□ 방송일시 : 2026년 01월 02일 (금)
□ 진행 : AI챗봇 “에어”
□ 보조진행: 김우성 PD
□ 전화 : 홍세아 국립국악원 학예연구사
* 아래 텍스트는 실제 방송 내용과 차이가 있을 수 있으니 보다 정확한 내용은 방송으로 확인하시기를 바랍니다.
◆ 김우성 : 네. 이 선율만 들어도 고개 까딱까딱 하시면서 왠지 이순신 장군 모자를 쓴 춤꾼들 떠올리시는 분들 계실 겁니다. 노래를 들어보면 “아이고 국악이네.” 이렇게 표현하시는 분들도 많죠 네. 우리 소리꾼들입니다. 이런 목소리가 사실은 굉장히 재즈와 또 현대적인 뮤지션들과 합쳐서 만들어낸 노래 “범 내려온다.” 벌써 조회수가 5천만이 넘었습니다. 전 세계에서도 굉장히 각광받았던 영상인데, 그럼에도 불구하고 AI에게 “국악 곡 좀 들려줘. 국악 듣고 싶어”라고 하면 ‘한중일’이 합쳐진 이상한 소리가 나옵니다. 정확하게 AI에게 “대한민국이 역사적으로도 오래부터 가꿔오고, 지켜오고 있는 음악과, 소리와, 정신, 유산이 이거다”라고 가르쳐 줘야 될 텐데 누가 가르쳐 줘야 됩니까? 예. 제가요? 글쎄요. 저도 국악 DJ를 오래 했었지만 이거 누가 가르쳐 줘야 되는지 찾아보니까 있었습니다. 국립국악원은 국가 기관인데요. 국립국악원에 이 AI에게 우리 국악곡을 가르쳐주고 계신 분입니다. 홍세아 학예연구사 전화 연결돼 있습니다. 안녕하십니까?
◇ 홍세아 : 네. 안녕하세요. 국립국악원 국악연구실, 악기 연구팀 홍세아입니다.
◆ 김우성 : 네. 국악연구실 악기 연구팀이시군요. 네. 국립국악원을 모르시는 국민들도 많으세요. 간단하게 소개 부탁드립니다.
◇ 홍세아 : 네. 저희 국립국악원은 국가 기관으로서 저희 신라 음성서 시절부터 이어져 오는 그 역사가 있는 기관인데요.
◆ 김우성 : 신라시대부터요.
◇ 홍세아 : 네. 그래서 저희 국가의 음악을 관장하고 보존 전승하는 그런 국가 국립국악원입니다.
◆ 김우성 : 네. 말 그대로 국립국악원이고요. 나라에서, 국가에서 여러분들의 세금과 관심과 사랑으로 이렇게 우리 전통 음악을 지키고 있는 국가 기관입니다. 그러면 홍세아 학예 연구사님은 역시 이런 국악 관련 전공을 하신 걸까요?
◇ 홍세아 : 네. 그렇습니다.
◆ 김우성 : 네. 그렇군요. 이렇게 여러 가지 우리 소리들에 대한 얘기를 하고 있는데, 국민들은 어떤 중요한 이벤트, 그럴 때마다 우리 국악기를 접할 기회가 많으셨거든요. 사실 전 국민이 이걸 기억하지 못할 뿐이지 들어보긴 다 들어보셨어요. 특히 이 음악, 지금 사실 저희가 밑에 살짝 깔아드리고 있는데 ‘2002년 부산 아시안 게임’ 때 많이 쓰였던 음악입니다. 양방언 씨는 재일교포 의사신데 또 작곡가이시기도 하죠. 이거 저희가 살짝 밑에 들려드리면서 인터뷰를 진행하겠습니다. 왜냐하면 이렇게 들으시면 “아 이 노래 들어봤어?” 이럴 겁니다. 저희 바깥에 엔지니어가 02년생인데, 들어보셨나요? 네. 들어봤다고 해요. 그만큼 이거 뭐 어디 등장할 때, 누구 앞에 무대 오를 때도 나오는 음악이기도 한데 아직도 그럼에도 불구하고 “국악 알아요?”라고 하면 “아 그거 뭐지? 뭐 아리랑인가? 민요야?” 이렇게 좀 부분만 아시고 잘 모르시는 분이 계십니다. 국악이 어떤 음악인지도 소개를 이거 참 어려운 질문인데 부탁드릴게요.
