음악정보검색(MIR)을 활용한 산조 연주 분석에 관한 방법론적 실제 = Methodological Approaches to Sanjo Performance Analysis through Music Information Retrieval (MIR)

국문 초록 (Abstract)

연주를 분석한다는 것은 결국 연주에 담긴 연주자의 개성(individuality)을 발견하고 드러내는 과정을 의미한다. 연주 분석은 연주자가 시도한 ‘무엇’을 파악하고, 음악적 맥락에서 형성된 그 표현의 실체를 규명하는 작업이라 할 수 있다. 이에 본 연구는 가야금 산조 연주의 표현성을 심층적으로 탐구하고자 음악정보검색(Music Information Retrieval, MIR) 기법을 적용하여 비브라토의 음향적 매개변수를 분석하였다. 산조는 연주자의 개성과 예술적 표현이 극대화되는 전통 기악 독주곡으로, 연구진은 명인의 연주를 대상으로 HPSS (Harmonic-Percussive Source Separation), PYIN (Probabilistic YIN) 등의 알고리즘을 활용해 비브라토의 깊이와 속도를 정량화하고, 이를 통해 연주자의 개별적 표현 양상을 규명할 가능성을 살펴보고자 하였다. 음악 정보 기반의 연주 분석은 서사적⋅채보 중심의 접근을 넘어, 연주의 음향적 실체를 객관적으로 포착하고 산조 연주에서 표현성의 본질을 드러내는 분석 프레임을 제시한다. 이 연구에서는 전통음악의 계승과 창의적 해석을 촉진하는 간학문적 산조학의 토대를 마련함과 동시에, 고등 교육의 산조 전수 맥락에서도 실제적인 시사점을 제공한다. 이는 산조 연구의 방법론적 지평을 확대하고, 연주자의 고유한 음악적 언어를 분석함으로써 산조의 예술적 가치를 심화하고자 하는 학술적 의의를 지닌다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study investigates the expressivity of gayageum sanjo by applying Music Information Retrieval (MIR) techniques to analyze vibrato’s acoustic parameters. Sanjo, a traditional Korean solo instrumental genre, embodies the performer’s individuality and artistic expression. Focusing on a virtuoso’s performances, the research employs Harmonic-Percussive Source Separation (HPSS) and Probabilistic YIN (PYIN) to quantify vibrato depth and speed, identifying distinct expressive traits. MIR-based analysis moves beyond narrative and transcription-driven approaches, offering an objective framework to capture the acoustic reality of sanjo performance and unveil the essence of its expressivity. Such attempts establish a methodological foundation for sanjo studies and broaden the understanding of musical structure and performer agency. This research also holds practical implications for higher education that enriches its transmission of performance practices. By examining the performer’s unique musical language, the study highlights sanjo’s artistic significance and deepens academic inquiry into its aesthetic and structural dimensions.