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영어

This study presents the design and implementation of a real-time sound generation system using the Wave Function Collapse (henceforth WFC) algorithm, focusing on the tension between the unpredictability of machine computation and the agency of the human creator. By analyzing procedural image generation within WFC, the research classifies output types according to input images and compares random versus distance-based selection in progressive generation, revealing distinct effects on musical progression. The study further proposes a method for adapting image-based procedures to sound transformation through quantification and encoding, extracting eight categories of information for sonic application. The findings demonstrate that variability in input images and selection processes can enable simultaneous modes of control, suggesting a collaborative model of human–machine interaction that integrates automated contingency with artistic intention.

한국어

본 연구는 파동함수 붕괴(Wave Function Collapse, WFC) 알고리즘을 활용한 실시간 사운드 생성 시스템을 설계·구현하고, 기계 계산의 예측 불가능성과 창작자의 제어권 사이에서 발생하는 긴장을 탐구한다. 생성형 인공지능의 등장은 인간과 기계 사이의 긴장을 더욱 부각시키고 있으며, 이는 전통 예술에서 작가와 재료·매체의 관계에서도 발견되는 문제이다. 재료에 대한 이해 부족은 의도의 실현을 제한하기도 하지만, 반대로 재료의 우연한 성질을 발견하여 창작에 활용하는 경우도 존재한다. 이 러한 긴장은 단순한 갈등이 아니라 새로운 창작적 조건으로 작용한다. 연구의 결과 및 내용은 다음과 같다. 파동함수 붕괴 알 고리즘의 절차적 이미지 생성 과정을 분석하여 입력 이미지에 따른 생성 유형을 분류하였다. 중첩 모델에서 입력 이미지는 패턴 이미지의 배치 규칙을 정의하고 결과 이미지의 생성 및 확산 유형에 가장 큰 변수로 작용한다. 또한 점진적 생성 과정에 서 무작위 선택과 거리 기반 선택을 비교하여 사운드 생성에서 음악적 진행의 차이를 비교하였다. 입력 이미지의 유형화와 무작위 또는 거리 기반 선택에 따른 결과물의 다양성은 제어의 측면을 동시에 활용할 수 있다는 점을 시사한다. 절차적 이미 지 생성 과정을 사운드 변환에 적용할 수 있는 방법은 수치화 및 부호화를 통해 가능하며 본 연구에서는 8가지 정보를 추출 하여 사운드 생성에 적용하는 방안을 제안하였다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 기계 계산의 우연성과 작가의 의도를 통합하 는 인간–기계 협력 모델을 제시하며, 예술과 기술 융합 연구에서 창작 행위의 새로운 가능성을 탐색한다.