◇ 홍세아 : 네. 우리 국악이라고 하면 대한민국의 전통 음악, 바로 우리나라의 음악이라고 설명드릴 수 있을 것 같습니다. 저희 국립국악원에서 서비스하고 있는 멀티미디어 국악 사전이 있는데요. 국악 사전에 정의된 국악이라는 표제어의 요약본을 좀 살펴보면, 예로부터 한민족 공동체 안에서 전승되거나 주변 문화권에서 전래되어 우리 문화에 수용된 전통 음악과 음악이 중요한 역할을 담당하는 전통 무용과 연희도 포함하는 전통 공연 예술을 포괄적으로 가르치는 명칭으로 이를 재해석, 재창작한 새로운 공연 예술까지를 포함한다고 표현하고 있습니다.
◆ 김우성 : 그렇다면 2026년을 살아가는 대한민국 사람들에게 국악이란 무엇일까요? 위로하는 음악인가요? 아니면 뿌리를 찾는 음악인가요? 자부심 있는 음악인가요? 좀 그렇게 비유해서 설명해 주시면 더 좋겠습니다.
◇ 홍세아 : 국악은 정말 앞서 설명 드렸듯이 대한민국 전통 음악으로 표현할 수 있을 것 같고요. 전통뿐만 아니라 전통 공연 예술을 포괄적으로 정말 새로 재창작, 재해석된 공연 예술까지를 포함하는 것이라고 이야기드릴 수 있을 것 같습니다.
◆ 김우성 : 예. 과거의 음악이 아니고요. 여러분 “미래까지 지향하고 있다” 이렇게 설명을 멋지게 해 주셨네요. ‘케데헌’ 보셨죠? 'K팝 데몬 헌터스'. 아니 그것 때문에 ‘갓’부터 시작해서요. 국립중앙박물관의 굿즈가 아주 그냥 나오자마자 사기 힘들 정도인데, 왠지 좀 보시면서 ‘아 저게 약간 우리 음악도 좀 뭐랄까요? 약간 붐이 됐으면 좋겠다.’ 이런 생각 혹시 안 드셨나요?
◇ 홍세아 : 네. 많이 했습니다.
◆ 김우성 : 어떤 음악이나 혹은 악기의 형상 같은 게 딱 저기 들어갔으면 정말 전 세계에 인기를 끌었을 텐데 그런 생각할 수 있을까요? 어떤 거 추천해 주시겠어요?
◇ 홍세아 : 아, 이거는 제 개인적인 생각인데 진우가 이제 비파를 들고 연주를 했었잖아요. 그래서 오히려 대금같이 대금 악기를 딱 가로로 부는 관악기인데요. ‘그 대금을 좀 불었으면 어땠을까?’ 그런 생각을 좀 해봤습니다.
◆ 김우성 : 거의 소름 돋았습니다. 여러분 정말 왜냐하면 대금은요, 이렇게 불다가 왠지 적을 물리칠 수도 있을 것 같고, 이거 단단하거든요. 대금에 얇은 청을 붙여서, 그리고 이제 유튜브로 보시는 분들은 제 모습 보면 알 텐데요. 드라마에 대금 이렇게 자꾸 나오는 경우 있거든요. 여러분 아닙니다. “대금 잡는 법도 손가락 운지법도 좀 정확하게 표현해 줬으면 좋겠다”라는 생각도 듭니다. 그런데 저희가 AI로 국악을 알아보니 정말 충격적이에요. 이게 고토랑 가야금 구분 못하거나, 해금과 얼후가 막 합쳐져 있거나 네. 좀 설명해 주셔야 될 것 같습니다. 이런 비슷한 악기들이 있고 방금 비파도 말씀하셨지만 또 대금도 그렇고요. 비슷한 악기들이 있지만 한국의 국악기는 이렇게 다르다. “차이점은 이렇게 구분하시라” 얘기해 주신다면요?
