국악연주자의 인공지능 활용을 통한 AI 리터러시 형성 과정에 대한 실천적 연구

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 국악 연주자가 전통 기보 체계인 정간보를 인공지능(AI) 기반 디지털 환경에서 직접 분석·해석하는 과정을 통해, 기술의 작동 원리를 음악적 판단과 결합해 나가는 실천적 AI 리터러시 형성 모델을 구축하는데 목적이 있다. 연구자는 《피리 정악보》 〈밑도드리〉 1장 1~4각을 대상으로 정간보 이미지 전처리, OCR 인식, 문자 정규화, 라디칼 분리, 음고(MIDI·SPN) 변환, 리듬 및 타이 구조 분석, MusicXML 변환에 이르는 절차를 직접 수행하였다. 이 과정은 단순한 디지털 변환을 넘어, 인식 오류를 식별하고 그 원인을 해석하며 규칙을 스스로 설계·보완하는 실천적 학습 과정으로서, 국악 연주자가 기술의 결과를 수동적으로 수용하는 사용자가 아니라 기술의 판단 구조를 이해하고 재구성하는 능동적 주체로 성장할 수 있음을 보여주었다.
정간보의 디지털 분석 과정에서 확인된 오인식·누락·합성 오류는 기존 OCR 알고리즘이 전제하는 문자 구조와 전통 기보 체계 사이의 근본적 차이에서 기인하였다. 특히 라디칼, 임베디드 문자, 정간 내부 분할, 장식적 기보 등은 일반 문자 인식 모델에서 처리하기 어려웠기 때문에, 연구자는 단계별 판단 기준과 예외 규칙을 스스로 조정하며 디지털 정보 구조를 구축해 나갔다. 이러한 반복적 검토와 보정 과정은 전통 기보의 구조를 현대적 디지털 문법으로 번역해 가는 해석적 실천으로 기능하였다.
본 연구는 자동 인식이 완전하지 않은 환경에서도 정간 단위의 음고·리듬 정보를 시계열적 구조로 정리함으로써, 향후 예측 모델이나 생성 모델로 확장될 수 있는 기초적 틀을 마련하였다. 다만 본 연구는 실제 학습이나 생성 실험을 수행하지 않았으며, 정간보 기반 데이터 구조가 장차 적용될 수 있는 가능성과 방향성을 개념적으로 검토하는 데 그 의의를 두었다. 연주자가 디지털 변환의 전 과정에 개입하여 오류를 진단하고 판단 기준을 스스로 구성하는 경험은 AI 리터러시 형성의 실천적 과정을 보여주는 중요한 사례로 이해될 수 있다.
이와 같은 디지털 분석 구조는 국악의 율명·장단·기보 원리가 외부 기술 문법에 종속되지 않고 독자적으로 해석될 수 있는 기반을 마련한다. 상용 AI 모델이 서양음악 중심의 기보와 음향 구조를 학습하는 상황에서, 본 연구는 정간보를 직접 디지털화하고 국악의 음고·리듬·기보 논리를 기계가 이해할 수 있는 구조로 재정의함으로써 전통의 해석 자율성을 확보하려는 시도로 기능하였다. 이는 전통이 기술 환경 속에서 주변화되거나 왜곡되는 것이 아니라, 고유한 음악 논리를 바탕으로 기술 해석의 방향을 스스로 견인할 수 있는 조건을 마련한다는 점에서 의미가 있다.
이러한 관점에서 본 연구는 전통 기보 체계를 디지털 환경에서 재구성하는 실천적 과정 속에서 국악 연주자의 예술적·기술적 사고가 확장되는 모델을 제시하였다. 정간보 데이터화 과정에서 경험한 오류 분석, 규칙 설계, 판단 기준의 축적은 전통이 기술 변화 속에서도 스스로를 갱신하며 지속될 수 있는 회복력(resilience)을 보여준다. 더불어 본 연구에서 구축한 디지털 분석 구조와 정보 체계는 장기적으로 정간보 전용 OCR 개발, 디지털 기보 확장, 국악 AI 교육, 국악 전용 생성 모델 개발로 연결될 수 있는 기반을 제공하며, 나아가 대한민국이 독자적인 음악 정보 구조를 갖춘 소버린 AI로 발전하는 데 기초적 토대로 기능하기를 기대한다.