“ 음악 과 데이터 그리고 인간 ” _ 커 먼즈 펍 by 코드 - 이상 한 모임 
 행사 를 주최 한 C . O . D . E . 에 대하 여 
 제 가 발 룬 티어 로 활동 하 고 있 는 사단 법인 코드 는 ( 구 ) CCKorea 라는 단체 였 다가 이름 을 바꿔 항해 를 계속 하 는 단체 입니다 . 사무국 을 준비 중 이 라고 하 니 사무국 도 곧 꾸려 질 것 같 습니다 . 
 코드 의 활동 은 데이터 를 기반 으로 활동 하 는 커 먼즈 랩 이 라는 활동 분야 와 커 먼즈 활동 을 다루 는 커 먼즈 미디어 라는 분야 이렇게 크 게 두 가지 로 나누 어 진다고 합니다 . 앞 으로 코드 가 어떤 일 을 하 게 될지 기대 해 주 세요 . 
 이번 “ 음악 과 데이터 그리고 인간 ” 커 먼즈 펍 에서 는 TED 의 강연 중 하나 인 , Ryan Holladay : To hear this music you have to be there . Literally 라는 영상 으로 시작 되 었 습니다 . 한번 영상 을 보 고 오 시 죠 . 
 유튜브 링크 : https : / / youtu . be / - aouBn 7 IKIo 
 그리고 영상 에 이어 배경 음악 서비스 를 제공 하 고 있 는 회사 , 원 트리 즈 뮤직 의 발표 가 이어졌 습니다 . 
 ( 원 트리 즈 뮤직 과 코 클레어 AI 의 강의 는 , 강의 를 메모 한 뒤 에 강의 형식 으로 가상 으로 작성 했 음 을 알려 드립니다 . ) 
 원 트리 즈 뮤직 강의 
 원 트리 즈 뮤직 의 발표 는 세 부분 으로 이루어져 있 습니다 . 원 트리 즈 뮤직 이 무엇 을 하 는 곳 인지 설명 하 는 첫 번 째 부분 , 데이터 에 대해서 다룬 두 번 째 부분 , 음악 과 인공지능 을 다룬 세 번 째 부분 이 되 겠 습니다 . 그럼 원 트리 즈 뮤직 이 무엇 을 하 고 있 는지 들 어 보 죠 . 
 원 트리 즈 뮤직 
 저희 원 트리 즈 뮤직 은 장소 기반 음악 의 안티 테크 뮤직 버전 이 라고 보 셔도 무방 합니다 . 저희 는 매장 음악 서비스 를 제공 하 고 있 습니다 . 고려대 교내 벤처 로 시작 했 고 7 년 정도 되 었 습니다 . 규모 는 스타트업 이 라고 할 정도 입니다 . 
 마트 , 호텔 , 백화점 같 은 공간 의 배경 음악 을 디자인 합니다 . 음악 을 디자인 한 뒤 각 매장 에 송출 하 죠 . 그렇 죠 . 저희 는 매장 음악 서비스 를 제공 하 는 회사 원 트리 즈 뮤직 입니다 . 저희 서비스 의 이름 은 라임 덕 ( [ 프리미엄 매장 음악 서비스 라임 덕 http : / / www . rhymeduck . com ) 이 라고 합니다 . 저희 가 하 는 일 에 대해 설명 드리 자면 , 선곡 작업 부분 이 있 습니다 . 이 작업 은 적합 한 음악 을 고르 거나 어울리 는 음악 을 제작 해 송출 하 는 작업 입니다 . 선곡 작업 만 하 는 것 이 아닙니다 . 매장 에 는 성우 의 멘 트 가 필요 한 경우 도 있 고 , TTS 기능 을 적용 해야 하 는 경우 도 있 습니다 . 저희 는 이것 들 을 토털 솔루션 으로 제공 하 고 있 습니다 . 대형 마트 의 경우 에 는 음악 이 아닌 광고 음악 이 나갈 경우 가 많이 있 습니다 . CM 송 같 은 것 말 이 죠 . 직접 제작 할 때 도 있 고 요 음원 을 받 아서 편성 한 뒤 송출 하 는 경우 도 있 습니다 . 이때 는 저희 서비스 가 수익 플랫 폼 의 역할 도 하 게 됩니다 . 
 편하 게 방송실 이 라고 생각 하 시 면 되 겠 습니다 . 
 매장 음악 을 제공 하 는 전체 과정 은 다음 과 같 습니다 . 
 피드백 과정 에 대해 조금 더 말씀 드리 겠 습니다 . 피드백 과정 을 통해 얻 어 낸 , 방송 하 지 말 아야 할 금기 사항 이 몇 가지 있 습니다 . 우선 그 에 대해 이야기 해 보 죠 . 