◇ 홍세아 : 아마 국악을 제가 생각할 때 국악을 국악답게 만드는 요소가 여러 가지가 있겠지만, 일단 저는 악기 소리를 좀 기준으로 봤을 때 크게 음색, 음계, 리듬 그리고 연주 방법을 좀 말씀드릴 수 있을 것 같아요. 특별히 국악의 장단은 이제 또 선율에 그 선율이 연주하는 빈 공간을 또 장구 반주나, 북 반주를 통해서 뭐 박자와 리듬, 템포들을 또 만들어서 국악답게 만들어주고 또 현악기의 경우는 줄을 아래위로 흔들어서 또 음색을 내고 또 앞서 설명드린 대금과 같은 관악기는 이제 농음이라고 해서 또 그 악기만의 음색을 만들어주는데요. 이러한 ‘시김새’를 통해서 국악의 선율과 그리고 우리가 가지고 있는 그런 ‘희로애락’과 같은 국악에 담긴 감정을 좀 표현해 주는 것들이 이제 국악의 음악적인 특징을 나타내고 있다라고 이야기드릴 수 있을 것 같습니다.
◆ 김우성 : 그럼 독특한 DNA들이 다 있는 거네요. 그렇죠?
◇ 홍세아 : 네. 그렇습니다.
◆ 김우성 : 예. 여러분 뭐 영화 ‘서편제’나 ‘진도 아리랑’ 모르시는 분들 없을 겁니다. 아리 아리랑 근데 ‘세마치 장단’이잖아요. 그 ‘세마치 장단’ 설명해 주실 수 있을까요?
◇ 홍세아 : 방금 말씀하신 그 아리아리랑 같이 “덩덩 따 쿵 따”
◆ 김우성 : “덩덩 따 쿵 따” 네. 이거 다 맞아요. 5살 뭐 10살 되는 친구들 안 배워도요. ‘덩덩 따 쿵 따’ 이거 따라 합니다. 몸도 따라 하고요. DNA가 있단 소리인 거죠. 이런 특징이 중국, 일본 비슷해 보이지만 “다른 한국적 특징이 있다”라는 얘기인데 왜 AI들은 이렇게 정확하게 좀 한국적인 거, 국악적인 거를 구분해내지 못하는 걸까요? 지금 그 작업하고 계시잖아요.
◇ 홍세아 : 네. 그렇습니다. 아마도 글로벌 생산용 AI 안에서 결국에는 AI도 학습할 수 있는 데이터가 있어야 더 좋은 결과 값이 나오는데요. 그랬을 때 국악 데이터가 거의 전무하기 때문이라고 이야기 드릴 수 있을 것 같습니다. 그래서 결국에는 뭐 인공지능도 학습한 데이터 안에서 그 결과 값을 새롭게 내놓게 되는데 이제 현대 글로벌 AI 모델들이 학습한 데이터의 절대 다수가 서양 음악과 또 타 국가의 전통 음악들이 많다 보니 국악기 음색보다는 그냥 유사한 타 국가의 전통 음악 풍으로 본 이런 통계적 추측을 좀 해버리는 거고, 그래서 이제 아무래도 음악 정보, 데이터 안에 음악 정보 값을 주기 때문에 거기 안에 ‘트레디셔널 뮤직’ 이런 것들을 가지고 이제 읽어오는 건데요. 그래서 우리가 바로 AI가 학습할 수 있는 국악 디지털 음원 데이터를 현재 저희 팀에서 만들고 있습니다.
