[논문 리뷰] A Music-generating System Inspired by the Science of Complex Adaptive Systems

Shawn Bell, Liane Gabora|arXiv (Cornell University)|2016. 06. 15.

Neural dynamics and brain function참고 문헌 27인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 순서적인 것에서 혼란스러운 것까지 다양한 음악을 생성하기 위해 스케일프리이고 계층적으로 군집된 네트워크를 사용하는 음악 생성 시스템 NetWorks(NW)를 소개한다. '혼돈의 가장자리'에서 작동하고 바닥에서부터 위로, 위에서부터 아래로의 처리 방식을 전환함으로써 NW는 음고, 강도, 지속시간, 진입 지연의 전반적인 차원에서 탄생하는 통합된 음악적 구조를 생성하며, 자기조직화를 통해 목표 향한 행동과 인간 같은 창의성을 보여준다.

ABSTRACT

This paper presents NetWorks (NW), an interactive music generation system that uses a hierarchically clustered scale free network to generate music that ranges from orderly to chaotic. NW was inspired by the Honing Theory of creativity, according to which human-like creativity hinges on (1) the ability to self-organize and maintain dynamics at the 'edge of chaos' using something akin to 'psychological entropy', and (2) the capacity to shift between analytic and associative processing modes. At the 'edge of chaos', NW generates patterns that exhibit emergent complexity through coherent development at low, mid, and high levels of musical organization, and often suggests goal seeking behaviour. The architecture consists of four 16-node modules: one each for pitch, velocity, duration, and entry delay. The Core allows users to define how nodes are connected, and rules that determine when and how nodes respond to their inputs. The Mapping Layer allows users to map node output values to MIDI data that is routed to software instruments in a digital audio workstation. By shifting between bottom-up and top-down NW shifts between analytic and associative processing modes.

연구 동기 및 목표

• 자기조직화와 동적 복잡성 원리를 통해 인간 같은 창의성을 모방하는 음악 생성 시스템을 개발하기 위해.
• 음악 출력에서 질서와 혼란의 균형을 이루기 위해 '혼돈의 가장자리'에서 작동하는 시스템을 구현하기 위해.
• 사용자가 네트워크 연결성과 반응 규칙을 정의할 수 있도록 상호작용 가능한 음악 생성을 가능하게 하기 위해.
• 음악 구성에서 분석적 사고 방식과 연상적 사고 방식의 상호작용을 탐색하기 위해.
• 추상적인 네트워크 노드 출력을 MIDI 데이터로 매핑하여 디지털 오디오 워크스테이션에서 실시간 연주에 적합하게 하기 위해.

제안 방법

• 시스템은 16개의 노드로 구성된 네트워크 아키텍처를 사용하며, 음고, 강도, 지속시간, 진입 지연의 네 가지 모듈로 구성되며, 각각 스케일프리이고 계층적으로 군집된 네트워크를 형성한다.
• 핵심 네트워크 동역학은 사용자가 정의한 규칙에 의해 결정되며, 이는 노드가 입력에 어떻게, 언제 반응할지를 정의함으로써 적응적 행동을 가능하게 한다.
• 분석적 사고 스타일과 연상적 사고 스타일을 번갈아가며 작동하기 위해 바닥에서부터 위로, 위에서부터 아래로의 처리 모드를 전환한다.
• 매핑 레이어는 노드 출력 값을 MIDI 데이터로 변환하며, 이를 디지털 오디오 워크스테이션의 소프트웨어 악기로 라우팅한다.
• 네트워크 구조는 심리적 엔트로피 유사 메커니즘을 통해 '혼돈의 가장자리'에서 균형을 유지함으로써 탄생하는 복잡성을 지원한다.
• 시스템의 설계는 허닝의 창의성 이론에 기반하여 자기조직화와 동적 안정성을 강조한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 자기조직화 원리와 복잡한 적응 시스템을 통해 음악 생성 시스템이 인간 같은 창의성을 모방할 수 있는가?
• RQ2 '혼돈의 가장자리'에서 작동하는 것이 음악적으로 통합되고 복잡한 패턴을 생성하는 데 어떤 역할을 하는가?
• RQ3 바닥에서부터 위로, 위에서부터 아래로의 처리 모드 전환이 음악적 구조의 탄생에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 스케일프리이고 계층적으로 군집된 네트워크 아키텍처는 음악 출력에서 목표 향한 행동을 생성할 수 있는가?
• RQ5 추상적인 네트워크 동역학이 표현적이고 연주 가능한 MIDI 음악으로 얼마나 잘 매핑될 수 있는가?

주요 결과

• NetWorks는 음악 조직의 저수준, 중수준, 고수준에서 모두 탄생하는 복잡한 구조를 성공적으로 생성한다.
• 시스템이 '혼돈의 가장자리'에서 작동할 경우 통합되고 목표 향한 음악 패턴을 생성한다.
• 바닥에서부터 위로, 위에서부터 아래로의 처리 모드 전환은 분석적 사고와 연상적 사고를 번갈아가며 음악적 사고 방식을 동적으로 전환한다.
• 스케일프리이고 계층적으로 군집된 네트워크 구조는 안정적이면서도 민첩한 음악적 발전을 지원한다.
• 노드 값에서 유도된 MIDI 출력은 실시간 디지털 오디오 워크스테이션에서 연주 가능한 표현적인 음악을 생성한다.
• 시스템은 '혼돈의 가장자리'에서 자기조직화 동역학이 음악적으로 의미 있고 다양한 출력을 낳을 수 있음을 보여준다.