데이터 과학자들이 한데 모여 앨범자켓만으로 장르를 구별해내는 AI를 개발했다.
엔터프라이즈AI가 9일 보도한 바에 따르면 머신러닝 자동화 플랫폼을 제공하는 업체 데이터로봇의 소속 과학자들은 사내 AI 도구를 이용해 이러한 연구를 진행했다.
연구진은 연구를 위해 스포티파이의 오픈소스를 활용했다. 스포티파이는 세계 최대 온라인 음악 스트리밍 사이트로 사용자의 취향별로 음악을 셔플링 하는 데 탁월한 기능을 자랑한다.
연구진은 스포티파이 속 인디, 록, 팝 등 3개 장르의 음악을 가져와 메타데이터를 수집했다. 메타데이터는 앨범자켓과 앨범 타이틀, 트랙을 개별로 나누고 또 합쳐 장르별 패턴을 확인하는 데 성공했다.
연구원들은 장르를 예측대상으로 설정하고 AI는 그 데이터를 AI가 훈련·인수했다. 또 연구팀은 데이터 로봇의 ‘활성화 맵’ 기능을 활용해 모델의 예측을 분석하고 AI가 예측 능력과 연관성이 있다고 판단한 시각적 영역을 확인할 수 있도록 했다. 수많은 앨범자켓을 데이터화 한 결과 단계별 심층분석 시스템을 만들어냈다.
연구에 참여한 사라 쿠퍼 데이터 과학자는 “앨범커버를 놓고 장르별로 구분하기 위해서는 22개의 단계별 심층분석을 거쳐야 한다”고 설명했다. 또 “우리가 개발한 AI 모델은 이 훈련을 거듭해 음악 장르별 독특한 형상이 강조된 앨범쟈켓을 구분할 수 있었다”고 덧붙였다.
연구진이 데이터로봇 공식 블로그에 게재한 보고서를 보면 인디음악 앨범쟈켓(주황색 표시) 개념적인 예술묘사가 돋보인다. 빨간색으로 테두리 표시를 한 것은 팝 앨범으로 개성 강한 디자인과 다양한 컬러가 특징이다. 록 앨범자켓은 대부분 록밴드 이름이나 멤버들 사진을 실어 임팩트를 주었다.
쿠퍼 과학자는 블로그에 “우리는 이번 연구를 통해 각 장르 뮤지션들의 공통된 자켓디자인 패턴을 알 수 있었다”고 밝혔다. 이어 “물론 이 미묘한 공통점은 빠른 시간에 엄청난 양의 훈련을 거듭해 구조를 습득한 AI이기에 가능한 일일 것”이라고 전했다.
한편 데이터로봇은 지난 2012년 설립된 이래 6년만에 기업가치를 5억9000만 달러(약 7000억원)으로 끌어올린 초고속 AI 플랫폼 기업이다. 데이터 준비부터, 분석, 모델링, 튜닝까지 전 관리과정을 머신러닝 플랫폼으로 지원한다.
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