◆ 김우성 : 대단합니다. 너무 AI 전문가다운 발언도 해 주셨습니다. 통계적이고요, 저희가 고 신해철 씨 마왕의 방송을 다시 만드는 피디님을 모셨는데, “저는 신해철의 확률입니다.” 이렇게 표현하거든요. 되살아난 신해철 목소리가. 마찬가지로 통계적으로 국악 관련된 데이터가 AI에 없기 때문에 말 그대로 “확률적으로 국악기를 들려줄 게 낫다” 이런 얘기인데 그 방금 얘기하신 것처럼 지금 홍세아 연구사님께서 속한 곳에서 이제 AI가 제대로 국악을 배우게 한다인데 일단 이거 사람이 가르쳐 주는 거죠? 보니까 뭐 하루 8시간씩, 3개월간 매일 “와 이거 대단한데요.” 어떻게 진행되고 있는 겁니까? AI에게 국악 가르쳐주는 거요?
◇ 홍세아 : 네. 저희가 한마디로 이야기 드리면 AI가 이해할 수 있는 언어로 번역해서 저희가 이제 국악은 좀 서양 음악과 다르게 정확한 박자나 박자보다 연주자의 호흡과 감정에 맞는 연주를 하는 분위기고, 그렇게 연주를 한다면 저희가 AI가 인식할 수 있는 시작으로 국악기를 좀 만들고 있습니다. 그래서 국악기 하나하나를 직접 연주해서 녹음을 했고요. 이번 데이터를 만들기 위해서 기존에는 있는 음원을 가지고 AI 학습용 데이터로 만들기 위해서 듣고 거기에 대한 정보 값을 입력을 해 주었다면, 이번 데이터는 저희가 국악 곡 장르별로 정악, 민속악, 창작곡으로 분류를 하고 박자, 템포, 조성, 악기 구성과 같은 데이터를 먼저 세분화한 후에 여기에 맞는 악기들을 이제 선별해서 저희가 녹음 작업을 다 진행을 했습니다.
◆ 김우성 : AI에게 번역해 주신 거네요. 국악을.
◇ 홍세아 : 네. 맞습니다. 그래서 저희가 이렇게 지금 정리하면서 결국에는 AI가 학습할 수 있는 좀 표준화가 된 국악 데이터를 만들고, 국악 음악 정보를 저희가 만들어서 AI가 학습할 수 있도록 노력하고 있습니다.
◆ 김우성 : 예. 이 메타 데이터까지 학습해서 맥락상 제대로 이해하도록 만들어 내는 거, 이를테면 뭐 ‘자진모리 장단’ 이거는 이제 좀 어떤 서양 음악이나 수학적으로 박자를 나누는 거를 최대한 근접해서 다시 한 번 설명해 주셨고 이런 거잖아요. 그렇죠?
◇ 홍세아 : 네. 맞습니다. 자진모리 안에 박자가 서양 음악과 비교해서 4분의 4 박자 안의 범주에 들어가는 메타 데이터를 또 나누고, E플랫, D플랫 이렇게 서양 조성 값과도 매칭이 돼야지 결국에는 저희가 국악 데이터만 가지고 국악만 만드는 것은 아니잖아요. 그래서 서양 악기 그리고 타 국가의 악기와도 매칭이 될 수 있도록 저희가 그렇게 박자 값, 템포 값, 조선 값도 이제 서양 음악에서 표현하는 그런 용어와 매칭이 될 수 있도록 저희가 데이터 값을 정리했습니다.
