본 연구는 국악곡 밑도드리, 웃도드리, 평조회상 타령의 인공 지능 기반 위상수학적 분석 결과에서 사이클 및 사이클 중첩의 음악적 의미를 해석하였다. 세 악곡의 위상학적 분석에서 가장 흥미로웠던 점은 밑도드리, 웃도드리, 타령에서 사이클 중첩률 이 각각 36%, 32%, 타령 0%로 나타났다는 점이다. 본 연구 결 과, 이는 악곡의 선율적 반복 구조와의 관련성보다 음들의 조 합 방식 즉, 선율적 다양성과 직접적으로 연관되는 것으로 해 석되었다. 또한 동일 계열 악곡인 밑도드리와 웃도드리가 위상 공간의 사이클 양상에서 뚜렷이 변별되었는데, 이를 선율적인 작은 변화도 위상공간에서는 큰 차이를 일으킬 수 있는 것으로 해석했다. AI를 활용한 음악 연구에 있어, 음악학자들은 AI에 의한 음 악 결과물들의 의미를 추론하고, 그러한 일련의 시도들이 그 자체의 학문적 호기심을 넘어 인간 사회와 예술 문화를 더 깊 이 있게 사유하고 해석하는 데 바람직한 방향으로 작용할 수 있도록 관심을 기울여야 할 것이다. 앞으로 AI를 활용한 국악 연구 및 창작이 더욱 의미를 지니기 위해서는 다양한 국악 음 원들을 정교하게 분석하고, 국악적 특수성을 적합하게 데이터 화할 수 있는 방법론들이 심화 연구되어야 할 것이다.