[100자평] 인공지능과 음악

인공지능과 음악 - 대한민국 1호 AI 뮤직 컨설턴트의 미래 음악 이야기
이지원 지음 / 처음북스 / 2019년 4월

피아노 전공자로 음악에 일가견이 있는 저자가 최근 급속도로 발전하고 있는 인공지능 기술을 활용하여 음악의 교습, 연주, 작곡 등을 보다 용이하게 할 수 있음을 다양한 사례를 통해 보여준다. 또한 본문 중간중간 나오는 유명한 클래식 곡들을 유튜브에 검색하면서 읽다보니 귀도 즐거운 독서였다.

지난번 포스팅의 마지막 부분에서 ‘적대적 생성 신경망...

지난번 포스팅의 마지막 부분에서 ‘적대적 생성 신경망‘ 이라는 것에 대해 잠깐 언급했었다. 간단히 다시 언급하자면, 이 기술은 인간이 인공지능에게 정답을 알려주면서 학습하는 것이 아니라 인공지능이 스스로 학습을 한다는 것이 핵심이었다.

오늘은 이 ‘적대적 생성 신경망‘ 이 음악 분야에 어떻게 적용될 수 있는지 살펴보면서 시작한다.

곧바로 이어지는 글에서 ‘적대적 생성 신경망‘ 에 대한 우려의 목소리도 있다는 걸 알게 되었는데, 그것은 바로 스스로 학습한 인공지능이 만든 결과물이 많으면 많아질수록 진짜와 AI가 생성한 가짜(허위 정보)를 분별하기 어려워질 수 있다는 것이었다.
.
.
.
이어지는 글에선 인공지능 음악이 기존에 사람이 갖고 있던 여러가지 현실적인 제약들을 뛰어넘는다는 것을 저자가 독자들에게 각인시킴으로써 인공지능 연주나 작곡이 지금보다 훨씬 더 무궁무진하게 발전할 수 있음을 보여준다. 마치 샘에서 물이 터져나오듯이 앞으로 무한한 가능성이 현실에서 끊임없이 실현될 것 같다는 느낌을 받았다.

음악에 이 기술(적대적 생성 신경망Generative Adversarial Network, GAN)을 적용하면 유명 작곡가의 작곡법을 학습해 그 작곡가의 음악과 비슷한 수많은 음악을 작곡할 수 있고 음질이 좋지 않은 음원도 복원할 수 있을 것이다. - P157

적대적 생성 신경망이 등장하면서 가짜 생성에 관한 우려가 높아지고 있다. 진짜 같은 가짜를 쉽고 빠르게 만들 수 있어 가짜뉴스, 영상, 기사, 이미지 등을 생성하는 등 디지털 범죄가 가능하기 때문이다. 이는 음악 분야에서도 마찬가지로, 유명 작곡가의 기법을 학습한 인공지능이 그 작곡가의 곡과 비슷한 곡을 많이 생성해 배포한다면 나중에는 어떤 곡이 원곡인지 전문가들도 분별하기 어려운 시점이 올 것이다. - P158

인공지능의 효율은 극대화하되 인류를 위협하지 않고 인류 발전에 기여하며 투명성을 갖추고 기술이 신뢰에 기반해야 한다 - P158

음악은 시대와 사회를 반영한다. 대중의 관심과 흐름을 무시할 수 없다. 그러니 4차 산업혁명 시대에 인공지능이 부상해 작곡 등 음악 분야에서 활약하는 것은 자연스러운 현상이다. 인공지능의 작곡은 최신 트렌드를 반영하는 새로운 음악의 한 장르로 자리 잡을 것이고 전자음악이 그랬듯 역사에 중요한 한 획을 긋는 작곡의 한 분야로 남을 것이다. - P160

인공지능은 사람과는 비교할 수 없을 정도로 빠른 시간 안에 수많은 곡을 작곡해낸다. 지금까지는 이미 작곡되어 있는 음악의 악보를 구입해 연주하는 것이 보편적이었다. 하지만 앞으로는 상황에 맞는 곡을 필요할 때마다 즉시 작곡해 활용할 수 있으며 이 때문에 한 곡이 지니는 작품성이나 의미는 축소될 것이다. - P160

지금까지는 사람이 연주할 수 있도록 작곡해야 했기 때문에 손 크기라는 제약이 있어 음의 영역이나 이동거리에 한계가 있었다. 하지만 인공지능 연주가가 탄생하며 이러한 제약 없이 연주할 수 있게 되었으므로 지금과는 전혀 다른 새로운 작곡 세계의 가능성을 기대해 볼 수 있다. - P160

알베르티 베이스Alberti bass(‘도-솔-미-솔‘의 기본 반주 형태) - P166

쇼팽이 작곡한 네 개의 발라드는 한 악장의 솔로 피아노 곡으로 1831년에서 1842년 사이에 작곡되었다. 쇼팽은 발라드를 환상적인 캐릭터를 가진 발레의 곡간 및 춤곡의 의미로 사용하였고 그래서 그의 발라드에는 드라마틱한 요소와 춤의 요소가 담겨있다. 이 네 발라드는 시인 아담 미키비츠 Adam Mickiewicz에게 영감을 받아 작곡한 것으로알려져 있다. 이 중 발라드 4번은 ‘버드리의 세 형제 The Three Budrys‘라는 시에서 영감을 받아 작곡한 곡이다. 한 아버지가 세 형제를 보내 보물을 찾고 세 폴란드 신부와 함께 돌아오게 하는 내용의 시다. - P179

쇼팽의 발라드 4번은 자유로운 소나타 형식, 변주곡 형식, 론도 형식의 요소를 섞은 듯한 구성의 작품이다. 제시부에서는 왈츠 풍의 제1주제와 코랄 풍의 제2주제가 등장한다. 짧은 전개부를 지나 재현부에서 두 주제가 다시 연주된 후 경과부를 거쳐 코다(악곡 끝에 결미로서 덧붙인 부분)로 마무리된다. - P179

표현주의의 대표적인 화가 칸딘스키와 쇤베르크는 절친한 관계였다. 쇤베르크는 칸딘스키의 그림을 보고 음악적 영감을 얻었고 칸딘스키는 쇤베르크의 콘서트에 가서 감명을 받은 후 이를 그림으로 표현하곤 했다. 칸딘스키는 쇤베르크와 작업을 함께하면서 각 악기가 내는 음색과 각 음정이 가진 느낌을 색청으로 또는 작품으로 표현하기도 했다. 예를 들어 플루트는 하늘색, 바이올린의 음색은 밝은 적색으로 표현했다. - P186

라벨의 <물의 장난>이라는 제목은 ‘분수, ‘물놀이‘ 또는 ‘물 게임‘을 뜻한다. 라벨이 물과 관련 있는 음악적 소리에서 영감을 얻어 작곡한 곡이다. - P187

사람의 인격은 자라온 환경과 교육 수준, 가정교육 그리고 누구를 만나고 어떤 대우를 받고 자라는지 등에 따라 다르게 형성된다. - P198

사랑과 존중을 받고 자란 사람은 남을 존중하고 사랑을 나눌 줄 안다. 하지만 주변을 돌아보면 예의 없이 행동하는 사람이 많다. - P198

사람은 누구나 환경의 영향을 받는다. 성숙하지 못한 인격체는 많은 사람에게 상처를 주고 상처받은 사람들은 다른 사람들에게 또다시 안 좋은 영향을 미친다. 이렇게 악순환이 계속된다. - P199

인공지능은 수준 있는 글로벌 교육과 좋은 인성교육을 누구에게나 제공해줄 수 있다. 그러면 아이들은 경제력이나 부모 또는 선생님의 인격과 관계없이 평준화된 교육을 받기 때문에 사회적 악순환을 끊을 수 있다. 세상의 수많은 교육자 모두가 훌륭한 인격을 갖추고 수준 있는 교육을 제공하기는 어렵지만 인공지능은 가능하다. 또한 제대로 된 한 사람이 제공해줄 수 있는 교육과 지식의 양은 한계가 있지만 인공지능의 가능성은 무궁무진하다. - P199

음악 세계에서도 마찬가지이다. 인공지능을 이용하면 사람들은 자신의 경제력이나 환경과 관계없이 수준 있는 음악 교육을 받을 수 있고 음악을 즐길 수 있다. 누구나 평준화된 좋은 교육 환경 속에서 공정하게 자신의 실력을 평가받는 세계가 올 것이다. - P199

지식을 배우는 과정에서 선생님과의 관계는 한 사람이 성장하는데 많은 영향을 준다. - P199

앞으로 AIMA를 통해 개인이 접할 수 있는 음악 시장은 전 세계적으로 넓어질 것이다. 예전에는 방송인만 방송으로 돈을 벌었지만 지금은 일반인 유튜버들도 돈을 벌고 있다. 이와 마찬가지로 AIMA 또한 방탄소년단 같은 세계적인 스타뿐 아니라 아마추어 음악가들도 돈을 벌 수 있는 환경을 제공해 줄 것이다. - P200

음악은 기본적으로 소리와 정적의 배합이다. 이 두 요소에 고저장단과 강약의 변화를 줘서 듣는 이에게 감동을 주는 것이 작곡이다.

