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표제지
목차
머리말 3
Ⅰ. 예술 영역에 등장한 인공지능 5
1. 인공지능과 문화예술 영역의 활용 5
2/3. 인간의 위기인가 기회인가? 9
Ⅱ. 인공지능을 활용한 음악 작곡 12
1. 들어가며 12
2. Grammar based 13
3. 진화 음악 작곡(Evolutionary Music Composition) 15
3.1. 자동 적합도 평가 함수 기반의 진화적 접근법 17
3.2. 상호작용 평가 기반의 진화 음악 작곡 21
3.3. Artificial Neural Networks 24
3.4. 진화 알고리즘과 함께 사용한 인공신경망 27
3.5. 딥러닝(LSTM, Long Short Term Memory) 29
4. Application 중심으로 30
4.1. Jukedeck 30
4.2. 쿨리타(Kulitta) 31
4.3. Watson Beat 33
4.4. Magenta Project 34
4.5. Melomics 35
4.6. 마이크로 소프트 Songsmith 36
4.7. EvoM(Evolutionary Music Composer) 37
5. 인공지능 음악 작곡의 현주소와 미래 38
Ⅲ. 인공지능을 활용한 미술 현황 40
1. 서론 40
2. 진화 생성 예술(Evolutionary Art)의 개념 41
3. 유전 알고리즘(Genetic Algorithm) 기반의 진화 생성 예술 44
4. 유전 프로그래밍(Genetic Programming) 기반의 진화 생성 예술 45
5. 평면 이미지 생성 기법 47
5.1. 정적 및 동적 염색체를 통한 이미지 표현 47
5.2. 프랙탈 기반의 진화 생성 예술 53
5.3. 신경망 기반의 진화 생성 예술 54
6. 3차원 기반의 이미지 생성 기법 55
6.1. 추상이미지 56
6.2. 상품 디자인 57
6.3. 3D 컴퓨터 그래픽 57
7. 고찰 및 향후 연구 방향 58
7.1. 솔루션 공간 59
7.2. 적합도 환경 형성 60
7.3. 다양성 제어 61
7.4. 적합도 평가 62
8. 결론 64
Ⅳ. 인공지능 저작권의 법적 윤리적 이슈 65
1. 인공지능 저작권의 법적 이슈 65
2. 인공지능 저작권의 선진국 사례 검토 68
3. 인공지능 저작권의 제도 정비 방향 71
참고문헌 73
판권기 90
[그림 1] 유전 알고리즘을 이용한 음악 작곡 프로세스(Matic, 2010) 16
[그림 2] GenJam 21
[그림 3] 인공신경망 25
[그림 4] 쿨리타에 의해 개발된 악보 32
[그림 5] 진화 생성 예술 시스템의 예시 41
[그림 6] 상호진화 연산 기반의 이미지 생성 시스템 예시 43
[그림 7] 진화생성 예술시스템을 사용하여 생성한 이미지들(Bloom) 44
[그림 8] 유전 프로그래밍 기반의 이미지 생성의 예시 46
[그림 9] 유전 프로그래밍의 교배 및 돌연변이 연산 예시 47
[그림 10] Karl Sims의 진화 생성 예술 시스템의 결과물 47
[그림 11] Steven Rooke의 진화생성 예술시스템의 결과물 48
[그림 12] Tatsuo Unemi의 SBArt 시스템 49
[그림 13] D. A. Hart의 진화 생성 예술 시스템의 결과물 49
[그림 14] Kandid 시스템의 결과물 50
[그림 15] NEvAr 시스템의 결과물 51
[그림 16] 모나리자의 이미지를 모방하는 진화 성 예술시스템 52
[그림 17] 여러 사용자의 평가를 기반으로 이미지를 진화시키는 Electric Sheep 53
[그림 18] Yoshiaki, I.(2006)의 결과물 54
[그림 19] Stephen Todd와 예술가 William Latham의 진화 생성 예술 55
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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