중앙대 연구진, AI 기반 맞춤형 디지털 음악 치료제 가능성 제시

중앙대학교는 교양대학 최수빈 교수가 이끈 공동 연구진이 인공지능(AI) 딥러닝 기법을 사용해 음악이 주는 스트레스 완화 효과를 입증했다고 21일 밝혔다. 연구팀은 손쉽게 개인 맞춤형 디지털 음악 치료제를 만드는 기술을 개발했다.

그동안 음악이 스트레스 감소와 정서적 안정을 촉진한다는 연구 결과는 꾸준히 발표됐지만, 생리적인 반응을 측정하는 방식이 주를 이뤘다. 시간과 비용이 많이 들고 전문 장비가 필요해 후속 연구의 접근성이 낮다는 한계가 있었다.

공동 연구팀은 음악의 스트레스 완화 효과를 입증하기 위해 딥러닝 기법을 활용했다. 멜 스펙트로그램을 활용해 음악의 주파수, 진폭, 파형 등 본질적인 소리의 요소들을 추출하고, 이를 CNN 모델에 학습시킨 결과 스트레스 완화 음악을 분류하는 데 성공했다.

연구팀이 개발한 방법은 생리적 데이터 없이 높은 정확도로 스트레스 완화 음악을 분류할 수 있다는 점에서 효율적이고 비용 절감 효과도 크다. 손쉽게 다양한 스트레스 완화 음악 데이터 세트를 생성해 개인 맞춤형 데이터 음악 치료제로 사용할 수 있다는 점에서 융합 연구의 모델을 제안했다는 평가다.

이번 논문('CNN과 멜 스펙트로그램 기반 스트레스 해소 음악 데이터 세트 구축 가속화')은 미국 공공과학도서관 온라인 학술지 'Plos ONE'에 게재됐다.

이번 연구는 최 교수를 비롯해 지능형반도체공학과 홍철호 교수, 응용통계학과 박상규 교수, 전자전기공학부 박종익 졸업생(현 카네기멜론대 대학원 재학생), 명지병원 AIR연구소 박상철 연구교수가 참여했다.

연구를 이끈 최 교수는 한국인의 정서를 고려한 음악적 개입이 백내장 수술 중 통증·불안을 줄인다는 점을 밝힌 바 있다. 이후 음악 자체의 효과와 개인의 생물심리사회 모형에 기반한 음악 효과를 과학적으로 증명하는 연구를 이어오며 음악 효과 연구를 AI 영역으로 확장해 나가는 중이다.