[100자평] 드립백 에티오피아 예가체프 콩가 아메데라로

드립백 에티오피아 예가체프 콩가 아메데라로 - 12g, 5개입
알라딘 커피 팩토리 / 2025년 3월

지난 3월달에 ‘드립백 피어나다‘에 포함되어 있어서 한 번 마셔봤던 드립백 커피입니다. 일단 캐모마일이 들어가 있어서 그런지 깔끔한 느낌을 받았고 은은한 복숭아향과 함께 뒷맛에서 달달한 캐러멜 맛이 느껴져서 뭐랄까 오묘하다는 표현이 어울린다고 할 정도로 나름의 매력이 있는 커피였습니다.

지난 포스팅의 마지막 부분에서 저자는 ‘인공지능 음악...

지난 포스팅의 마지막 부분에서 저자는 ‘인공지능 음악이 사람들에게 감동을 줄 수 있을까?‘ 라는 질문에 대한 자신의 생각과 이와 관련된 사례를 소개했었다. 보통 사람 대 사람으로 만나서 무언가를 할 때 감동이 있지 기계와 사람이 만난다면 무슨 감동이 있겠는가 하는 의구심이 있기 마련이다. 독자인 나 또한 그런 생각을 하는 사람 중 한 사람이었는데, 지난번 포스팅에서 저자가 소개한 사례를 통해 이런 생각이 편협한 생각이었음을 느낄 수 있었다.

다만 오늘 시작하는 포스팅에서 저자는 사람들에게 감동을 주는 인공지능 음악이 되기 위해서는 그것을 구현하는 방법의 중요성을 강조한다. 개인적으로는 콘서트 같은 것을 많이 가보진 못했지만, 콘서트 연출자가 연출을 어떤 식으로 하느냐에 따라 관객들의 반응이 천차만별로 달라질 수 있다는 생각은 누구나 어렵지 않게 할 수 있을 것이다. 이 연출에 있어서 사람이 할 수 없는 영역을 최근 급속히 발전하고 있는 인공지능을 비롯한 최신 기술의 도움을 받는다면 반드시 사람 대 사람이 아닐지라도 얼마든지 관객들에게 감동을 줄 수 있을 거라는 생각이 든다.
.
.
.
바로 이어서는 가상현실을 활용하여 연주 준비를 하는 시스템에 대한 얘기가 나온다. 여기 별도로 밑줄치진 않았지만 프로 스포츠 분야에서는 가상현실을 활용하여 실제 상황과 동일한 환경을 설정하여 연습함으로써 이미 기술 발전의 혜택을 누리고 있는 종목들도 있다고 하는데, 아직 음악 연주 분야에는 이런 시스템이 갖춰지진 않았다고 한다. 하지만, 음악 연주의 경우에도 어디서 연주를 하느냐에 따라 연주자가 똑같이 연주하더라도 결과적으로 관객들에게 들려지는 소리가 다를 수 있기에 앞서 언급한 프로 스포츠 분야에서와 마찬가지로 가상현실을 이용해 리허설을 해볼 수 있다면 연주자들이 자신이 가진 실력을 좀 더 정확히 관객들에게 보여주는데 도움이 될 수 있다는 게 저자의 생각이다.

이 부분을 읽으면서 독자인 나는 어떤 새로운 기술이 나왔을 때 그것을 잘 활용할 줄 아는 능력이 결과적으로 그 사람의 경쟁력이 될 수 있겠다는 생각이 들었다. 분야를 막론하고 어떤 결과물을 보여주어야 할 때 비록 100%까지는 아니더라도 그에 근접할 정도의 퍼포먼스를 내기 위해서는 실전과 유사한 훈련이 반드시 수반되어야 하는 것이 일반적이다. 하지만 현실적인 제약들로 인해 실전같은 훈련을 하기 힘든 상황에서 가상현실 등과 같은 기술의 도움을 받아 효과적인 훈련을 할 수 있다면 그 사람은 그 분야에서 그 누구보다도 좋은 결과물을 만들어낼 가능성이 높아질 것이다. 이는 결국 그 사람의 경쟁력을 높이는 것으로 자연스레 이어지기 마련이다.


위에서는 연주 도우미로서의 기술을 말했다면, 뒤이어지는 글에서는 컨디션 조절과 관련된 앱 중 하나로 눔noom 이라는 것이 소개되어 있다. 개인적으로는 이 책을 통해 처음 알게 되었는데, 각 사람의 생활 패턴에 맞는 식단과 운동법을 코칭한다고 하니 아주 유용한 앱인 듯 하다.

여기 별도로 밑줄치진 않았지만 저자도 한 해 한 해 나이가 들어가면서 젊을 때만큼의 체력이 나오지 않는다는 것을 자각하고 운동과 식단 조절 등을 통해 체력관리에 신경을 쓰기 시작했다는 얘기가 나온다. 저자는 오랜 기간 시행착오 끝에 자신만의 컨디션 조절 노하우가 생겼다는 고백을 하는데, 위에 소개한 눔noom 같은 앱이 과거에도 있었다면 시행착오를 상당부분 줄일 수 있지 않았을까 하는 일말의 아쉬움도 토로한다.

눔noom과 같이 우리 생활을 보다 윤택하게 해주는 좋은 기술이 있다고 한다면, 이런 것들을 잘 활용하는 것이 각자의 삶에 조금이라도 플러스가 될 것이다. 새로운 것이나 변화에 대한 막연한 거부감보다는 그런 것들을 적극적으로 활용해보려는 태도가 1차적으로 가장 바람직한 태도가 아닐까 싶다.
.
.
.
이어지는 글에선 기사를 자동으로 작성하는 인공지능 로봇 기자에 대한 사례 중 하나로 연합뉴스에서 선보인 사커봇이라는 것이 나온다. 개인적으로는 이번에 처음 알게 되었는데, 본문을 읽어보니 단순 사실관계에 기반한 기사를 쓰는 일들은 굳이 사람이 직접 할 필요없이 AI에 상당부분을 의존해도 될 정도로 기술이 발전했음을 느낄 수 있었다. 또한 이러한 방식을 음악 연주 분야에도 적용하여 활용하는 방안을 내놓는 저자의 모습을 보며 참으로 기술 활용에 누구보다도 진심이라는 것을 느낄 수 있었다.

이 책의 제목이《인공지능과 음악》이고 저자도 피아노 연주자 출신이라 음악분야와 관련된 얘기만 나올 것으로 예상했었는데, 생각외로 음악이 아닌 다른 분야에서 활용되고 있는 인공지능 쪽에도 저자의 관심이 높은 걸 보면서 개인적으로는 잘 몰랐던 것들에 대해 알게 됨으로써 여러모로 많은 도움이 된다는 느낌을 받았다. 저자께 감사드린다.
.
.
.
오늘 포스팅의 마지막 부분에서는 적대적 생성 신경망 (Generative Adversarial Network, GAN) 이라는 것이 소개되는데, 이 기술은 보통 사람이 정답을 알려주는 방식으로 학습하는 것과는 반대로 사람이 정답을 알려주지 않아도 인공지능이 스스로 학습한다는 게 가장 중요한 특징이다. 이 기술과 관련하여 이 책의 핵심 키워드 두 가지 중 하나인 음악분야에 적용하는 것은 다음 포스팅에서 살펴보고자 한다.