 위 와 같 은 금기 사항 들 이 있 습니다 . 이런 곡 에 해당 하 는 경우 가 발생 하 면 , 피드백 을 받 아서 곡 을 선곡 에서 제외 합니다 . 
 다음 으로 말씀 드릴 것 은 저희 가 운영 중 인 또 다른 서비스 가 있 습니다 . 저희 는 삼성전자 의 MILK 서비스 를 운영 중 입니다 . 선곡 과 큐레이션 을 하 고 있 는데요 . 이 는 저희 의 핵심 역량 이 기 도 합니다 . 그래서 MILK 서비스 를 운영 할 수 도 있 는 것 입니다 . 
 저희 핵심 역량 이 기 도 한 선곡 에 중요 한 요소 는 무엇 이 있 을까 생각 하 면 , 데이터 를 꼽 지 않 을 수 없 습니다 . 선곡 에 많 은 영향 을 줍니다 . 예 를 들 어서 이런 것 들 을 꼽 을 수 있 습니다 . 업종 , 판매 제품 ( 가격 ) , 고관 여 제품 인지 저 관여 제품 인지 , 타 겟 고객 층 은 누구 인지 , 영업시간 , 인구 밀도 , 직영 점 / 가맹점 여부 , 날씨 , 시즌 , 추구 하 는 컨셉 등등 이 모두 데이터 이 기 도 하 고 , 선곡 에 많 은 영향 을 주 는 요소 이 기 도 합니다 . 
 선곡 할 때 사용 하 는 기준 으로 음악 요소 들 이 있 을 텐데요 , 예 를 들 면 이런 것 들 이 있 습니다 . 
 장르 , 분위기 ( 태그 ) , 템포 , 가사 : 언어 와 뜻 , 보컬 : 성별 과 보컬 유무 , 인지도 , 앨범 발매 시기 , 저장 상태 ( 음질 , 볼륨 , 스테레오 ) 
 위 의 보컬 부분 에서 보컬 유무 라는 것 은 , 가수 가 노래 를 부른 노래 인지 아니 면 그냥 연주 만 되 는 곡 인지 를 말 하 는 것 이 고요 . 많 은 사람 들 이 생각 하 지 못하 시 던데 저장 상태 도 중요 합니다 . 저 장상태 가 나쁘 면 방송 하 기 나쁘 겠 죠 . 그래서 음질 , 볼륨 , 스테레오 같 은 것 들 도 데이터 화 해서 관리 해야 합니다 . 
 음악 선곡 에 대한 노하우 를 묻 는 경우 가 있 습니다 . 이것 은 핵심 역량 이 기 그럴 텐데요 , 답 을 한다면 단연 데이터 를 꼽 을 수 있 을 것 같 습니다 . 
 그래서 메타데이터 를 구축 하 고 있 습니다 . 위 에서 말씀 드린 것 처럼 매우 중요 한 피드백 과정 에서 얻 은 피드백 을 포함 하 고 있 습니다 . 저희 는 꾸준히 데이터 를 쌓 아 가 고 있 어요 . 어떻게 활용 할지 고민 중 입니다 . 고민 아닌 고민 이 네요 . 
 저희 는 데이터 와 관련 된 연구 를 지속 적 으로 하 고 있 습니다 . 공간 과 음악 이 어떠 한 상호 작용 을 하 고 , 어떠 한 영향 들 을 끼치 는지 연구 하 고 있 습니다 . 예 를 들 면 익숙 하 지 않 은 음악 을 틀 었 더니 매장 에 오래 있 더라 , 느린 음악 을 틀 었 더니 밥 을 느리 게 먹 더라 하 는 내용 들 말 이 지요 . 
 아 , 다른 건 모르 겠 는데 이런 알 쓸 신잡 도 있 습니다 . 매장 은 빠른 노래 를 선호 합니다 . 고가 의 비싼 매장 은 클래식 과 뉴에이지 음악 을 선호 하 는 경향 이 있 습니다 . 
 음악 과 인공지능 ( 데이터 활용 ) 
 저희 가 인공지능 을 접목 하 는 목적 은 다음 과 같 습니다 . 
 노동 집약 적 서비스 모델 에서 탈피 
 시간 이 지날수록 서비스 질 이 고도 화 될 수 있 도록 하 자 ( 타사 대비 차별 성 확보 ) 
 고객 만족도 를 높이 자 
 사고 위험 률 을 줄이 자 
 저희 는 인공지능 을 이용 해 채널 추천 시스템 을 만들 고 있 습니다 . 일단 음악 을 MIDI 로 쪼개 서 이것 을 가지 고 정보 를 분석 합니다 . 오픈 소스 가 있 어서 큰 힘 이 되 어 주 었 습니다 . 
