC의 CPU로만 처리하는 컨테이너를 작동시키는 경우와 엔비디아의 GPU를 사용하는 경우의 실행 명령어가 다름

Ø 자동 착색만 하는 경우라면 CPU만으로도 수십 초 정도면 처리가 끝나기 때문에, 단지 몇 군데 색을 입히려는 정도라면 CPU 버전이 간편하다고 함

Ø JPEG나 PNG 포맷의 흑백 이미지를 ‘참조’ 버튼을 눌러 불러오면 페인트체이너가 자동으로 색을 입혀 주게 되며, 출력 결과는 폭 512도트로 크기가 자동 조정되는데, 512 도트보다 큰 이미지의 경우 크기 조정에 따른 선의 긁힘이나 소실이 발생하고 착색이 잘 안 될 수 있다고 함

Ø AI가 자동으로 색을 입힌 결과가 취향에 맞지 않을 경우 임의의 위치에 펜 도구로 색칠을 하여 AI에 ‘힌트’를 줄 수 있는데, 색칠을 다 할 필요는 없고 점과 선으로 표시해 주는 정도로 충분하며, 힌트를 주는 위치에 따라 전체 그림의 성향이 확 바뀔 수 있다고 함

ž 마젠타나 페인트체이너 같은 자동 창작 프로그램은 보다 많은 사람이 창작에 재미를 느낄 수 있게 할 수 있으므로 ‘예술의 대중화’라는 관점에서 긍정적 효과를 기대할 수 있음

Ø 인공지능을 작곡, 회화, 시나리오 및 영화제작 등 창작 영역에 접목하려는 시도는 이미 다양한 프로젝트들을 통해 시도되고 있고 기대 밖의 성과를 거둔 사례들도 소개되고 있음

Ø 이런 시도에 대해 창의성이 바탕이 되는 예술 분야마저 AI가 인간을 밀어내는 것이 아니냐는 우려도 있지만, 예술을 좀 더 재미있게 받아들이게 되는 긍정적 효과를 기대할 수도 있음

Ø 음악 작곡이나 그림 그리기를 자신과 전혀 무관하게 생각하던 사람이라도 AI의 도움으로 직접 활동에 참여를 하며 재미를 느끼게 된다면, 예술 활동에 좀 더 많은 시간과 비용을 투자하게 될 것이고 이는 결국 예술산업의 발전으로 이어지는 효과를 거둘 수 있음

Ø 예술의 지속성을 위해서는 창작자들의 끊임없는 창의성 발현과 함께 그 창작물을 기꺼이 즐겨줄 예술 소비자들이 존재가 필수적인데, 이는 예술의 대중화를 통해서 가능한 것이고, 예술 소비의 저변 확대 측면에서 본다면 AI 기반 창작 프로그램들은 큰 기여를 할 수 있을 것임