음악은 각 시대의 문화와 기술을 반영한다. 인공지능 음악은 21세기 인공지능 시대에 등장하며 과거에는 없던 새로운 장르로 자리 잡을 것이다. 또한 사람들은 인공지능의 연주를 들으며 예전의 콘서트에서 받은 감명과는 또 다른 감동을 받고 찬사를 보낼 것이다. 다만 콘서트의 구현 방법이 중요하다. 이 구현 방법은 인공지능 음악이 사람들에게 감동을 주며 다가간다는 성공적인 결과를 얻는 데 큰 비중을 차지할 것이다. - P120

사람들 앞에서 연주를할 때는 누구나 긴장을 하기 때문에 연습 때는 하지 않던 실수를 하게 된다. 그래서 많은 연주가가 큰 연주를 앞두고 친지들을 모아 놓고 연습삼아 연주를 해보곤 한다. - P121

피아노 연주의 경우 울림이 많은 홀에서는 페달 사용을 줄이고 쉼표 사이에 소리가 깨끗이 사라질때까지 조금 더 기다려야 한다. 반면 울림이 없는 홀에서는 템포를 조금 당기고 페달을 평소보다 많이 쓰는 것이 효과적이다. 이러한 차이를 연주 전에 미리 알아보기 위해 하는 것이 리허설이다. - P122

실제 콘서트홀의 음향을 그대로 반영한 가상현실의 콘서트 홀을 경험할 수 있다면, 가상현실에서의 리허설 또한 가능해질 것이다. 가상현실 속에서 다른 사람들을 앞에 두고 연주해봄으로써 연주할 때 발생할 수 있는 여러 상황을 미리 경험해 볼 수 있다면 스튜디오 클래스 수업처럼 연주 준비에 큰 도움이 될 것이다. - P122

보통 음악가들은 연주 준비를 할 때 자신만의 노하우가 있기 마련이다. 예를 들어 나는 연주 전 리허설을 할 때 절대로 최대한으로 실력을 발휘하지 않는다. 한 번 최대한으로 열정을 쏟아 놓고 나면 그 다음부터는 그 정도의 연주 퀄리티가 나오기 힘들기 때문이다. 또한 연주 당일에는 손을 푸는 정도의 연습만 한두 시간 하고 너무 많은 연습은 피하는 편이다. 연주할 때의 체력을 최상으로 유지하기 위함이다. - P125

눔에서는 네 가지 단계의 과정을 소개한다. 첫 번째로 자신의 평소 습관을 알아보며 현재 상태를 정확히 파악하고 두 번째로 목표를 만들어 좋은 새로운 습관을 만들어 나간다. 세 번째로는 이러한 습관을 평생 자신의 것으로 만들 수 있도록 심화 학습 과정을 거친다. 마지막으로 오랜 시간에 걸쳐 연습하고 익힌 과정을 완벽하게 마스터함으로써 건강한 삶을 선사한다. - P125

사커봇의 기사 작성 방식은 인간과 비슷하다. ①취재 과정인 데이터수집 ②기사 작성 과정인 문장 생성 ③ 탈고 과정인 어휘 수정 등 세 단계다. - P129

(사커봇)프로그램 내 스케줄러가 당일 경기 일정을 확인해 데이터 수집 일정을 수립하고, 크롤러 crawler (웹상의 정보를 자동으로 검색하고 수집하는 소프트웨어)가 기사 작성에 필요한 각종 정보를 경기 시작 전에 정리한다. 선수명, 구단명, 경기 장소, 한국선수 출전 여부 등이 주요 데이터로 추려진다. 수집된 데이터는 경기 상황 중계가 문장이 되는 과정에 투입된다. 데이터는 기사 알고리즘을 통해 적당한 문장으로 자동 가공되는데, 기사 작성 알고리즘은 그동안 실제 기자들이 쓴 기사를 데이터베이스로 한다. - P129

사커봇의 기사 작성 방식을 활용하면 인공지능은 음악가들이 필요한 프로필과 프로그램 노트도 작성할 수 있다. 프로필은 ①음악가들의 프로필 데이터 수집 ②학력, 대회 우승 경력, 연주 경력, 세계적인 음악 페스티벌 및 마스터 클래스 참가 경력과 매거진에 실린 연주리뷰에 관한 문장 생성 ③어휘 수정 단계를 거칠 것이다. 프로그램 노트는 ①연주 프로그램 노트 데이터 수집 ②작곡가와 곡에 관한 문장생성 ③어휘 수정 단계를 거칠 것이다. - P129

기업이나 개인이 사업을 시작할 때 꼭 필요한 것이 로고인데, 이 로고를 디자인해주는 인공지능 서비스도 활성화되고 있다. 이 인공지능 프로그램은 약 100만 개 이상의 로고 디자인을 학습해 스스로 독창성, 가독성, 색상·대조 등을 점수화해 공부한다고 한다. - P129

음악회 포스터에 들어가는 요소로는 연주가의 프로필 사진, 연주프로그램, 날짜, 시간, 장소와 주최, 후원, 티켓 가격 등이 있다. 인공지능이 다양한 음악회 포스터의 디자인을 학습해 제작에 필요한 새로운 내용을 적용한다면 포스터를 빠른 시간에 만들어낼 수 있다. 디자인 시안도 여러가지로 만들어 연주가가 마음에 드는 것으로 선택할 수 있게 해주면 더 좋을 것이다. 티켓과 초대권 제작도 같은 과정을 거칠 것이다. 이렇게 기획사가 하는 일 중 많은 부분을 인공지능으로 대체할 수 있다. - P130

사람들은 직업 또는 취미 활동에 따라 생활의 필요가 달라진다. - P130

피아노는 대표적인 독주 악기이지만 다른 사람들과 함께 연주하는 반주나 실내악을 하는 경우도 많이 있다. 피아노 이외의 다른 악기들은 대부분 피아노 반주를 필요로 한다. 독주를 할 때는 나의 소리를 내고 내가 원하는 대로 연주할 수 있지만 다른 사람과 함께 연주할 때는 다른 사람의 음악과 내 스타일, 소리의 밸런스, 음색, 템포 및 호흡 등을 맞춰 나가야 한다. 그러려면 다른 사람의 연주를 듣는 연습을 많이 해야 한다. 말로써 음악을 해석하고 전달하는 소통 능력도 필요하다. - P132

성악을 반주하려면 언어도 알아야 했다. 가사에 따라 감정이 다르게 들어가기 때문에 가사 내용도 이해해야 하고 발음과 숨쉬는 곳을 고려해 맞춰주어야 한다. - P133

기악반주의 피아노 파트는 성악 반주에 비해 길이도 길고 난이도도 높다. 특히 소나타의 경우 솔로 파트와 피아노 파트가 같은 비중을 차지하는데, 피아노 파트가 더 어려운 경우도 많다. - P133

합주를 할 때는 피아노와 솔로 악기 소리의 음색을 조화롭게 어우러지도록 터치를 잘 조절해야 한다. 예를 들어 바이올리니스트가 느린 악장에서 활을 천천히 사용해 프레이즈를 마무리하고 있다면 피아노도 마찬가지로 건반을 천천히 눌러 바이올린 소리와 블렌딩해야한다. 반면 바이올리니스트가 빠른 악절을 빠른 터치로 연주할 때 피아니스트가 터치의 속도를 같게 맞추지 않으면 템포가 같아도 뒤처지는 느낌이 난다. - P134

반주는 전공자 위주의 피아노 반주 이외에도 오케스트라 반주, 재즈나 팝의 세션 반주 등 다양하다. 결혼식에는 피아노 또는 현악 4중주가 많이 사용되어 왔지만 근래에는 MR도 많이 활용하고 있다. - P135

