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협동과정 인공지능전공
소리는 진동하는 물체에 의해 발생하는 공기(또는 물과 같은 다른 매질) 분자의 일련의 떨림일 뿐이지만, 인간의 청각 시스템은 이로부터 함축적이고 추상적인 의미를 추출할 수 있는 놀라운 능력을 가지고 있다. 우리는 음성 신호를 사용하여 매우 높은 수준의 정보를 전달할 수 있고, 또한 음악을 통해 감정적 카타르시스를 느낄 수도 있다. 그러나 음성 또는 음악 신호와 그에 의해 전달되는 추상적 의미 사이에는 매우 큰 의미적 차이(semantic gap)가 존재하고, 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 이러한 갭을 좁히는 것은 매우 어려운 작업이다. 본 교과목에서는 소리의 발생부터, 전달, 그리고 사람이 청각기관을 통해 소리를 지각, 인지하는 과정을 설명하고, 컴퓨터 알고리즘을 통해 청각지각/인지 과정을 모델링하는 방법에 대해 알아본다.
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소리는 진동하는 물체에 의해 발생하는 공기(또는 물과 같은 다른 매질) 분자의 일련의 떨림일 뿐이지만, 인간의 청각 시스템은 이로부터 함축적이고 추상적인 의미를 추출할 수 있는 놀라운 능력을 가지고 있다. 우리는 음성 신호를 사용하여 매우 높은 수준의 정보를 전달할 수 있고, 또한 음악을 통해 감정적 카타르시스를 느낄 수도 있다. 그러나 음성 또는 음악 신호와 그에 의해 전달되는 추상적 의미 사이에는 매우 큰 의미적 차이(semantic gap)가 존재하고, 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 이러한 갭을 좁히는 것은 매우 어려운 작업이다. 본 교과목에서는 소리의 발생부터, 전달, 그리고 사람이 청각기관을 통해 소리를 지각, 인지하는 과정을 설명하고, 컴퓨터 알고리즘을 통해 청각지각/인지 과정을 모델링하는 방법에 대해 알아본다.
AI와 공감각적 음악 수업
음성 이야기 : 마음을 전하는 파동, 음성을 통해 인간의 내면 세계를 펼쳐 보다 =
다시 말해 줄래요? : 청각을 잃자 비로소 들리기 시작한 차별의 소리들
(수학으로 배우는) 파동의 법칙
소리의 과학 : 청각은 어떻게 마음을 만드는가?
소리의 마음들
Speech and audio signal processing : processing and perception of speech and music
심리음향학
자연모방
음악음향학
서양음악사를 알고 싶은 그대에게 : 서양사와 함께 배우는 클래식 음악 수업
Human and machine hearing : extracting meaning from sound
소리의 얼굴들 =
천상을 울리는 소리
(수학과 함께하는) AI 기초 : 파이선 프로그래밍 첫걸음
소리에 관한 책 : 눈에 보이지 않지만 세계를 구성하는 다양한 소리들
The Routledge companion to sounding art
감각 : 놀라운 메커니즘 : 눈, 코, 귀, 혀, 피부 등 인체가 가진 고성능 센서
사운드 디자인
Progress in speech synthesis
임성민, 이정원, 조영신 · 2002
새물리
박형우, 배명진 · 2018
예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
이윤정, 김홍정, 도경애, 정진수, 임성민, 김인환 · 2011
새물리
Parker J.E.K.,Dockray S. · 2023
Sound Studies
Frommholz A.,Lepa S.,Virkus T.,Weinzierl S.,Helberger J. · 2026
Transactions of the International Society for Music Information Retrieval
Christopher Hanlon · 2015
Nineteenth-Century Literature
Saunders R.,Tursi G. · 2026
Sound Studies
이상미, 이승진 · 2021
커뮤니케이션디자인학연구
Kurilčik, J.; Połom, M.; Jankowski, M.; Kozłowska, O.; Łabich, A.; Skiba, E.; Spierewka, P.; Śliwiński, P.; Kostek, B. · 2024
Procedia Computer Science
Young, Nick · 2018
Philosophical Studies: An International Journal for Philosophy in the Analytic Tradition
이현수 · 2024
음악교육공학
Itani, M.; Veluri, B.; Chen, T.; Gollakota, S.; Spathis, D. · 2024
IEEE Pervasive Computing, Pervasive Computing, IEEE, IEEE Pervasive Comput.
