우리 학과 박동주 박사과정(지도교수 박주용) 학생의 논문이 2월 14일, EPJ Data Science 학술지의 Highlight에 선정됐다. 

EPJ Data Science Highlight - Mapping the cross-generational impact of musical sampling
https://www.epj.org/113-epj-ds/2857-epjds-highlight-mapping-the-cross-generational-impact-of-musical-sampling

Evolution of sample-based music authorship network
박동주, 박주용
https://epjdatascience.springeropen.com/articles/10.1140/epjds/s13688-025-00524-2
EPJ Data Sci. 14, 5 (2025). https://doi.org/10.1140/epjds/s13688-025-00524-2



Mapping the artist-sample network

요약: 
음악적 샘플링은 기존의 작업물의 일부를 활용하여 새로운 음악을 창작하는 방식으로, 현대 대중음악에서 중요한 역할을 하며 세대 간의 연결을 촉진하여 풍부하고 다양한 음향적 풍경을 형성해왔다. 샘플의 선택, 변형, 채택 과정은 장르, 분위기, 질감, 그리고 궁극적으로 새로운 음악 작품의 독창적 정체성에 큰 영향을 미친다. 이러한 샘플을 일종의 "문화적 유전자"로 볼 수 있으며, 새로운 음악에 지속적으로 활용되는 것으로 그 명맥을 이어나간다.  그렇다면 이러한 과정이 역사적으로 어떻게 이루어졌으며, 현대 대중음악의 형성에 어떤 영향을 미쳤는가? 본 연구는 이 질문에 대한 답을 탐구한다. 본 연구에서는 1980년부터 2019년까지 샘플 기반 음악의 진화를 연구하며, 기존의 작업물을 참조하는 음악적 샘플링의 메커니즘이 학술적 인용의 그것과 유사하다는 점에서 방법론적 힌트를 얻었다. 먼저, 아티스트–샘플 네트워크의 커뮤니티 구조를 식별하고, 이를 통해 특정한 음악적 스타일과 커뮤니티의 관계를 검증한다. 이후, 시대별 커뮤니티 간 유사성을 기반으로 음악적 스타일의 전승을 종적으로 분석하여, 음악이 지속적으로 변화하는 양상뿐만 아니라 여러 세대를 거쳐 사라졌던 스타일이 다시금 나타나는 현상 (일종의 "격세유전")을 밝혀낸다. 본 연구는 네트워크 분석을 활용하여 문화적 진화의 복잡한 양상을 조명하며, 이는 음악뿐만 아니라 다른 창작 분야에도 일반적으로 적용될 수 있는 프레임워크를 제시한다.