교회에서도 음악을 빼놓을 수 없다. 규모에 따라 성가대 찬양에 피아노 반주가 사용되기도 하고 오케스트라 또는 세션 반주도 많이 사용한다. 뮤지컬이나 연극 또는 발레 공연에도 다양한 형태의 반주가 들어간다. 여러 행사에도 음악은 꼭 필요하다. 이처럼 반주는 우리의 일상생활에서도 필요한 곳이 정말 많다. - P135

자동 악보 추적 기술 Score following은 라이브 연주를 들으며 악보의 위치를 추적하는 기술로 인공 지능, 패턴 인식, 신호 처리 및 음악학을 포함한 연구 분야이다. 단성부 또는 다성부의 복잡한 오디오 신호를 실시간으로 감지한다. 반주를 하다 보면 간혹 어디를 연주하고 있는지 헷갈리는 경우가 있는데 이 기술은 연주자가 연주하는 동안 템포를 감지해 연주되고 있는 위치를 실시간으로 표시해준다. 빨라지거나 느려지는 템포를 따라가는 정도의 기능이 가능하기에 음악적인 표현은 미숙하지만 사람의 연주에 맞춰 실시간으로 자동 반주를 하는 역할도 할 수 있다. - P135

영화 <킹스맨: 골든서클>에서는 융합현실을 통해 세계 곳곳에서 일하는 비밀 요원들이 특수 안경을 끼고 가상으로 런던에 있는 사무실에 모여 앉아 회의하는 장면이 나온다. 이러한 융합현실 기술은 세계 곳곳의 연주가가 한 장소에서 가상으로 만나 함께 리허설도 하고 연주할 수 있는 가능성을 보여준다. - P136

반주자의 음악성과 해석은 상대방의 연주에 많은 영향을 줄 수 있다. 반주자가 일방적으로 솔리스트에 맞춰주는 것이 아니라 서로의 아이디어를 교환하며 함께 동등한 위치에서 음악을 만들어 나갈 때 더 훌륭한 결과를 얻을 수 있다. - P136

우리는 연주할 때, 함께 연주하는 연주가들의 소리도 듣지만 동작을 보며 호흡을 맞춰 나간다. 이와 같은 방법으로 AI 피아노는 마이크로 소리를 듣고 연주자 앞에 설치된 카메라를 통해 연주자의 팔의 미묘한 움직임 등을 파악해 다른 4명의 사람 연주가들과 호흡을 맞춰서 훌륭한 연주를 선보였다. - P137

동작을 인식하는 센서는 인공지능과 사람이 함께 실내악을 연주할 때 유용하게 사용할 수 있다. 연주할 때 서로 호흡을 맞추는 과정에서 꼭 필요한 것이 서로의 움직임을 파악하는 것이기 때문이다. - P137

과거 또는 현존하는 유명한 연주자의 반주를 추출해 낸 이후에 자동 악보 추적 기술과 결합한다. 독주 악기의 음색과 반주의 음색을 조화시킬 수 있는 기술도 적용하고 연주가의 움직임을 인지는 센서와 카메라를 사용해 호흡을 맞추도록 한다. - P138

연주가들은 누구나 자신이 좋아하는 연주가의 반주 또는 합주를 선택해 함께 연주할 수 있게 된다. 다양한 인공지능 연주가들과 함께 연주하며 많은 아이디어도 얻을 수 있다. 여러 악기의 조합으로 이루어진 세션이나 합주에도 같은 기술이 적용될 것이다. - P138

OTT Over The Top(스트리밍 미디어 서비스를 지칭하는 말) - P139

로쿠Roku는 컨텐츠를 업로드하게 해줄 뿐만 아니라 서비스 로고, 포스터, 이미지 등을 등록하면 콘텐츠 사업자만의 OTT 서비스를 만들어주며 광고 인벤토리 세일즈 역할도 해준다. - P139

음악 및 콘서트 업계에 있어 이러한 콘서트 가상현실 생중계는 새로운 수익 모델의 기회가 될 수 있다. 세계 각국의 사람들이 집에서 편하게 컴퓨터 및 스마트폰으로 관람할 수 있어서 실제 콘서트장보다 훨씬 더 많은 인원을 수용할 수 있다. 관객들에게는 실제 콘서트 티켓보다 저렴하게 가상현실 콘서트 입장료를 판매함으로써 더 많은 입장료 수익 창출이 가능해진다. 또한 콘서트 중간에 가상현실 기술을 활용한 광고를 삽입함으로써 관객의 수가 증가함에 따라 광고 단가가 향상되면서 이전보다 더 많은 광고 수익도 낼 수 있다는 분석이다. - P141

공연예술에 가상현실 기술이 빠르게 파고 들어 가상현실과 공연을 접목하는 ‘VR 공연‘이 늘어나고 있다. 기술의 발전에 발 맞추어 음악 및 콘서트 업계에서도 가상현실을 지속적인 매출 향상의 도구로 활용하려는 노력이 활발히 진행되고 있기 때문이다. 뮤직비디오나 대형 뮤직 페스티벌, 콘서트 현장이 가상현실 컨텐츠로 제작되고 있다. - P141

VR 공연은 실연 실황을 카메라에 담는 것으로 한정되지 않고 VR의 배경이 컴퓨터 그래픽으로 만들어질 수도 있다. 염동균 작가의 VR드로잉 퍼포먼스가 대표적인 예이다. - P142

일을 할 때 사람과 사람이 만나면 수많은 장점들도 있지만 감정이란 요소는 일을 방해하기도 한다. 함께 일하는 상대방에게 안 좋은 감정이 있으면 일의 성과가 떨어지기 마련이다. 회사에서는 많은 경우 실질적인 일에 몰두하기 보다는 상사의 기분을 맞추는데 에너지를 더 소비하기도 한다. 직업에 따라 다를 수 있지만 대부분의 경우 일과 감정을 분리한다면 일의 성과는 높아질 것이다. - P144

사람들과의 관계에서 우리는 마땅히 상대방의 감정을 존중하고 배려해야 한다. 의도적일 때도 있지만 많은 경우, 자신도 모르게 상대방의 감정을 상하게 하곤 한다. 이러한 수많은 관계 속에서 사람들은 상처 받고 지쳐간다. 그래서 사람들과의 마찰에서 벗어나 혼자 쉴 시간이 필요할 때도 있다. 언택트 마케팅이 가져올 부작용도 우려가 되지만 현대의 사람들은 ‘언택트‘를 선호하고 있다. - P145

다른 사람들과 연주할 때 생기는 많은 어려움은 대부분 사람과의 관계에서 나온다. 음악이 서로 너무 달라서 고생하는 경우도 있지만 일반적으로 실력은 웬만큼 맞춰서 상대를 선택하기에 연주에 대한 불만보다는 상대방의 배려 없는 말과 행동 때문에 어려움을 겪는 경우가 많다. 다른 사람과 타협할 줄 모르거나 소통에 어려움이 있는 사람, 리허설 시간을 안 지키는 사람, 자기만 드러내려고 밸런스를 깨고 크게 연주하는 사람 등이 그렇다. 이처럼 다른 사람과 연주를 함께할 때는 상대방의 기분과 상태, 연습 시간과 장소 등 많은 요소를 고려해야 한다. - P145

인공지능 연주 도우미 AIMA는 합주할 때의 이러한 많은 어려움을 해결해준다. 연습이 완전히 되지 않은 상태에서도 원하면 언제든지 필요한 만큼 반주를 맞춰볼 수 있으며, 리허설 시간과 장소를 자유롭게 정할 수 있다. 게다가 AIMA는 리허설을 하는 중 사람의 기분을 나쁘게 하는 말이나 행동을 하지 않는다. 그래서 잘 풀리지 않는 부분이 있어도 눈치 보지 않고 함께 연습을 할 수 있다. 또한 AIMA는 머신러닝을 통해 지속적으로 발전하며 한 사람의 연주에 맞춰주므로 반주자가 바뀔 때마다 서로의 음악 스타일을 알아가는 과정의 어려움을 해결해준다. 평생 함께할 반주자가 되어주는 것이다. - P146