Baker, Catherine · 2015
Radical History Review
王敦 · 2023
学术研究 / Academic Research
Mountain R. · 2022
Interdisciplinary Science Reviews
Helmuth M.,Schedel M. · 2022
Interdisciplinary Science Reviews
정경영 · 2019
음악과 문화
Rajendran, Sukumar; Jayagopal, Prabhu · 2020
International Journal of Speech Technology
정다운, 김정윤 · 2022
번역학연구
Titze I.R.,Lucero J.C. · 2022
Applied Sciences (Switzerland)
전선 / 대학원
소리는 진동하는 물체에 의해 발생하는 공기(또는 물과 같은 다른 매질) 분자의 일련의 떨림일 뿐이지만, 인간의 청각 시스템은 이로부터 함축적이고 추상적인 의미를 추출할 수 있는 놀라운 능력을 가지고 있다. 우리는 음성 신호를 사용하여 매우 높은 수준의 정보를 전달할 수 있고, 또한 음악을 통해 감정적 카타르시스를 느낄 수도 있다. 그러나 음성 또는 음악 신호와 그에 의해 전달되는 추상적 의미 사이에는 매우 큰 의미적 차이(semantic gap)가 존재하고, 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 이러한 갭을 좁히는 것은 매우 어려운 작업이다. 본 교과목에서는 소리의 발생부터, 전달, 그리고 사람이 청각기관을 통해 소리를 지각, 인지하는 과정을 설명하고, 컴퓨터 알고리즘을 통해 청각지각/인지 과정을 모델링하는 방법에 대해 알아본다.전선 / 대학원
컴퓨터 청각(Machine Listening; Computer Audition) 분야는 컴퓨터 비전(Computer Vision)과 더불어 인공지능에서 가장 활용 분야가 넓은 연구 분야 중 하나이다. 시리 등의 음성인식 알고리즘부터 오디오 핑거프린팅을 이용한 자동 음악검색 등 이미 많은 컴퓨터 청각 관련 서비스들이 우리 생활 깊숙이 침투해 있다. 본 교과목은 강의를 통해 인공청각지능 또는 컴퓨터 청각 시스템을 만들기 위해 사용되고 있는 최첨단 기계학습 알고리즘들의 기본 원리에 대해 알아보고, 랩 세션을 활용하여 이러한 알고리즘들을 실제로 구현해본다. 최종적으로는 기말과제를 통하여 오디오/음악/청각인지 등에 실제로 적용할 수 있는 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
본 과목에서는 음악에 관련된 음향학의 기초를 다루게 된다. 주요 내용은 음파의 발생 및 전달 과정에서 나타나는 각종 현상, 인간의 청감 특성과 관련된 음의 인지, 여러 가지 조율방법, 실내 음향학 등으로 이루어진다.전선 / 학사
본 교과목에서는 스트링, 멤브레인 등에서의 파동의 전파를 다루어 음의 전파와 임피던스에 대한 개념을 도입하고, 소리에 대한 기본 단위부터 시작하여 음의 생성, 흡수, 투과 및 방사에 대한 내용을 다룬다.전선 / 학사
4차 산업혁명이라 불리는 인공지능시대를 맞아 음악대학에서는 학생들이 시대적 변화에 맞추어 음악적 역량 발전시킬 수 있는 학습의 장을 마련하고자, 세 영역의 교수(연주실기, 미학, 테크놀로지)가 공동으로 참여하는 수업을 개설하고자 한다. 본 수업은 빅데이터와 AI 기반의 디지털혁신이 전 산업 분야로 확산되는 변화의 시대에 창의적인 사고를 통해 세계적인 변화를 주도할 음악인재(창작, 연주, 이론) 양성을 목표로 한다. 주요 내용: (1) 빅데이터, 딥러닝, AI(인공지능)에 대한 이해를 높이고 이를 활용한 음악 분야의 콘텐츠에 대한 기초 지식과 전망을 제시한다. (2) 새로운 디지털 도구에 대한 이해를 통해 적용 가능한 음악 컨텐츠 개발을 모색하고 창의적 창작, 연주의 실제적 음악 활용을 목표로 한다. (3) AI 음악 창작과 연주에 나타나는 미학적 문제를 ‘포스트휴머니즘 미학’을 중심으로 다룬다. 기계가 인간을 모방하는 차원을 넘어, 창작과 연주의 주체로 등장하면서 촉발되는 쟁점과 AI 음악창작에 나타나는 감정과 창의성, 그리고 창작 주체의 문제를 검토할 것이다.전선 / 대학원
