인공지능 음악을 위한 국악 선율의 분석방법 고찰 - 정악과 산조 선율의 층위분석을 중심으로

초록: 본고에서는 인공지능 음악 연구를 위해 국악의 선율창작원리를 분석한다. 특히 정악과 산조를 중심으로 하여 선율의 층위분석을 통해 수학적 데이터화의 가능성을 고찰한다. 정악과 산조는 전통음악분야 중 전문음악인에 의해 가장 발달된 형태의 음악으로 특히 기악음악에서 중요한 위치를 차지한다. 두 음악이 표현양식에 있어 상당히 다른 특징을 가지고 있으나 선율창작원리는 서양음악, 대중음악 등 타 장르 음악과 비교하여 공통적 특징을 지닌다. 정악과 산조의 선율분석은 음조직론, 형성론, 연주해석 등 다양한 관점에서 이루어져 왔다. 본고에서는 이를 토대로 다층적 관점에서 음악적 요소의 구조적 해석을 통해 수학적 데이터화와 이를 통한 창작을 위한 국악 선율의 분석방법을 고찰한다.

음악 시각화의 연구 사례 소개 및 데이터 시각화를 활용한 '수연장'의 도드리 분석

초록: 데이터 시각화는 복잡하고 많은 양의 정보를 시각적 도구를 이용하여 정리하는 것으로써, 데이터의 분석 결과를 보다 쉽게 이해할 수 있도록 도와준다. 최근에는 음원 및 악보와 같이 음악에서 얻을 수 있는 자료들을 정형화된 데이터로 정제하고, 이를 시각화하려는 움직임이 나타나고 있어 이들의 연구 동향을 파악하고자 한다. 본 발표에서는 음악 데이터를 활용한 시각화 사례들을 제시하고, 대표적인 정악 중 하나인 ‘수연장’의 율명에서 등장하는 반복 패턴을 시각화한 결과물을 소개한다. 수연장 데이터 시각화의 제작 및 분석 과정을 정리하면 다음과 같다.

첫째, 수연장에서 반복되어 연주되는 율명의 도드리(사이클의 반복) 데이터를 분석하고 정제한다.

둘째, 수연장이 재생되는 시간에 따라 발생하는 도드리들의 분포를 살펴보기 위해, 서로 다른 특징을 가진 도드리들을 픽셀(컬러링된 사각형)로 나타낸 Co-Occurance Matrix 시각화 테크닉을 적용한다.

셋째, 구간별로 반복 연주되는 음들의 패턴을 시각화를 활용하여 분석한다.

발표에서 소개하는 일련의 내용들은, 음악 데이터 시각화 사례들에서 나타나고자 하는 정보의 특성 및 최근 연구의 동향을 조명할 수 있다. 또한, 국악에서 나타나는 전통적인 율명의 조합들이 구간별로 어떻게 반복되는 지 파악하는 데 있어 도움이 될 것이라 기대한다.

수제천의 위상수학적 연구

초록: 본 연구의 선행연구에서는 밑도드리 음악을 위상수학적 데이터 분석 방법을 이용하여 분석하는 방법을 제안하였다. 즉, 밑도드리 음악을 그래프화하여 음악 네트워크를 구축하는 방법론과 지속성 호몰로지 (persistent homology)를 이용하여 밑도드리 음악에 내재된 싸이클의 구조를 발견해내는 방법론을 제안하였다. 또한 이 싸이클들이 어떻게 음악이 진행되면서 서로 어떻게 연결되는지에 대한 연결성 (interconnectivity)를 이해하기 위해서 중첩행렬 (overlap matrix)라는 새로운 변량을 제시하였다. 이렇게 발견된 싸이클과 중첩행렬을 통해서 도드리 형식의 독특한 구조를 정량적으로 알아내고 시각화하였다. 본 연구에서는 비슷한 방법론을 수제천에 적용하여 수제의 싸이클과 중첩행렬을 계산하였다. 특히 그 전 연구에서는 시김새에 대한 고려가 없었으나 본 연구에서는 시김새를 고려한 음악 네트워크를 구성하여 그렇지 않은 구조와 비교를 하였다. 현재 시김새를 음악 네트워크에서 구사하는 방법이 잘 알려지지 않았기 때문에 본 연구에서는 시김새의 유무를 이진법으로 표현하는 방식으로 네트워크를 구사하였다. 본 발표에서는 해금, 대금 등의 다른 악보, 즉, 해금정악보, 대금정악보 그리고 국악전집에 수록된 각 악기의 정간보를 이용한 연구를 소개한다.