음악을 연주할 때 꼭 필요한 요소 중 하나가 작곡이다. 아무리 뛰어난 연주가도 좋은 작곡가 없이는 탄생하기 힘들다. 모차르트, 리스트, 파가니니, 라흐마니노프 같은 작곡가들은 뛰어난 연주자이자 작곡가였다. 하지만 연주를 잘하는 사람이 반드시 작곡을 잘하지는 않고 반대로 유명한 작곡가가 연주도 잘 하는 것은 아니다. 그래서 이들은 서로를 필요로 한다. - P148

작곡은 음악가에게만 아니라 여러 분야에서 꼭 필요한 요소가 되었다. - P148

여기(프리미엄 브랜드 LG 시그니처 광고)에 사용된 광고음악, 루도비코 에이나우디Ludovico Einaudi의 ‘프리마베라, 봄‘은 소비자들이 가전을 고급스러운 작품의 이미지로 느끼는 데 큰 역할을 했다. 루도비코 에이나우디는 이탈리아의 저명한 작곡가이자 피아니스트로 자신의 음악으로 환경과 삶에 대한 메시지를 전한다. - P149

광고뿐 아니라 영화에서도 음악은 핵심적인 요소이다. 단순한 배경음악이 아닌 스토리와 감성을 효과적으로 전달하는 중요한 역할을 하기 때문이다. 영상 그 자체와 텍스트만으로는 이면에 있는 것들을 묘사하지 못한다는 한계가 있는데, 이때 영화음악이 이런 이면의 요소들을 전달하는 역할을 한다. - P150

표제음악은 영화 전체의 주제를 전달하고 일관성 있는 이미지를 형성한다. 소스음악은 관객이 영화의 흐름을 따라 감정을 이입하도록 해 감동을 선사하는 등의 역할을 하며 영화를 더욱 더 풍부하게 만든다. <스타워즈>, <쉰들러 리스트>, <죠스> 같은 대작들은 영화음악을 완벽하게 사용한 영화로도 기억된다. 실제로 우리는 일상 생활에서 영화음악을 듣는 것만으로도 그 영화를 떠올리곤 한다. - P150

다양한 상황에 맞게 필요한 음악을 제공해 주는 것이 작곡가의 역할이다. 분야에 따라 클래식 음악 작곡가, 뮤지컬 음악 작곡가, 영화 음악 감독, CM송 작곡가 등으로 나눠지는데, 각 분야별로 인공지능 작곡가가 등장하고 있다. 인공지능이 장르별로 학습해 처음부터 끝까지 작곡을 하는 경우도 있고 사람과 협업해 함께 작곡하는 시스템도 있다. - P150

현재 인공지능은 이미지를 인식하고 이미지에 맞는 음악을 만들어내고 있기 때문에 이론상 인공지능이 동영상의 내용을 이해하고 알맞은 음악을 작곡하는 것도 불가능한 일은 아니다. 하지만 수많은 학습 데이터가 필요하고 프로그램을 개발하는 데 시간이 걸려 아직 일반인이 활용할 만한 프로그램은 시중에 등장하지 않았다. - P151

인공지능이 작곡을 하려면 작곡 엔진과 프로덕션 엔진이 필요하다. 작곡 엔진으로는 딥러닝과 신경망Neural Network을 이용해 인공지능에게 수많은 데이터를 학습시켜 악보까지 완성한다. 이 과정을 거친 후 프로덕션 엔진에서는 피아노, 바이올린, 트럼펫 등 연주할 악기를 선택하고 다이내믹, 컴프레서, 이퀄라이저EQ, 리버브 등 효과도 선택한다. 작곡 엔진의 소요 시간은 2초, 프로덕션 엔진은 38초가 걸려 40초면 하나의 곡이 완성된다. - P152

아이바의 개발자는 다양한 아티스트의 수백 가지 록 음악 트랙을 아이바의 심층 신경망 deep neural network에 훈련시켰다. 합성곱 신경망convolutional neural networks과 순환 신경망의 조합을 사용해 훈련하는 동안 신경망은 멜로디, 기타코드, 베이스 라인, 악기, 템포 및 기타 트랙 요소와 같은 노래 작곡에 필요한 요소를 모방하는 것을 학습했다. - P153

작곡 분야에서는 일찍이 인공지능을 사용하기 시작했다.
인공지능이 상업적으로 가장 많이 활용되고 있는 음악 분야라고 할 수 있겠다. 원래 음악 작곡 및 제작에는 재능, 시간, 그리고 기술 전문성이 요구되는데, 이러한 작곡 가능한 인공지능의 발전으로 아마추어 음악가들의 작업이 쉬워졌다. 또한 음악에 대한 전문 지식 없이도 누구나 자신만의 곡을 만들 수 있게 되었고 완성된 음악을 무료로 스트리밍하거나 다운받아서 자유롭게 사용할 수 있게 되었다. - P154

인공지능이 작곡에 활용되면서 인공지능 작곡의 저작권이새로운 이슈로 떠오르고 있다. 우리나라 저작권법에 저작물은 ‘인간의 사상 또는 감정을 표현한 창작물‘이라고 정의되어 있다. 저작자는 저작물을 만든 사람으로 규정되므로 현행법상 인간이 만든 것만 창작물로 인정된다는 의미이다. 현재의 저작권법은 ‘인간‘만이 그 대상이지만 인공지능이 사회에 등장했으므로 앞으로는 인공지능에 관한 새로운 논의와 관련 법안이 필요할 것이다. - P156

인공지능 작곡 저작권 논란의 주요 쟁점은 누가 저작권을 소유하는가이다. 인공지능이 한 곡을 완성시키기까지 인공지능 알고리즘을 개발하는 프로그래머, 빅데이터를 바탕으로 인공지능을 학습시키는 사람, 인공지능 작곡 서비스에게 창작의 요소를 부여한 이용자 등 많은 사람이 참여하기 때문이다. - P156

현재 발생하고 있는 또 다른 쟁점은 인공지능은 작곡을 할 때 수많은 데이터를 필요로 하는데, 이때 타인의 저작물을 활용하는 행위를 허용할지에 대한 의견 차이다. - P156

영국이나 독일은 비영리적인 목적일 경우에만 저작물 활용을 허용하고 있는데, 이런 식으로 제한을 두면 인공지능을 자유롭게 학습시키거나 관련 산업이 발전하기가 힘들 것이다. - P156

적대적 생성 신경망 Generative Adversarial Network. GAN이라는 기술이 차세대 딥러닝 알고리즘으로 주목받고 있다. 대부분의 인공지능 연구는 사람이 정답을 알려주는 지도 학습 방식으로 이뤄진다. 해당 이미지가 무엇인지 태그를 달아주는 등 인공지능이 학습할 수 있도록 데이터를 가공하는 과정을 수작업으로 진행한다는 말이다. 반면 적대적 생성 신경망은 비지도 학습 방식을 이용해 사람이 정답을 알려주지 않아도 경쟁 과정 속에서 대량의 데이터를 인공지능이 스스로 학습한다. - P157

이 기술(적대적 생성 신경망Generative Adversarial Network, GAN)은 주로 이미지 생성에 활용되는데, 실제 이미지를 학습해 실제와 유사한 이미지를 만들어낸다. - P157

오늘은 ‘사람들이 음악을 어떻게 가르칠까?‘ 라는 소...