평균 제곱 추정(mean square estimation), 최대 가능성 추정(max likelihood estimation), 그리고, Wiener 필터링과 같은 고전적인 추정 이론에 대해 소개한다. 이산 시간 또는 연속 시간 Kalman 필터, shaping filter, 최적 평활, Kalman 필터 디자인과 성능 분석, 제곱근 필터링, 확장 Kalman 필터를 포함한 비선형 필터링에 대해서도 알아본다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 AI가 매스 커뮤니케이션을 포함한 인간 커뮤니케이션 전 영역에 걸쳐 메시지 작성, 확산, 큐레이션(curation) 등 보다 다양하고 적극적인 역할(agency)을 수행하게 됨에 따라 대두되는 질문들을 (a) 인간-AI 커뮤니케이션(human-AI communication)과 (b) AI 매개 커뮤니케이션(AI-mediated communication)의 하위 분야로 나누어 심층적으로 고찰한다. 먼저 인간-컴퓨터 상호작용(human-computer interaction), 컴퓨터 매개 커뮤니케이션(computer-mediated communication) 분야의 대표적 이론 및 관련 실증연구들을 학습하고, AI 발전에 따른 최신 연구동향을 검토한다. 실제 AI 활용 사례(예; AI 스피커, AI 뉴스 추천 시스템. 챗봇)를 대상으로 기술적 속성, 이용자들의 속성, 커뮤니케이션 맥락 등에 따라 기존 이론 및 모델을 어떻게 수정, 보완, 확장해야 하는지 논의한다. 이를 통해 커뮤니케이션학에서 AI의 문제를 어떻게 정의하고 연구할 것인가에 대한 이해를 증진시킬 것이다.전선 / 대학원
딥러닝은 주어진 입력 데이터를 심층인공신경망으로 가공하여 원하는 테스크에 대해 좋은 성능을 달성하는 것을 목표로 한다. 이 과정에서 입력 데이터는 입력이 표현된 방식과는 확연히 다른 방식으로 표현되게 되고, 이러한 표현 방식의 변화를 통하여 원하는 정보를 잘 활용할 수 있게 된다. 본 강의에서는 딥러닝의 중요 연구주제 중 지도학습, 비지도학습, contrastive learning, domain generalization, meta learning, 등과 같은 학습기법들에 대해 논의하고 이를 통하여 표현학습에 대해 이해하는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
이 교과목은 ‘소리’를 독립적인 미술의 재료이자 인식의 도구로 삼아, 감각과 지각을 확장하고 미술창작의 가능성을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 전통적으로 시각 중심으로 구성되어 온 미술적 접근에서 벗어나, 청각을 대안적 감각으로 활용하여 사물, 공간, 환경을 새롭게 인식하고 상상하는 훈련을 진행한다. 기존 소리의 채집과 편집, 새로운 소리의 제작과 재구성 등을 실습하고, 시각 요소와 청각 요소의 상호작용, 더 나아가 이들 감각의 경계를 넘는 조형 언어를 창안한다. 이 과정을 통해 ‘듣기’의 감각적, 인지적, 미학적 가능성을 경험하고, 사운드를 기반으로 한 작품 제작의 상상력을 훈련한다.전선 / 대학원
공연예술이라는 전체적인 관점에서 작곡, 연주 등의 행위를 이해하고 특히 무대 및 콘서트홀, 극장 등의 공간과 작곡, 연주와의 관계를 집중 탐구한다.전선 / 대학원
음파의 생성, 투과, 흡수, 방사 등에 대한 기본 이론들을 단순한 모델을 통하여 설명하고, 이러한 이론들을 음향 및 소음 공학의 여러 가지 중요한 분야에 응용할 수 있는 능력을 개발하는데 목적이 있다. 이를 위하여 학생들에게 그 기본 개념, 용어, 그리고 음향공학적인 문제들을 다룰 수 있는 해석 방법들을 소개한다.전선 / 대학원
지능 시스템은 환경과 상호작용하고 성능을 극대화하는 방법이다. 지식 표현과 추론은 논리적 지식 표현, 판단 계산, 술어 계산, 상황 계산, 지식 표현 구축 등과 함께 지능 시스템의 중요한 측면이며, 불확실성을 해결하기 위한 방법으로 확률과 확률 네트워크, 퍼지 논리와 같은 기법을 사용한다. 계획과 학습 역시 지능 시스템의 중요한 구성 요소로서, 목표 달성을 위해 필요한 행동 순서를 결정하고 시간이 지남에 따라 성능을 개선할 수 있도록 한다. 본 강좌에서는 지능시스템을 이해하고 활용할 수 있는 기초 지식을 쌓는다.전선 / 대학원