◆ 김우성 : 예. 이건 뭐 별개의 얘기인데요. 저도 이제 관련된 공부도 많이 하고 관련된 직장에도 잠시 있었습니다만, 사실은 뭐 저희가 '구전심수'라고 우리 AI 진행자도 그 표현을 끄집어 냈는데 구음으로 가르쳐주고 스승의 어깨 너머로 배우고 이러다 보니까, 악보만 물론 서양 음악도 악보를 어떻게 해석하고 연주하느냐에 새로운 창작 영역이 있습니다만, 국악은 특히나 제가 가야금 명인이 입으로 자신의 산조를 녹음한 걸 한번 듣고 들려드린 적이 있거든요. 그럼 정말 혼자 “두두둥 딩당 딩당동” 뭐죠? “슬기둥” 거문고 같은 경우 이런 말 그대로 구음들 있잖아요. “그 느낌을 어떻게 AI에게 적용시키지? 사실은 가능할까?”라는 궁금증도 들어요.
◇ 홍세아 : 그래서 저희가 이제 아무래도 연주자의 호흡이나, 또 그 감성에 따라 조금 느려질 수도 있고 빨라질 수도 이게 ‘한배에 의한 장단’이라든지 이렇게 국악만이 가지고 있는 것들이 분명히 있는데요. 다만 저희가 AI 학습용 데이터를 만들기 위해서는 아무래도 템포도 이제 메트로놈에 맞춰서 정확한 비트를 좀 주기 위해서 노력을 했고요. 그리고 이제 박자 값도 조성 값도 정확한 데이터 안에서는 표준화를 주기 위해서 좀 노력을 했습니다.
◆ 김우성 : 예. 왜냐하면 저희 AI 진행자가 저한테 감히 “농현을 아냐?”라고 물어봐서 아니 농현, 시김새 또 지역별로는 토리라고 부르잖아요. 남도, 산간 지방, 북쪽, 남쪽 이렇게 좀 구분이 있는데 동서로 그거를 “어떻게 살리지?” “AI로는 어떻게 AI한테 가르쳐주지?” 이런 궁금증이 계속 들더라고요.
◇ 홍세아 : 그게 저희가 데이터의 정보 값을 준다고 생각하시면 될 것 같습니다. 데이터의 IT 값을 부여하고, 예를 들어 가야금 산조 중 자진모리, 가야금 산조 중 진양조도 있고, 그 각자의 가지고 있는 장단들이 또 메타 데이터에 들어가기 때문에 그 값들을 다 이제 정해, 지정을 해 준다고 생각하시면 좋을 것 같습니다. 하나하나 왜 저희가 옷을 사면 그 옷이 이제 어떤 원산지고, 뭘로 만들어졌는지 이렇게 택이 붙어 있잖아요. 라벨에 이 내용이.
◆ 김우성 : 맞아요. 아크릴 50% 면 20% 이렇게 들어가듯이.
◇ 홍세아 : 네. 그렇게 해서 하나하나씩 데이터가 가지고 있는 정보를 다 저희가 부여했다고 생각해 주시면 좋아요.
◆ 김우성 : 우와 대단하시고요. 멋지고 정말 훌륭합니다. 정말 응원 드리고요. 국민의 한 사람으로서. 우리 민족의 특유의 정서를 ‘한’이라고 표현합니다. “마냥 슬퍼하는 게 아니라 슬픔을 딛고 일어선다”라는 해석도 하는데, 그러면 AI로 이렇게 여러 데이터 학습 또 정말 구성 성분을 합쳐서도 최대한 근접하게 학습시켰으니까, 예를 들면 제가 “육자배기를 그러면 AI에게 들려줘”라고 하면 정말 육자배기를 들려줄까요?
