문화 차이에도 '음악적 본능' 이해하는 실마리 찾았다

[이데일리 강민구 기자] 국내 연구진이 사람 뇌에서 특별한 학습 없이도 음악 본능이 나타날 수 있는 원리를 이해할 실마리를 제시했다.

뇌와 인공신경망의 음악성 일러스트레이션.(자료=KAIST)

한국과학기술원(KAIST)은 정하웅 물리학과 교수 연구팀이 인공신경망 모델을 활용해 이같은 연구결과를 내놓았다고 16일 밝혔다.

기존 학자들은 다양한 문화권에 존재하는 음악의 보편성과 차별성을 규명하고, 어떻게 이런 공통성이 나타날 수 있는지에 대해 이해하고자 시도해 왔다.

정하웅 KAIST 물리학과 교수.(사진=KAIST)

연구팀은 인공신경망을 사용해 음악에 대한 학습 없이 자연에 대한 소리 정보 학습을 통해 음악 인지 기능이 자발적으로 형성됨을 확인했다.

연구팀은 구글에서 제공하는 대규모 소리 데이터을 활용해 인공신경망이 다양한 소리 데이터를 인식하도록 학습했다. 그 결과, 네트워크 모델 내에 음악에 선택적으로 반응하는 뉴런(신경계의 단위)이 발생함을 발견했다. 즉, 사람의 말, 동물 소리, 환경 소리, 기계 소리 등의 다양한 소리에는 거의 반응을 보이지 않지만 다양한 음악에 대해서는 높은 반응을 보이는 뉴런들이 자발적으로 형성된 것이다.

이 인공신경망 뉴런들은 실제 뇌의 음악정보처리 영역의 뉴런들과 유사한 반응 성질을 보였다. 가령 인공 뉴런은 음악을 시간적으로 잘게 나눠 재배열한 소리에 대해 감소된 반응을 보였다. 이는 자발적으로 나타난 음악 선택성 뉴런들이 음악의 시간적 구조를 부호화하고 있음을 뜻한다.

특정 장르의 음악에만 국한된 것이 아니라, 클래식, 팝, 락, 재즈, 전자음악 등 25개에 달하는 다양한 장르 각각에 대해서도 공통적으로 나타났다.

또 네트워크에서 음악 선택성 뉴런의 활동을 억제하면 다른 자연 소리에 대한 인식 정확도를 떨어뜨릴 수 있는 것으로 나타났다. 음악 정보처리 기능이 다른 자연 소리 정보처리에 도움을 주며, 따라서 ‘음악성’이란 자연 소리를 처리하기 위한 진화적 적응에 의해 형성되는 본능일 수 있다는 것이다.

정하웅 교수는 “다양한 문화권에서 음악 정보처리의 공통된 기저를 형성하는데, 자연 소리 정보처리를 위한 진화적 압력이 기여했을 수 있음을 시사한다”며, “사람과 유사한 음악성을 인공적으로 구현하여, 음악 생성 AI, 음악 치료, 음악 인지 연구 등에 원천 모델로 활용될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 게재됐다.