본 강의에서는 디지탈 음성처리의 이론과 그 응용에 대하여 고찰하는 것이 목적이다. 우선 음성신호의 통계적인 특성과 성질을 논하고 인간의 음성발생 원리를 설명한다. 또한 음성발생 원리에 근거한 선형 예측 부호화에 따른 이론적인 배경과 해법을 설명한다. 한편 음성합성, 음성인식의 원리와 이론을 고찰하고 최근 발표되고 있는 논문들을 중심으로 여러 알고리듬을 살펴보고 이의 장단점을 비교, 분석 하도록 한다. 본 강의를 수강하기 위해서는 디지탈 신호처리의 이해와 습득이 필수적이다.전선 / 대학원
본 강좌에서는 신호처리 분야의 최신 이슈와 연구물에 대해 다루고 있다. 각 강좌마다 다른 문제를 다루고 있다.전선 / 대학원
기계학습은 환경으로부터 데이터 관찰과 경험을 통해 성능을 계속적으로 향상시킬 수 있는 문제해결 시스템을 연구하는 인공지능의 한 분야이다. 본 과목에서는 기계학습에 관한 이론 및 실제적인 연구 주제들에 관해 학습한다. 감독 학습과 무감독 학습 및 강화학습에 관한 기본 원리와 이론적인 배경을 공부하며 이들에 대한 구체적인 알고리즘을 학습한다. 기호규칙 학습, 결정트리, 메모리기반 학습, 신경망, 유전자알고리즘, 베이지안 망, 은닉 마코프 모델, 커널방법 및 기타 최근 기계학습 알고리즘을 다룬다.전선 / 대학원
본 과목은 인공지능 분야의 우수한 연구진을 초빙하여 최근 연구 동향 및 새로운 결과에 대한 세미나를 진행하고 인공지능을 전공하는 대학원 학생들에게 유용한 정보와 지식을 제공하는 것을 목표로 한다. 이 세미나의 주요 주제는 학습과 추론, 시각과 지각, 언어와 인지, 로보틱스와 행동, 데이터 지능, 인간-AI 상호 작용, AI 시스템, AI 칩, AI 보안, 자율주행, AI 관련 법과 윤리, 등을 포함한다. 응용분야의 주제도 세미나에 포함되며, 금융/마케팅+AI, 바이오+AI, 뇌연구+AI, 의료기술+AI, 신약개발+AI, 인문/예술+AI, 소재/부품/장비+AI, 등의 다양한 주제를 다룬다.전선 / 학사
인공지능은 사람의 지능과 인지 기능을 흉내낼 수 있는 정보처리 모델을 연구하는 컴퓨터과학의 한 분야이다. 인공지능의 근본적인 문제로서 경험적 탐색, 추론, 학습, 지식표현 방법에 관한 이론과 근본적인 계산학적 문제들을 다룬다. 논리 기반의 정리증명, 게임이론, 지능형 에이전트 등에 관해 다루며 신경망, 진화연산, 베이지안망의 기본 원리를 학습하고 이의 응용 사례로서 전문가시스템, 컴퓨터비전, 자연언어처리, 데이터마이닝, 정보검색, 바이오정보학 등의 분야에 대해 살펴본다.전선 / 대학원
소리 관련 자연 현상과 문화현상을 심도있게 분석하고 감상할 수 있도록 음향 파동 이론과 응용을 다루며, 실험적 소리와 진동의 분석 방법을 습득한다. 즉, 줄/막대/판의 진동, 음향 파동방정식, 소리의 투과와 흡수 및 방사에 대한 이론과 함께 소리 분석의 방법으로 FFT 분석, 진동양식분석, 소리의 측정, 심리음향학 등을 다룬다. 또한 초·중·고 학생들의 소리 관련 개념 학습과 실제 활동을 심도있게 분석하고 교육적 응용으로 초·중·고 학생들 위한 음향학 관련 시범 실험과 실제 활동을 고안하고 실시할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
CPU를 중심으로 I/O System, Memory System, Cache, Virtual Memory 등의 구조 및 설계 방법을 다루며, 이를 바탕으로 전체적인 컴퓨터의 조직을 이해한다.전선 / 대학원
컴퓨터 청각(Machine Listening; Computer Audition) 분야는 컴퓨터 비전(Computer Vision)과 더불어 인공지능에서 가장 활용 분야가 넓은 연구 분야 중 하나이다. 시리 등의 음성인식 알고리즘부터 오디오 핑거프린팅을 이용한 자동 음악검색 등 이미 많은 컴퓨터 청각 관련 서비스들이 우리 생활 깊숙이 침투해 있다. 본 교과목은 강의를 통해 인공청각지능 또는 컴퓨터 청각 시스템을 만들기 위해 사용되고 있는 최첨단 기계학습 알고리즘들의 기본 원리에 대해 알아보고, 랩 세션을 활용하여 이러한 알고리즘들을 실제로 구현해본다. 최종적으로는 기말과제를 통하여 오디오/음악/청각인지 등에 실제로 적용할 수 있는 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다.