 이 정보 분석 과정 에서 리듬 , 키 , 템포 , 피치 같 은 것 들 을 추출 하 여 기록 합니다 . 저희 는 매주 1500 개 채널 정도 를 업데이트 하 고 추출 하 고 있 습니다 . 
 예 를 들 면 이런 걸 추출 하 려고 합니다 . 들으면 “ 행복 하 다 ” 라고 느끼 는 요소 가 무엇 인지 를 추출 하 려고 하 고 있 습니다 . 
 또 자동 선곡 시스템 도 만들 고 있 습니다 . 딥 러닝 을 이용 합니다 . 음악 을 인공지능 으로 분석 해서 어떤 음악 인지 맞추 는 작업 을 하 고 있 어요 . 예 를 들 면 음악 의 장르 를 맞추 는 것 과 같 은 작업 을 말 이 죠 . 예 를 들 면 이런 작업 을 하 고 있 습니다 . 럭셔리 한 느낌 을 주 는 음악 을 분석 해 내 는 것 이 죠 . 이런 것 들 을 활용 하 면 라디오 기능 을 구현 할 수 있 을 것 이 라 생각 합니다 . 
 저희 발표 는 이렇게 마치 도록 하 겠 습니다 . 다음 발표 는 코 클레어 AI 에서 해 주 실 겁니다 . 
 코 클레어 AI 
 Cochlear . ai | Understanding the semantics of audio 
 저희 는 오디오 인공지능 리서치 집단 입니다 . 서울 대학교 융합 기술 대학원 뮤직 & 리서치 그룹 에 소속 되 어 있 다가 나와서 스타트업 을 만들 었 습니다 . 
 저희 는 목소리 로부터 무언가 를 뽑아내 는 일 을 합니다 . 그것 은 음성 인식 이 아닙니다 . 저희 는 음성 인식 을 제외 한 모든 것 을 한다고 보 시 면 될 것 같 습니다 . 
 예 를 들 어 보 죠 , 환경 으로부터 소리 적 특성 을 구분 하 여 AI 를 통해 그것 이 집 의 소리 인지 , 도로 인지 , 마트 인지 알 수 있 습니다 . 
 또 다른 예 를 들 어 볼까요 . 목소리 를 통해서 감정 을 식별 합니다 . 우울 한지 , 기쁜지 , 화났 는지 를 구별 해 보 는 것 입니다 . 
 그것 도 부족 한 것 같 으니 다른 예 를 들 어 보 겠 습니다 . 예 를 들 어서 “ 잘 한다 잘 해 ” 라는 말 은 어감 에 따라서 부 정도 될 수 있 고 긍정 도 될 수 있 을 것 입니다 . 이렇게 소리 로 서로 다른 의미 를 파악 하 는 것 도 할 수 있 겠 죠 . 저희 는 그런 일 을 하 고 있 습니다 . 
 음악 이 디지털 이 되 고 , 저장 되 면서 DSP 를 쓰 기 시작 했 습니다 . 음악 은 상당히 복잡도 가 높 은 데이터 라고 생각 합니다 . 저 는 이 복잡도 가 높 은 데이터 를 이해 함 에 있 어서 항상 이것 을 기준 으로 삼 아 이해 했 습니다 . 바로 , 음악 을 그래프 로 , 맵 으로 만들 어 이해 하 는 것 이 죠 . 
 음악 관련 프로젝트 중 에 SM 엔터 테 인 먼 트 랑 진행 했 던 프로젝트 가 있 어서 소개 해 드리 면 좋 을 것 같 습니다 . “ 음악 , 인공지능 을 켜 다 ” 라는 이벤트 였 는데요 . 저희 는 건축가 하태석 씨 , 뮤지션 하림 , 장준호 씨 와 함께 작업 을 했 습니다 . 
 첫 미팅 에서 는 솔직히 답 이 안 나왔 어요 . “ 뭘 할까 ? ” 란 질문 만 할 뿐 이 었 습니다 . 