오늘은 ‘사람들이 음악을 어떻게 가르칠까?‘ 라는 소제목의 글로 시작한다. 각 사람마다 가지고 있는 재능이나 역량이 제각각이기 때문에 가르치는 사람과 가르침을 받는 사람 간에 성향이 어느정도 맞으면 좋겠지만 그렇지 못한 경우들도 많이 있는 듯하다. 이로 인해 저자는 스승과 제자간에 원활한 의사소통의 중요성을 강조한다.
.
.
.
뒤이어지는 글에서는 피아노를 전공한 저자가 다른 악기들과는 피아노 연주만의 특징에 대해 세부적인 부분들까지 얘기해준다. 개인적으로 이 부분을 읽으면서 분야를 막론하고 그 안의 디테일한 영역까지 들어가보면 결코 호락호락한게 없음을 다시금 느낄 수 있었다. 단순히 어떤 말이나 글로 설명할 수 없는 눈에 보이지 않는 어떤 감각이라는 것의 비중이 굉장히 크다고 느껴졌다. 이로인해 음악인들도 나름대로 그들만의 고충이 많이 있겠다는 생각이 들면서 개인적으로는 기존에 가졌던 음악인들에 대해 편협했던 시각도 상당부분 개선되었다. 뭔가 그들은 다른 세상에 사는 사람들처럼 막연하게만 생각했었는데, 실제로는 단지 나와 분야만 다를 뿐 똑같은 사람이라는 생각이 들면서 그들을 좀 더 이해하는데 도움이 되었다.
.
.
.
이어서 이 책의 초반부에 저자가 독자들에게 소개했던 AIMA(인공지능 뮤직 어드바이저)의 역할과 미래에 대한 내용이 소개된다. 많은 내용들이 나오지만 독자인 내가 느낀 여기서의 핵심은 AIMA라는 것이 상용화된다면 레슨비 등에 대한 경제적 부담의 감소로 음악 학습에 존재하는 기존의 진입장벽이 상당부분 낮아지고 이로 인해 보다 많은 사람들이 좀 더 쉽게 음악을 접할 수 있게 되며 스스로 하는 연습도 좀 더 효율적으로 해볼 수 있다는 것이었다.

본문에서는 이 책의 특성상 인공지능과 음악에 대한 얘기가 주를 이루지만, 좀 더 확장해서 생각해본다면 분야를 막론하고 인공지능의 발전이 기존에 존재하던 어떤 방식들을 보다 효율적으로 만들어서 사람들에게 보다 많은 혜택을 줄 수 있겠다는 생각이 들었다. 그리고 인공지능의 발전이 어떤 사람들에겐 위기처럼 느껴질 수도 있겠지만, 조금만 다른 각도에서 보면 위기라고 생각했던 것이 기회로 탈바꿈할 수도 있겠다는 생각도 해볼 수 있었다.
.
.
.
오늘 포스팅의 마지막 부분에서는 ‘인공지능 음악이 사람들에게 감동을 줄 수 있을까?‘ 라는 질문에 대한 저자의 생각과 이에 관한 사례가 소개된다. 개인적으로는 이번 독서를 통해 처음 알게 되었는데, 하츠네 미쿠라는 캐릭터가 보컬로이드라는 시스템을 통해 노래를 하고 춤도 추는 홀로그램으로 탄생하여 외국의 유명 도시들을 순회하며 콘서트를 개최했고 티켓이 매진될 정도로 인기를 끌었다는 사례였다. 과거에는 기술적인 한계 등으로 인해 상상할 수 없었던 일들이 지금 현실에서 성공적으로 구현되고 있는 모습을 보면서, 최근 급부상하는 인공지능과 음악이 어디까지 진화해나갈지 문득 궁금해졌다.

그리고 이 사례를 통해 실제 인간이 직접 음악을 연주하지 않고도 얼마든지 사람들에게 감동을 줄 수 있다는 것을 보면서, 기존에 갖고 있던 고정관념(‘기계는 사람에게 감동을 줄 수 없다‘ 와 같은 생각들)을 과감히 내려놓을 수 있었다. 세상은 계속해서 변하고 기술은 끊임없이 발전하기에 이에 발맞춰 우리의 생각도 항상 깨어있고 열려있어야 한다고 생각한다. 편협한 시각에서 벗어나 과감히 새로운 것을 받아들이고 변화의 흐름에 잘 올라타는 것만이 새로운 시대를 살아나가는데 있어 가장 중요한 일이 아닐까 싶다.

가르침에 있어 학생과 선생님 사이의 의사소통은 정말 중요하다. - P97

가르치는 대로 학생이 금방 따라하는 것이 이상적인 케이스지만 많은 경우 레슨 중에 같은 말을 반복하게 된다. 이때 아무래도 사람이다 보니 잘 되지 않는 상황이 반복되면 가르치는 사람은 답답해서 화를 내고 배우는 사람은 마음이 조급해져 되던 것도 안 되게 된다. 그러니 학생이 잘 못 따라 할 때 참을성 있게, 친절하게 가르쳐 주는 것도 좋은 선생님의 자질이라 할 수 있겠다. - P97

고등학교 때 나를 가르쳐 주신 선생님께서는 테크닉을 강조하셨다. 이는 그 시기의 학생에게 가장 중요한 부분이기도 했다. 각 손가락의 독립성, 하나의 구절Phrase을 칠 때 손과 팔의 움직임, 힘을 빼는 방법, 빠른 구절이나 같은 음을 빠르게 반복해 치는 방법, 건반 누르는 속도와 소리와의 관계, 코드 칠 때 밸런스 찾는 법, 큰 소리 내는 방법, 작은 소리 내는 방법, 음간 간격이 큰 경우 이동하는 법, 페달 사용법, 팔의 무게 사용과 몸의 움직임, 심지어 호흡법까지 자세하게 배울 수 있었다. 이때 배운 테크닉은 나만의 음악적 표현의 탄탄한 밑받침이 되어 주었다. - P97

테크닉 발달시킬 때 가장 중요한 것은 다양한 연습 방법이다. 부점연습(앞의 음표가 4분의 3만큼 길이로 길고 뒤의 음표가 4분의 1만큼 길이로 짧은 형태 또는 반대 형태의 리듬을 연습), 스타카토 연습(음의 길이를 짧게 줄여 연습), 레가토 연습(음이 끊어지지 않게 연결하는 연습), 왼손/오른손 따로 연습, 2~4개의 음을 따로 묶어 리듬 연습하기 등이 있다. 이런 연습들을 반복해 신경과 근육이 기억하게 함으로써 자연스러운 반사적 움직임을 길러낸다. - P98

테크닉과 연습 방법은 각자의 손 크기와 신체적 조건에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어 피아노 건반에서 도에서 한 옥타브(완전 8도 음정)와 3도 위의 미를 친다고 했을 때 10도가 별 어려움 없이 닿는 사람이 있고 손가락을 최대한 펼쳐서 빨리 이동해야 칠 수 있는 사람도 있다. 이때 손이 작은 사람은 이동하는 연습이 필요할 것이고, 손이 큰 사람은 별 연습 없이도 편하게 칠 수 있을 것이다. - P98

코드를 칠 때도 마찬가지이다. 손이 작은 사람은 한 번에 여러 음을 동시에 치기 어려울 경우 음을 나눠서 쳐야 한다. 라흐마니노프, 프로코피에프 같은 서양작곡가들은 손이 비교적 큰 편이었다. 자연스럽게 작곡도 자기 손 크기에 맞춰서 했기에 손이 작은 사람들이 이런 작곡가들이 만든 곡을연주하려 하면 어려움이 따른다. 반면 손이 크고 살이 찐 사람들은 건반 사이에 손가락이 끼거나 섬세한 연주를 할 때 어려움을 겪는 경우도 있다. - P98

손 크기에 따라 손 모양도 달라진다. 같은 구절을 치더라도 손이 작은 사람은 손가락을 좀 더 펼쳐서 쳐야 한다면 손이 큰 사람은 반대로 손가락을 구부리고 손을 모아서 쳐야 한다. - P98

가르칠 때는 학생의 신체적 조건을 고려해 그에 맞는 테크닉을 가르쳐 주는 것이 중요하다. 노래를 할 때 자신에게 맞는 음역대의 곡을 선택하거나 조성을 높이거나 낮춰 부르는 것과 같은 이치이다. - P98

음색과 소리의 크기는 건반을 누르는 속도와 손모양에 따라 달라진다. 크고 울림 있는 소리를 내려면 손가락만 사용하기보다는 팔과 온몸을 이용해야 하고 힘을 주기보다는 빼야 효과적이다. 반면 작고 섬세한 소리를 낼 때는 건반을 천천히 누르고 손가락을 너무 높이 들지 않는 것이 좋다. - P99

