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본 연구는 인공지능을 활용한 자동 음악 작곡 알고리즘을 도입하여 온라인 기반의 화성학 교수-학습 콘텐츠 개발과 관련된 일련의 과정을 설명하고 그 결과를 검증하는 데 목적이 있다. 자동 음악 작곡은 인공지능을 연구하는 많은 연구자들이 관심을 갖는 분야로서 자동 음악 작곡에 화성학 이론을 도입하려는 시도는 오랜 동안 이루어졌으며 여전히 진행 중이다. 본 연구는 몬테카를로 트리 탐색(Monte Carlo Tree Search; 이하 MCTS)을 활용하여 객관적 평정자로서의 인공지능이 기 학습했던 화성학 규칙과 그 규칙에 대한 가중치를 적용하여 학습자의 4성부 기반 화성풀이를 평가하도록 기획하였다. 또한, 화성학 문항에 대한 모범풀이와 적절한 피드백을 제시하도록 하였다. 본 연구는 소프라노 선율에 하3성 채우기, 베이스 선율에 상3성 채우기, 그리고 외성에 내성 채우기에 이르는 세 가지 유형의 연습문제를 설계하였는데, MCTS를 활용해 화음 선택과 성부진행의 경로에 대한 추천을 받음으로써 적법한 성부진행을 구현하였다. 화성 및 성부진행 규칙에 맞는 진행에 부여된 가점이 모범답안을 유도함을 확인하였다. 본 연구는 화성학의 범위를 초급으로 규정하고, 이에 따른 규칙을 추출 및 정의하여, 이 규칙에 따라 자동으로 음악 작곡을 할 수 있도록 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘 및 이를 활용한 화성학 교수-학습 방법론은 온라인 화성학 교육에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
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