[더테크=조재호 기자] 카이스트가 문화적 보편 요소로 알려진 음악의 발생 원리와 음악 정보처리의 공통된 기저가 형성되는 근거를 제시하고 이러한 원리가 다른 선천적 기능의 발생에 적용될 가능성을 연구했다. 향후 공통된 음악성을 인공적으로 구현해 음악 생성형 AI, 음악 치료, 음악 인지 연구 등의 원천 모델로 활용성이 기대된다.

카이스트는 정하웅 물리학과 교수 연구팀이 인공신경망 모델을 활용해 사람의 뇌에서 특별한 학습 없이도 음악 본능이 나타날 수 있는 원리를 규명했다고 16일 밝혔다.

연구팀은 인경신공망을 활용해 음악에 대한 학습 없이도 자연에 대한 소리 정보 학습을 통해 음악 인지 기능이 자발적으로 형성되는 것을 확인했다.

인공신경망이 소리 데이터를 학습한 모델이 음악에 선택적으로 반응하는 뉴런이 발생함을 발견했다. 사람의 말이나 동물의 소리, 기계음 등 다양한 소리에 반응을 보이지 않았지만 기악이나 성악 등 다양한 음악에 대해서는 반응을 보이는 뉴런들이 자발적으로 형성된 것이다.

이 인공신경망의 뉴런들은 실제 뇌의 음악정보처리 영역의 뉴런들과 유사한 반응 성질을 보였다. 예를 들어 인공 뉴런은 음악을 시간적으로 잘게 나눠 재배열한 소리에 감소된 반응을 보였다. 이러한 성질은 특정 장르의 음악에 국한된 것이 아니라 클래식, 팝, 락, 재즈 등 25개에 달하는 다양한 장르에 대해서도 공통적으로 나타났다.

아울러 음악 선택성 뉴런의 활동을 억제하면 다른 자연 소리에 대한 인식 정확도가 크게 떨어짐을 확인했다. 이는 음악 정보 처리 기능이 다른 자연 소리 정보처리에 도움을 주며 ‘음악성’이란 자연 소리를 처리하기 위한 진화적 적응에 의해 형성된 본능일 수 있다는 설명이다.

정하웅 교수는 “이러한 결과는 다양한 문화권에서 음악 정보 처리의 공통된 기저를 형성하는데 진화적 압력이 기여했을 수 있음을 시사한다”며 “사람과 유사한 음악성을 인공적으로 구현해 음악 생성형 AI, 음악 치료, 음악 인지 연구 등의 원천 모델로 활용될 것을 기대한다”고 이번 연구의 의의를 설명했다.

그러나 “이번 연구는 음악 학습에 대한 발달 과정을 고려하지 않았고 발달 초기의 기초 음악 정보처리에 대한 논의임을 주의해야 한다”고 연구의 한계를 덧붙였다.

이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’에 게재됐다.

한편, 기존 학자들은 다양한 문화권에 존재하는 음악의 보편성과 차별성을 규명하고 공통성이 나타날 수 있는지에 대해 이해하고자 시도해왔다.

지난 2019년 과학 저널 ‘사이언스’에 게재된 연구를 통해 민족지학적으로 구분된 모든 문화에서 음악을 만들고 유사한 형태의 박자와 멜로디가 사용된다는 것을 발견했다. 신경과학자들은 우리 뇌의 청각 피질에 음악 정보처리를 담당하는 특정한 영역이 존재한다는 것을 밝혀냈다.