페달법도 음색에 큰 영향을 준다. 시대에 따라 피아노도 함께 발전해왔기에 페달법은 작곡가와 시대별로 많은 차이를 보인다. 어떤 경우에는 페달을 2분의 1, 3분의 1, 4분의 1만 밟을 때도 있고 빠른 속도로 계속 바꿔줘야 할 때도 있다. 왼쪽 페달soft pedal을 사용해 소리의 색을 바꿀 수도 있다. - P99

특별한 부분에서 분위기를 바꾸고 싶을 때 조금 느려지거나 숨을 쉬는 타이밍을 이용하는 사람도 있고 건반을 누르는 속도를 바꾸는 것만으로 음색을 바꾸는 사람도 있다. 이러한 디테일에 따라 같은 곡도 사람마다 해석이 달라지므로 자신만의 고유한 음악을 만들 수 있는 것이다. 그렇기에 연습할 때 테크닉뿐 아니라 섬세하게 듣고 원하는 소리를 찾아가는 것 또한 중요하다. - P99

다른 악기 연주가의 경우 자신의 악기를 항상 가지고 다니며 동일한 악기로 연주하는 반면 피아노는 이동이 어렵기 때문에 장소에 따라 다른 악기를 사용한다. 악기와 장소가 다르면 음향도 다르다. 그래서 이러한 변화에 맞춰 소리를 들으며 터치와 타이밍, 페달을 즉흥적으로 조절해야 하는데, 이것은 피아노 연주의 가장 어려운 점이 될 수도 있고 매력 포인트가 될 수도 있다. - P99

여러가지 상황에 알맞게 대처하는 일은 연주에 많은 영향을 미치므로 연주 전에 리허설을 해서 연주 장소에서 악기를 미리 테스트해봐야 한다. - P100

베이스와 멜로디만 따로 연습하는 방법은 화성의 진행 이해와 악보 암기에 도움이 되었다. 또 빠른 구절을 치려면 다양한 리듬 연습이 필요한데, 이때 손가락을 하나하나 움직이기 보다는 그룹으로 묶어 팔이 이끌어준다고 생각하면 도움이 된다. 메트로놈을 사용해 느린 템포로 시작해서 한 단계씩 높여가면 빠르게 치는 것이 수월해진다. 왼손과 오른손의 밸런스를 다양하게 바꿔보며 연습하는 것도 귀를 트레이닝하는 방법 중 하나이다. - P100

타고난 음악적인 재능을 가진 사람은 어린 시절부터 선생님이나 다른 연주가들의 연주를 듣고 따라 하는 일이 매우 쉬울 수 있다. 하지만 이런 경우 대부분 배울 때부터 자세한 설명이나 연습 방법을 필요로 하지 않기에 후에 학생을 가르칠 때 어려움을 겪는다. 자신은 쉽게 되었기 때문에 다른 사람들이 왜 되지 않는지 이해하지 못하거나 어떻게 해결해야 할지 모른다. 그렇기에 훌륭한 연주자가 꼭 좋은 선생님이라고는 말할 수 없다. - P101

사람들은 자신이 해석하고 연주하는 대로 음악을 가르친다. - P101

우리는 새로운 곡을 접할 때 많은 음악가들의 음악을 들으며 아이디어를 얻곤 한다. 배우는 과정에서도 다른 연주가의 음악과 자신의 음악을 비교하며 나만의 음악을 만들어 가기도 한다. - P101

가르치는 입장에서 같은 곡을 가르칠 때 모든 학생에게 같은 해석을 요구하더라도, 결과적으로는 학생마다 음악이 다르게 나온다. 감수성, 성격, 살아온 환경과 음악성 등에 따라 곡을 대하고 느끼며 드는 감정과 음악적 해석이 다르기 때문이다. 타고난 신체적 조건이나 테크닉 때문에 템포 및 음악이 변할 수도 있다. 좋은 선생님은 각 학생의 이러한 특성과 자질을 살려 그 학생만의 음악을 만드는 것을 도와준다. - P101

다양한 문화, 영역, 분야 등은 하나의 고리로 연결되어 있는데, 이들은 기존의 생각과 충돌하거나 새롭게 결합해 독창적인 아이디어를 생성한다. - P102

교차점이란 서로 다른 수많은 생각이 한곳에서 만나는 지점을 뜻하고, 메디치 효과는 이 지점에서 획기적인 아이디어가 폭발적으로 상승하는 현상을 말한다. 다양한 영역과 분야 그리고 문화를 한 곳에 접목시키고 이들이 활용되는 한 지점을 발견하는 것이다. - P102

음악은 한 사람의 삶을 반영한다. 그래서 어떤 곡을 배울 때는 작곡가의 의도와 삶, 곡의 배경은 물론 음악 이론과 역사의 이해도 필요하다. - P102

연주가의 많은 경험과 연륜 덕분에 표현되는 여유와 감미로움은 영재들이 침범할 수 없는 영역이다. - P103

음악의 대가라고 불리는 사람들은 어느 정도 나이가 있다. 이들의 연주는 한국의 장영주나 중국의 랑랑, 러시아의 키신과 같이 신동으로 알려진 음악가들의 (어릴 적)음악과는 또 다른 차원이다. 음악 영재들이 화려한 테크닉과 음악성을 자랑할지라도 60~70대의 루빈스타인이나 아이작 스턴에게서 배어 나오는 음악과는 비교할 수 없다. 물론 이들이 무대에서 실수가 더 많고 가끔은 악보를 사용한다고 해도 말이다. - P103

우리는 40~50대에 가장 많은 능력을 발휘한다고 하지만 60~70대 어르신들의 경험에서 나오는 생각과 지혜는 따라가기 힘들다. 음악 분야에서도 마찬가지인 것이다. 고난 없이 다른 사람의 아픔과 어려움을 이해할 수 없듯 열살짜리 음악 신동이 고난에서 오는 실망과 좌절, 아픔을 음악으로 성숙하게 표현하는 것은 불가능하다. 이처럼 음악은 음악가들이 삶을 살며 겪는 기쁨, 고통, 슬픔, 분노, 행복 등의 여러 감정을 반영한다. - P103

음악가들은 음악을 표현할 때 다양한 분야에서 영감을 얻기도 한다. 음악적 이해를 도우려 세계 각지의 유명 박물관이나 미술관을 방문하거나 여행을 하면서 작곡가들의 다양한 문화를 이해하곤 한다. 영화 또는 문학에서 영감을 얻기도 한다. - P103

음악을 연주하려면 연습만 할 것이 아니라 다양한 문화적 체험을 하는 것도 중요하다 - P104

때로는 한적한 바닷가에 가서 해변을 거닐고 때로는 북적이는 재래시장에 가서 사람들의 삶을 들여다보는 일도 음악 공부에 필요하다 - P104

정말 뛰어난 선생님은 이러한 보편적 레슨뿐만 아니라 다양한 문학과 경험을 음악과 연결지어 설명해주고, 이해를 돕고자 필요한 경험을 할 수 있도록 인도해준다. - P105

AIMA도 곡에 따라 곡의 배경이나 관련 문학 또는 느낌을 분석한 후 관련이 있는 문화 활동을 추천하는 역할을 할 수 있다. 이때 음악 레슨은 이러한 다양한 분야를 경험하게 해주는 연결고리가 된다. AIMA를 통해 음악 레슨이라는 한 분야에서 다양한 문화생활까지 뻗어 나갈 수 있게 되는 것이다. - P106

어린이는 어른에 비해 눈에 보이는 것을 그대로 믿는 경향이 강하다. 실제로 증강현실 기술이 적용된 교육 컨텐츠가 교육 대상자에게 컨텐츠에 몰입할 수 있는 환경을 제공해 기존 교육 컨텐츠보다 큰 효과를 거둘 수 있음이 국내외의 실험을 통해 입증되었다. - P107

증강현실은 어린이들이 책 위로 보이는 공룡이나 자연을 마치 살아있는 생물처럼 관찰하고 볼 수 있도록 해줌으로써 교재에 대한 흥미를 유발하며 다감각적 정보를 활용해 더 깊은 감정이입을 도와준다. 이에 더해 입체적인 3D 그래픽및 시뮬레이션 등의 시각화로 사고력과 창의성 개발을 촉진하는 등 증강현실은 직접적인 학습효과를 제공하며 차세대의 적합한 교육 매체로 주목받고 있다. - P108

