AI 기반 감성적 사운드 디자인 연구 - 감성 데이터와 AI 학습 모델의 융합 가능성 분석

• 영문명: A Study on AI-Based Emotional Sound Design : Analyzing the Integration of Emotional Data and AI Learning Models
• 발행기관: 한국디자인리서치학회
• 저자명: 김영삼(Young sam Kim) 이혜원(HYEWON YI)
• 간행물 정보: 『한국디자인리서치』Vol10, No. 1(통권 34권), 30~39쪽, 전체 10쪽
• 주제분류: 예술체육 > 미술
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.03.31

국문 초록

본 연구는 AI 기반 사운드 디자인과 감성 디자인의 융합 가능성을 탐색하며, 인공지능이 음악의 감성적 표현을 향상시키는 방안을 분석한다. SUNO AI 모델을 활용하여 AI 생성 음악과 인간 작곡 음악의 감성적 몰입도와 선호도를 비교하는 실험을 진행하였다. 실험 결과, AI 음악의 감성적 몰입도는 평균 3.9점(5점 척도), 선호도는 3.4(5점 척도)로 나타났으며, 인간 음악 4.0보다는 낮았으나 일정 수준의 감성적 몰입을 유도할 수 있음을 확인하였다. 또한, 감성적 표현력은 4.1점(5점 척도)으로 평가되었으며, 일부 감정은 효과적으로 표현하지만 복합적 감정 전달에는 한계를 보였다. 연구 결과를 통해 AI 음악의 수용 가능성을 확인하였으며, 향후 실시간 감성 피드백과 정교한 학습 모델 개발을 통한 개선이 필요함을 강조한다.

영문 초록

This study explores the integration of AI-based sound design and emotional design, analyzing how AI enhances the emotional expression of music. Using the SUNO AI model, an experiment compared the emotional immersion and preference between AI-generated and human-composed music. Results showed that AI music achieved an average emotional immersion score of 3.9 (out of 5) and a preference score of 3.4, slightly lower than human music (4.0). AI music demonstrated a moderate level of emotional expression (4.1), effectively conveying some emotions but struggling with complex transitions. These findings confirm the potential acceptance of AI music and highlight the need for real-time emotional feedback and advanced learning models for further improvement.

목차

1. 서론

2. AI기반 감성사운드 모델연구 및 실험설계

3. 실험 결과 분석

4. 결론

참고문헌

키워드

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