인공지능 작곡 프로그램에 관한 음악인들의 인식분석 : - 혁신저항모형을 바탕으로 - = An Analysis of Musicians' Perception of Artificial Intelligence Composition Program - Based on the Innovation Resistance Model -

국문 초록 (Abstract)

인공지능 산업은 최근 급격히 발전하고 있으며, 음악 창작 분야에서도 인공지능 기술의 적용이 활발히 이루어지고 있다. 그러나 이러한 기술적 진보에도 불구하고, 음악인들이 인공지능 작곡 프로그램을 수용하는 데에는 여전히 다수의 저항 요인이 존재한다. 본 연구는 인공지능 작곡 프로그램에 대한 음악인들의 저항 요인을 혁신저항모델을 적용하여 음악인들이 인공지능 작곡 프로그램을 어떻게 인식하고 있는지, 그리고 이러한 인식이 혁신저항에 어떤 영향을 미치는지를 설문조사를 통해 실증적으로 분석하였다. 연구 결과, 인공지능 작곡 프로그램의 상대적 이점 인식과 인지된 위험, 사용 자의 혁신성, 지식 정도가 혁신저항에 영향을 미치며 혁신 특성의 복잡성은 의미있는 영향이 없다는 것을 확인하였다. 인공지능 작곡 프로그램의 상대 적 이점이 높을수록 혁신저항이 낮아지고, 인지된 위험이 적을수록 혁신저항이 낮아지는 경향을 보였다. 인공지능 작곡 프로그램을 수용하지 않는 사용자 특성 요인으로 혁신성과 지식정도가 높으면 혁신저항이 낮음을 확인 하였다. 본 연구는 음악인들이 인공지능 작곡 프로그램을 어떻게 인식하고 있는지, 그리고 이러한 인식이 혁신저항에 어떤 영향을 미치는지를 분석하였다. 이를 통해 인공지능 작곡 프로그램의 수용 및 확산을 촉진할 수 있는 전략적 시사점을 도출하고, 음악인들이 다가올 미래에 준비할 수 있도록 방향을 제시하고자 한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In recent years, the AI industry has rapidly advanced, with significant applications in the field of music creation. However, despite these technological advancements, numerous factors contribute to musicians' resistance to adopting AI composition programs. This study empirically analyzes how musicians perceive AI composition programs and how these perceptions influence innovation resistance, applying the Innovation Resistance Model through a survey. The study findings reveal that perceived relative advantage, perceived risk, user innovativeness, and level of knowledge significantly impact innovation resistance, while the complexity of innovation characteristics does not have a meaningful effect. Specifically, higher perceived relative advantage of AI composition programs correlates with lower innovation resistance, and lower perceived risk also corresponds to reduced resistance. Additionally, users with higher innovativeness and greater knowledge exhibit lower resistance to adopting AI composition programs. This study provides insights into musicians' perceptions of AI composition programs and their impact on innovation resistance. The results offer strategic implications to promote the acceptance and diffusion of AI composition programs, guiding musicians to better prepare for the future.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서론 1
• 1. 연구 목적 1
• 2. 연구 범위 및 방법 3
• 2. 본론 4
• 1. 이론적 배경 4
• 1) 혁신저항이론 4
• 2) 인공지능 (AI) 작곡 11
• (1) 인공지능 구분 11
• (2) 인공지능 음악 13
• 3) 인공지능 음악의 사례 18
• (1) 인공지능 작곡 프로그램 20
• (2) 인공지능 작곡 프로그램 유형별 특징 26
• 4) 선행연구 28
• 2. 연구 대상 및 방법 32
• 1) 측정도구개발 32
• (1) 상대적 이점 인식에 대한 혁신 저항 32
• (2) 인지된 위험에 대한 혁신 저항 33
• (3) 복잡성에 대한 혁신저항 34
• (4) 지식정도에 대한 혁신저항 35
• (5) 혁신성에 대한 혁신저항 36
• (6) 연구모형 37
• 2) 조작적 정의 38
• (1) 종속변인 : 혁신저항 38
• (2) 독립변인 : 상대적 이점 인식 39
• (3) 독립변인 : 인지된 위험 40
• (4) 독립변인 : 복잡성 41
• (5) 독립변인 : 지식정도 42
• (6) 독립변인 : 혁신성 43
• 3) 연구대상 44
• (1) 연구대상 및 방법 44
• (2) 조사절차 및 분석방법 44
• 3. 연구결과 45
• 1) 표본의 통계적 특성 45
• (1) 인공지능 작곡 프로그램 이용경험 및 인지여부 47
• 2) 주요변수의 타탕도, 신뢰도 검증 48
• (1) 주요변수의 타당도 검증 48
• (2) 주요변수의 신뢰도 검증 50
• 3) 가설검증 51
• (1) 주요변간 상관분석 51
• (2) 독립변인과 혁신저항의 가설검증 53
• (3) 가설검증 요약 54
• (4) 논의 55
• 3. 결론 60