전통음악이 인공지능을 만났을 때 －민요 학습데이터 개발 사례를 중심으로－ (When traditional music meets AI －Focusing on the case of folk song learning data development－)

서지정보

· 발행기관 : 한국민요학회
· 수록지 정보 : 한국민요학 / 67권 / 63 ~ 98페이지
· 저자명 : 김병오

초록

음악이 기술과 상호작용하면서 변모해 왔다는 것은 우리에게 꽤나 익숙한 통념이다. 스트리밍서비스의 시대를 맞아 음악의 길이가 대폭 짧아지는 양상이 나타났던 것처럼 음악사회는 인공지능 시대를 맞아 또다른 변화를 맞이할 것이다. 최근 인공지능의 본격적인 대중화가 시작됨에 따라 인공지능에 대한 사회적 관심이 고조되고 있다. 그중에서도 2023년 들어 빠른 기세로 시장에 진입하고 있는 대규모언어모델(LLM)기술 기반의 인공지능은 문학, 음악, 미술의 영역을 넘나들면서 창작물을 만들어내고 빠른 속도로 성능 향상을 거듭하고 있어 사회적 관심이 집중되고 있다. 그러나 민요를 위시한 한국 전통음악계는 아직까지 이러한 흐름과 적극적 관계를 맺지 않고 있는 것처럼 보인다. 이에 본 논문은 민요를 중심으로 한 한국 전통음악의 생태계가 급속도로 변화하고 있는 기술적 환경 속에서 어떠한 실천을 수행하는 것이 좋을지에 대해 인공지능 데이터 개발 관련 사례 검토를 통해 모색해보고자 하였다. 우리나라 정부는 2020년 데이터댐 사업을 추진하면서 인공지능 학습용 데이터를 전방위적으로 구축해 왔다. 데이터댐에는 국악 데이터도 포함되었는데 본 연구자는 해당 사업에 참여하여 우리나라 전통음악자원을 인공지능 학습용 데이터로 개발하는 전 과정을 경험하였다. 개발 과정에서 문제 사례들을 포착하고 분석하여 어떻게 하면 민요 데이터가 보다 효과적인 인공지능의 자원이 될 수 있는지 반성적으로 검토하였다. 사례 분석을 통해 인공지능 기술을 위한 데이터로서 민요 자원의 가치에 대해 검토하였고 다양한 전통음악 가운데 민요가 가진 인공지능과의 친화성이 무엇인지 살펴보았다. 그 결과 민요는 인공지능 시대에 우리 전통음악이 인공지능과 만나는 첫 관문으로서 자리매김 할 만한 특성과 강점을 지니고 있다는 결론을 도출하였다.

영어초록

It’s fairly common knowledge that music has been transformed by its interaction with technology. Just as the length of music has been drastically shortened in the era of streaming services, music society will undergo another change in the era of AI. Recently, social interest in A.I. has been rising as it has begun to be popularized in earnest. In particular, artificial intelligence based on large-scale language model (LLM) technology, which has been entering the market with rapid momentum since 2023, has been attracting social attention because it creates creations by crossing the domains of literature, music, and art and improves its performance at a rapid pace. However, it seems that the Korean traditional music industry, centered on folk songs, has not yet established an active relationship with this trend. Therefore, this paper seeks to explore how the ecosystem of Korean traditional music centered on folk songs should carry out practices in the rapidly changing technological environment through a review of cases related to AI data development. The Korean government has been comprehensively building data for AI learning by promoting the Data Dam project in 2020. This researcher participated in the project and experienced the entire process of developing Korean traditional music resources into data for AI learning. During the development process, problem cases were captured and analyzed to reflectively examine how folk song data can become a more effective resource for AI. Through the case analysis, we examined the value of folk song resources as data for A.I. technology and examined the affinity of folk songs with A.I. among various traditional music. As a result, we concluded that folk songs have characteristics and strengths that can be established as the first gateway for Korean traditional music to meet A.I. in the A.I. era.

참고자료

· 없음