인공지능 음악선생님 AIMA의 역할은 다양하다. 먼저 음악을 배우고 싶어하는 사람은 누구나 레슨 선생님을 쉽게 찾을 수 있도록 도와준다. 대화를 통해 그 사람에게 맞는 레벨, 취향, 좋아하는 음악가 등을 고려해 선생님을 추천한다. 옛 대가나 현 시대를 살고 있는 유명 연주가 또는 여러 선생님의 가르치는 방식을 학습한 인공지능 등 많은 선택권이 주어진다. 그 중 자신이 원하는 선생님을 선택하면 그 선생님의 연주 데이터 분석을 바탕으로 학생의 연주와 비교하며 어떤 해석이 가능한지 자세히 설명해준다. 학습하고 있는 곡의 유명 연주가들의 레코딩을 찾아서 들을 수 있도록 추천을 해주기도 한다. - P109

AIMA는 연습 선생님 역할도 할 것이다. 선생님에게 학생이 레슨을 받는 동안 레슨 과정을 모니터링해 기억했다가 학생이 혼자 연습할 때 선생님이 가르쳐준 소리, 자세 및 음악적 해석 등을 그대로 연습할 수 있도록 도와준다. 레슨 시간 동안 배운 내용을 다 기억하기란 쉽지 않으므로 이러한 AIMA의 도움은 연습 시간을 단축시킬 수 있다. 또한 연습을 항상 모니터링하며 부족한 부분을 채워줄 수도 있다. - P109

연주 자세는 자신이 보기 어렵기 때문에 잘못된 습관이 생길 수 있는데, 이럴 때마다 AIMA는 융합현실을 이용해 홀로그램으로 학생의 자세를 보여준다. 스스로를 3D로 볼 수 있기 때문에 자세 교정에 많은 도움이 될 것이다. 잘 되지 않는 어려운 부분이 있는 경우 여러가지 연습 방법을 제안하고 학생의 신체조건에 적합한 테크닉도 가르쳐준다. AIMA는 실제 선생님과 달리 아무리 못해도 화를 내거나 다그치지 않는다. - P110

연습을 시작할 때는 어느 부분의 연습이 더 필요하고 어떤 면을 개선해 나가야 하는지 말해줄 것이다. 연습이 끝나면 목표를 얼마나 달성했는지 알려주고 기억해두었다가 다음 번 연습 때 연습이 더 필요한 부분을 되새겨준다. - P110

다양한 역할을 할 수 있는 AIMA는 멀지 않은 미래에 음악과 관련한 모든 서비스를 하나의 플랫폼을 통해 음악가와 음악 애호가들에게 제공하는, 4차 산업혁명 시대에 걸맞은 인공지능 음악 어드바이저로 등장할 것이다. - P110

사람은 누구나 노래, 댄스, 그림, 음악과 같은 예술행위 또는 글쓰기, 스포츠 등으로 자신을 끊임없이 표현하고자 하는 욕구가 있다. - P114

몸을 움직임으로써 몸과 마음이 회복되는 동작 치유, 미술매체를 사용해 다른 방식으로는 나타내기 어려웠던 생각과 감정을 미술작품으로 표현하며 심리적 문제를 해소하는 미술치료, 음악을 들음으로써 마음의 안정을 유지하고 연주에 직접 참여해 정신기능을 향상시키는 음악치료 등 생각을 다양한 예술 분야로 표현해 몸과 마음을 치유하기도 한다. - P115

자신의 감정과 느낌을 건강하게 표현하는 일은 자존감을 높이고 대인관계를 원만하게 해준다. 또한 삶의 질을 높여줘 더 진실되고 멋진 삶을 살 수 있게 해준다. - P115

콘서트의 종류는 다양하다. 분야(팝, 클래식, 재즈, 힙합, 컨트리 음악, 블루스, 전자음악 등)에 따라 콘서트의 규모와 장소가 달라진다. 사람마다 좋아하는 분야도 다르지만 콘서트에서 받는 감동의 포인트도 다양하다. - P116

‘마음이 쉴 곳 없는 세상에서 외면 받은 사람들을 위해서‘ 연주를 한다 - P116

음악을 통해 연주가라는 한 사람의 인생을 느낄수 있다. - P117

클래식 선율 자체가 선사하는 고급스러움과 평온함은 많은 사람의 감성을 자극한다. 사람들은 연주가가 연주를 준비하는 과정에서 겪은 외롭고 힘들었던 자기와의 싸움에서 얻은 결과에 환호를 보내기도 하고 랑랑의 연주처럼 화려한 테크닉과 스타성, 또는 키신의 천재성에 열광하기도 한다. - P117

예체능에서 뛰어난 퍼포먼스가 찬사를 받는 이유 중 하나는 그 뒤에 피나는 노력이 있기 때문이다. - P117

반대로 소박함, 서투름에서 감동을 받기도 한다. ...(중략)...
나는 아무 기대없이 듣고 있었다. 피아노 연주가 세련된 것도 아니었고 노래도 음악적이지 않았다. 하지만 신기하게도 그 청년의 음악에는 정말 오랜만에 느껴보는 따스함이 있었다. 다른 어떠한 뛰어난 연주보다도 감동이 있었다. 연주를 들으며 완벽해지려고만 애쓴 부족한 나 자신이 부끄러웠다. 그리고 나에게 연주가 전해주는 감동은 완벽함에서 오는 것이 아니라는 큰 깨우침을 준 소경 청년에게 참 감사했다. - P117

사람들은 인간이 아닌 캐릭터를 홀로그램으로 재현한 하츠네 미쿠 Hatsune Miku 콘서트에도 열광한다. 하츠네 미쿠는 청록색의 긴 양갈래 머리를 한 열여섯 살 소녀로 묘사된 가장 인기 있고 유명한 보컬로이드이며 처음으로 팝 아이돌이 된 캐릭터로 10만 곡이 넘는 노래를 발매했다. - P118

야마하가 개발한 보컬로이드VOCALOID는 음성 합성 기술로 멜로디와 가사를 넣으면 가수가 노래를 불러주는 시스템이다. 세부 설정을 통해 원하는 대로 노래 스타일을 변경할 수 있고 다양한 종류의 음성 은행이 있어 어울리는 목소리와 캐릭터를 선택해 만들고자 하는 음악을 생성해 낼 수 있다. 하츠네 미쿠는 여기서 개발한 유명 캐릭터 중 하나다. - P118

춤추는 홀로그램 캐릭터에 보컬로이드로 만든 노래를 합성한 퍼포먼스에도 사람들은 열광한다. 이 콘서트가 선사해 준 감동은 음악이 사람의 고뇌와 노력에서 나왔다는 것에 대한 감동이나 천재 음악가에 대한 감탄이 아니다. 물론 하츠네 미쿠의 노래와 춤 실력은 사람 못지 않게 뛰어나다. 하지만 기술이 보여주는 화려함과 플래시를 음악에 맞춰 흔드는 등 함께 공연에 동참하고 있다는 군중심리가 사람들을 더 열광하게 했을 것이다. - P119

처음 전자음악이 나왔을 때 사람들은 생소한 음악에 거부감을 표시했다. 이런 음악은 음악이 아니라고 하는 사람들도 있었다. 하지만 시간이 흐르면서 다들 자연스럽게 전자음악을 즐겨 듣기 시작했다. - P119

사람들은 취향에 따라 좋아하는 음악의 장르가 각자 다 다르다. 팝 콘서트에서 감명을 받은 사람이 클래식 콘서트에 가서도 감명을 받으라는 법은 없다. 어떤 사람은 홀로그램 콘서트는 실제 사람이 연주하는 것이 아니기 때문에 감동을 줄 수 없다고 말하지만 앞에서 설명한 하츠네 미쿠 콘서트는 세계 각국에서 성공적으로 사람들의 환호를 받았다. - P119