드론 음악은 "변화가 거의 없는 것처럼 들리는 상태"라는 정의와 함께 음악 분석에서 충분히 다루어지지 못했다. 본 연구는 엘리안 라디그의 <Kyema>(1988)를 대상으로 Python 기반 MIR 방법 론을 활용하여 드론 음악의 미시적 음향 변화 양상을 살펴보고, 전자음악 분석에서 MIR 방법론의 가능성을 검토하는 것을 목적으로 하였다. 분석은 두 단계로 수행되었다. 1단계에서는 MFCC 기반 자기유사성 행렬과 Novelty Curve를 통해 전곡을 8개의 거시 구간으로 귀납적으로 분석하였고, 2단계에서는 S4~S7 네 구간에 대해 스펙트럼 센트로이드, RMS 에너지, 스펙트럼 플럭스, 스펙트럼 평탄도 등을 활용한 고해상도 미시 분석을 수행하였다. 분석 결과, <Kyema>의 음향 데이터 층위에 서는 S4의 극도로 안정된 정체로부터 S5의 에너지 축적, S6의 텍스처 전환, S7의 폭발적 미시 변 화 증가로 이어지는 구조화된 흐름이 확인되었다. 스펙트럼 플럭스 평균값은 S4 대비 S7에서 약 3.2배, 스펙트럼 평탄도 평균값은 S6이 S4의 약 2.7배에 달하였다. 이는 드론 음악을 "변화가 거 의 없는 것처럼 들리는 음악"으로 규정하는 기존의 이해에 실증적 근거를 통해 재고의 여지를 제 공하며, MIR 기반 정량 분석이 드론 음악의 정체 내부를 탐색하는 유효한 분석적 접근이 될 수 있음을 시사한다.

Drone music has often been defined as “a state that sounds as if there is little to no change,” and, under this definition, it has not been sufficiently addressed in music analysis. This study aims to examine the patterns of micro-level sonic variation in Kyema(1988) by Éliane Radigue, using a Python-based Music Information Retrieval (MIR) methodology, and to explore the analytical potential of MIR approaches in the context of electroacoustic music. The analysis was conducted in two stages. In the first stage, the overall structure of the piece was inductively derived by constructing a Self-Similarity Matrix (SSM) based on Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs), along with a Novelty Curve, resulting in the segmentation of the work into eight macro sections. In the second stage, four selected sections (S4 S7) were subjected to high-resolution – micro-level analysis using spectral centroid, RMS energy, spectral flux, and spectral flatness. The results reveal a structured progression within the sonic data of Kyema, moving from the extreme stability of S4 to the accumulation of energy in S5, a textural transition in S6, and a marked increase in micro-level fluctuations in S7. The mean spectral flux in S7 was approximately 3.2 times higher than in S4, while the mean spectral flatness in S6 was about 2.7 times greater than that of S4. This provides room to reconsider the prevailing view that defines drone music as “music that sounds as if there is little to no change,” by offering empirical evidence, and suggests that MIR-based quantitative analysis can serve as a valid analytical approach for exploring the internal structure of drone music.

요약
Abstract
I. 서 론
II. 드론 음악과 분석적 한계
    1. 드론 음악의 정의와 형식적 특성
    2. 엘리안 라디그(Eliane Radigue)와 
    3. 기존 분석 방법론의 한계와 MIR 접근의 가능성
III. 연구 방법
    1. 분석 대상 및 선정 근거
    2. 분석 도구 및 환경
    3. 1단계: 거시 구조 분석
    4. 2단계: 구간별 미시 스펙트럼 분석
IV. 분석 결과
    1. 거시 구조 분석
    2. 전체 구간 파라미터 요약
    3. 핵심 구간 미시 분석
V. 논 의
    1. 정체 속의 변화
    2. 드론 음악 분석에서 정체의 기술 문제
    3. 방법론적 기여와 한계
VI. 결 론
참 고 문 헌
저 자 소 개

• 권현우(성결대학교 융합학부 조교수) | Hyunwoo Kwo