본 연구는 생성형 AI 작곡 환경에서 실용음악 전공생들이 창작 주체성과 정체성을 어떻게 경험 하고 인식하는지 탐색하는 데 목적이 있다. 이를 위해 연구자는 AI 작곡 경험이 있는 실용음악 전공 대학원생 7명을 선정하여 반구조화 인터뷰를 실시하였으며, 수집된 자료는 현상학적 연구 방법으로 분석하였다. 분석 결과, 세 가지 주제와 아홉 개 범주가 도출되었다: (1) 창작자 정체성 의 재구성(창작자로 시작했는가, 프롬프트를 통한 개입은 창작인가, 창작자에서 프로듀서로); (2) 소유감과 창작 주체성의 회복(결과물에 대한 즉각적 인식, 애착이 형성되는 조건, ‘내 음 악’이라는 판단의 조건); (3) 창작 주체성의 재정의(창작자 정체성의 혼란, 혼란에 대한 대응 전략, 창작자 정의의 재협상). 연구 결과, AI 시대의 음악 창작자는 기술적 생산자에서 의미와 감각을 조직하고, 정체성을 스스로 재구성하는 주체로 변화하고 있음이 확인되었다. 또한 음악에 대한 소유감은 AI의 기술적 능력과 무관하게 창작자의 의도와 감정이 개입될 때 형성되었다. 본 연구는 AI 시대 작곡자의 정체성과 창작 주체성 변화에 대한 이해를 확장하며, 음악 창작 교육과 예술적 주체성 담론에 실질적 기초 자료를 제공한다.

생성형 의 등장은 AI 인간의 고유 영역인 창작까지 관여하면서 매일 우리에게 새로운 세계를 경 험하게 하고 있다. 생성형 AI가 만든 작품을 창의적인 표현의 결과물로 볼 수 있는지 여전히 논란 이지만, 그 구조와 특징을 살펴보는 것은 새로운 문화적 현상을 이해하고 받아들이는 데 중요한 요소이다. 따라서 생성형 AI 음악에 대한 고찰이 필요하다. 본 연구에서는 기술이나 매체, 매체 체계 등으로 구성되는 규칙적 시스템의 무작위성과 우연성을 통해 스스로 생성된 음악을 ‘생성형 음악’으로 정의하고, 기술의 발전과 매체변화에 따라 분류하여 그 특징을 살펴보았다. 구체적으 로 주사위 음악과 우연성 음악 등 아날로그 방식의 생성음악과 최근 인공지능 음악을 중심으로 하였다, 각 분류는 시스템을 구성하는 매체와 방식, 시스템을 사용하는 주체, 수용자에게 전달되 는 방식으로 구분하였다. 생성형 음악은 시스템을 설계하는 과정과 사용하는 과정에서 독창적 창 의성을 발휘하며, 사용자의 적극적인 개입을 통해 개방적 상호작용을 갖는다. 특히 생성형 음악은 대중들도 쉽게 창작에 참여할 수 있게 되면서 음악 창작에 대한 접근성이 낮아졌다. 이러한 특징 속에 생성형 음악에 대한 용어 정의가 학문적으로 이루어져야 한다. 또한 최근 생성형 AI 음악은 기술적 확장을 넘어 문화, 경제, 윤리 등의 변화를 일으키고 있다. 우리는 이 새로운 변화를 어떻 게 민첩하게 반응하는지에 따라 긍정적 문화적 전환이 이루어질 것이다.

21세기 들어 인공지능(Artificial Intelligence)은 예술 창작의 구조와 개념을 근본적으로 변 화시키고 있다. 특히 음악 분야에서 생성형 AI의 등장은 작곡과 편곡의 경계를 허물며, 인간의 감정과 기술의 연산이 결합된 새로운 예술 형태를 출현시켰다. 본 연구는 AI 기반 음원 제작이 공연예술, 특히 무용 창작 구조에 미치는 영향을 분석하는 데 목적을 둔다. 연구 방법으로 질적 사례연구를 채택하고, 국내에서 이루어진 두 가지 공연 사례 ― ① 국립국악원 『세종탄신 하례 연』<AI 복원 궁중음악 공연>(2024), ② 『G·Artience 2024』<무용×AI 융합 공연> 를 중심으로 고찰하였다. 분석틀로는 앤드류 핀버그(Andrew Feenberg)의 기술철학과 볼터와 그루신(Bolter & Grusin)의 재매개 이론을 바탕으로 ‘학습–모방–공진–종결’의 4단계 퍼포먼스 구조를 설정하였 다.『세종 탄신 하례연』은 전통음악의 복원을 통해 ‘기억된 예술’의 현대적 재해석을 보여주 었으며, 『G·Artience 2024』는 인간의 신체 데이터를 AI가 실시간으로 해석하고 음악·시각 효 과를 공진적으로 생성함으로써 공동지능 예술의 가능성을 제시하였다. 이와 같은 분석은 AI 기술 이 예술 창작의 민주화와 감정 표현의 확장을 동시에 이끌고 있음을 보여준다. 본 연구는 기술이 예술의 협업 구조와 주체성을 어떻게 재구성하는지를 실증적으로 제시함으로써, AI 시대 공연예 술의 지속적 발전 방향을 탐색하는 학문적 기초를 마련하고자 하는데 그 의의가 있다.

현대 사회에서 음악은 일상생활에 깊숙이 자리 잡아, 개인의 음악적 취향과 감정 상태에 맞는 콘텐츠를 손쉽게 찾고 소비하는 것이 중요해지고 있다. 콘텐츠 소비 증가와 더불어 제작 속도 및 효율 또한 중요한 요소로 부상하고 있다. 그러나 기존 음악 콘텐츠 제작 방식은 주로 기존 음악을 플레이리스트로 만들고 간단한 애니메이션이나 이미지를 영상으로 추가하는 방식이다. 이러한 한계를 극복하고자, 인공지능(AI) 기술을 활용하여 사용자 맞춤형 음악을 생성하고 콘 텐츠를 제공하는 어플리케이션을 개발하였다. AI 모델을 통해 사용자의 감정 상태를 분석하고, 이를 기반으로 음악적 요소를 최적화하여 개인화된 음악 콘텐츠를 생성하는 것에 목표를 두었 다. Mel-frequency cepstral coefficients(MFCC)와 템포 분석을 통해 음악 데이터의 특징을 추출하고, 이를 기반으로 사용자 감정에 부합하는 프롬프트를 생성하였다. 생성된 프롬프트는 MusicGen 모델에 입력되어, 사용자의 감정 상태와 음악적 취향을 반영한 새로운 음악을 생성 하는 데 활용하였다. 또한, ComfyUI를 활용하여 텍스트-이미지-비디오 변환 파이프라인을 구 축함으로써, 생성된 프롬프트를 기반으로 다양한 멀티미디어 콘텐츠 제작을 가능하게 하였다. 기존 음악 콘텐츠 제작 방식의 시간 및 비용 문제를 해결하고, 사용자에게 보다 정교하고 개 인화된 음악 경험을 제공하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 다양한 분야에서의 응용 가능성을 제시한다.