 저희 가 할 수 있 는 것 의 키워드 를 뽑 아 보 니 , 공간 , AI 알고리즘 , 음악 이 나오 더군요 . 그래서 ‘ 공간 ’ 에 대해 정의 하 는 것 부터 시작 했 습니다 . 그렇 고 공간 에 대해 이야기 를 나눴 고 , 그 와중 에 핵사 곤 모양 의 공간 을 생각 했 습니다 . 우리 는 반투명 스크린 의 핵사 곤 모양 공간 을 설치 하 기 로 했 습니다 . 사족 이 지만 , 왜 헥사 곤 을 했 냐고 물으 시 면 대답 못 드립니다 . 그냥 … 했 어요 … 하태석 씨 작품 에 영향 을 받 은 것 도 있 었 지만 요 … 그냥 했 어요 … 
 그 다음 은 음악 에 대해서 질문 을 던졌 습니다 . 당시 에 는 “ 왜 음악 을 들 을까 ? ” 라는 질문 을 던졌 습니다 . 저희 는 두 가지 정도 로 이 질문 에 답했 습니다 . 자기 기분 을 Drive 하 고 싶 어서 음악 을 듣 는다고 생각 했 습니다 . 즐거워지 고 싶 으니까 , 거기 에 맞 는 음악 을 듣 는 게 아닌가 한 것 이 죠 . 자기 주도 적 음악 이 라고 할 수 있 겠 네요 . 반면 녹아들 고 싶 은 음악 이 있 을 수 도 있 을 것 같 습니다 . 그러니까 , 노을 을 보 면서 노을 을 더 잘 즐길 수 있 는 그런 음악 말 입니다 . 
 그렇게 저희 는 공간 생성 음악 < 에 트 모 > 라는 것 을 생각 했 습니다 . 
 [ Atmo : Generative Music for Spatial Atmo - sphere ( 에 트 모 : 공간 생성 음악 ) H / L – YouTube ] 유튜브 : https : / / youtu . be / lZka 9 VVT 3 cI 
 인간 이 살 면서 처하 는 상황 과 맥락 을 기계 가 , 오디오 가 이해 하 고 그것 을 바탕 으로 상황 과 맥락 에 따라 생성 되 는 음악 을 만들 고 싶 었 습니다 . 최대한 직관 적 인 음악 을 하 고 싶 었 지만 , Ambient music 이 되 고 싶 었 으나 배경 음악 이 되 는 것 은 싫 었 습니다 . 
 다음 으로 는 음악 을 어떻게 만들 것 인가라는 생각 을 해야 했 습니다 . 멜로디 , 비트 , 규칙 따위 에 대한 생각 을 하 다가 음악 을 입자 로 이해 하 자는 발상 을 했 습니다 . 
 그래서 작 은 음악 입자 를 뮤지션 이 제작 하 고 , 많 은 음악 입자 를 상황 이 인지 해 건드려 연주 하 도록 했 습니다 . 물론 하모니 를 해치 지 않 도록 입자 를 구성 해야 했 습니다 . 
 하나 말씀 드리 자면 , 매우 리얼타임 에 대해서 집착 을 했었 습니다 . 실생활 에서 놓치 는 여러 가지 소리 를 잠깐 듣 고 잃 어 버리 는 소리 를 되찾 아 주목 하 게 해 주 고 싶 었 기 때문 이 죠 . 
 그래서 시각화 에 유석규 씨 와 현대 무용가 를 모셔 함께 했 습니다 . 그렇게 환경 음 을 인지 하 고 , 그 에 맞 는 것 을 하나 씩 랜덤 하 게 트 는 AI 를 만들 었 습니다 . 
 저희 AI 시스템 에 대해 간단히 설명 드리 자면 네트워크 를 만들 어서 환경 의 소리 를 인지 하 게 만들 었 습니다 . 
 그리고 이것 으로 무엇 을 할 수 있 냐는 질문 을 던지 실 텐데 , 음악 이 삶 에 침투 하 는 과정 이 많 습니다 . 저희 는 그 장소 에 있 는 각기 다른 소리 를 활용 할 수 있 었 다는 것 에 의미 를 두 고 싶 습니다 . 또 , 사실 오늘 토크 에서 새로운 자극 , 모티베이션 을 받 을 수 있 을 것 같 아서 기대 를 하 고 왔 습니다 . 
 사단 법인 코드 가 마련 한 커 먼즈 펍 두 번 째 시간 , “ 음악 과 데이터 그리고 인간 ” 에서 마련 된 강의 를 모두 들으 셨 습니다 . 뒤이 어 Q & A 가 있 었 지만 , 제 가 미쳐 Q & A 는 제대로 기록 하 지 를 못 했 네요 . 매달 마지막 주 월요일 열리 는 커 먼즈 펍에 참가 하 셔서 좋 은 질문 많이 던져 주 시 고 , 그 뒤 커뮤니티 파티 에서 도 많 은 이야기 를 나눠 보 세요 . 
 현장 스케치 사진 입니다 . 
 뮤지션 조 PD 님 의 인기 가 대단 했 어요 . 
 질문 답변 에 는 조 PD 님 도 참여 해 좋 은 이야기 를 많이 나누 어 주 셨 습니다 . 
 lazygyu January 23 , 2019