◇ 홍세아 : 그와 비슷한, 통계로도 들어 나올 수 있을 것 같아요. 그래서 질문 주신 것처럼 저희가 가지고 있는 감정들도 저희가 이번에 약 한 80여 가지의 세밀한 감정 책임 정보를 함께 구축을 했습니다. 그래서 방금 말씀하신 ‘한’이라고 해도 한이 우울감이 있는 ‘애절함’, ‘비통함’ 등등 여기에 이제 파생되는 ‘감정 값’들이 있는데요. 이런 것들을 이제 상세하게 구분해서, 데이터화를 해서 이제 AI 소리 뒤에 미묘한 감성까지 이제 명령어에 넣었을 때 기계적인 출력을 넘어서, 이제 우리 민족 특유의 한이나, 흥 같은 정서까지 좀 구현해 낼 수 있게 하려고 저희가 데이터에 이렇게 세분화해서 입력을 했습니다.
◆ 김우성 : 그 감정이 더 궁금합니다. 슬프지만 조금은 이겨낼 것 같은데, 아직은 여운이 슬픈. 막 이렇게 복잡한. 왜냐하면 육자배기도 그렇잖아요. 후렴구라고 합니다. 여러분 그 받는 가사 보면 “구나 해” 이렇게 나오는 게 뭔가 공감의 말이거든요. “아유 힘들었구나. 어려웠구나.” 이 말인데 그것까지 가능하도록 30개라고 하니까 저는 깜짝 놀랐습니다. 정말 대단하시네요.
◇ 홍세아 : 감정 세계는 저희가 80개가 넘는 것 같아요.
◆ 김우성 : 제가 좀 학습해야 될 것 같아요. 저는 화나면 분노, 좋으면 웃음밖에 없는데 정말 대단합니다. 그만큼 치열하게 우리 음악이 AI와 또 전 세계인들에게 전달되기를 국립국악원이 노력하고 있고요. 또 우리 홍세아 연구사님이 그 일을 지금 담당하고 있습니다. 이름이 궁금합니다. 그럼 국악을 학습한 AI, 아직은 이제 하반기에 공개된다고만 알려져 있는데, 이름도 대국민 공모를 하시나요? 되게 궁금합니다.
◇ 홍세아 : 현재는 그냥 작년에 저희가 이제 성과보고 때 “AI 국악을 만나자” 이렇게 이제 주제를 좀 정했었는데요. 그런 플랫폼 이름도 한번 같이 국민과 고민을 해서 정할 수 있도록 저희도 노력을 해보겠습니다.
◆ 김우성 : 맞아요. 그냥 소리 이렇게 해도 되고요. 정말 소리도 있지만 영상을 만들어주는 정말 많은 AI의 접근성이 쉽고 세계인들이 쉽게 접할 수 있는 게 나왔으면 좋겠습니다. 앞으로도 그러면 꼭 굳이 이거는 일반인들에게 AI를 통해서 국악을 접근시키는 거 말고, 국악으로 새로운 음악을, 미래를 만들어 가시는 분들한테도 유용할 것 같아요. 활용 방향도 대충 어떨지 알려주시죠.
◇ 홍세아 : 네. 저희가 사실 활용 범위는 상상 이상으로 하면 할수록 되게 넓은 것 같습니다. 그래서 먼저 교육 현장에 큰 변화가 올 것이라고 생각이 드는데요. 그동안 국악기 장단이나 이론만으로 배우던 학생들도 이미 학교 현장에서 AI를 활용해서 직접 국악 창작도 하고 하는 것으로 알고 있는데, 그래서 거기서 더 나아가 음악의 구조, 우리 국악의 구조를 좀 자연스럽게 익히고 국악 선생님들, 학교 선생님들께서 국악 수업 시간에 수업 분위기에 맞는 국악 배경 음악을 즉석에서 생성해서 활용할 수도 있고, 또 국악 전공자들에게는 24시간 언제든지 함께 이제 연습할 수 있는 AI 협연 파트너라든지, AI 국악 비서가 좀 생기는 셈이 아닐까 생각해 봅니다. 뿐만 아니라 국내에만 머물지 않고 전 세계적으로 이제 뭐 지구 반대편에 있는 작곡가도 국악을 전혀 몰라도 “코리언 트레디셔널 인스트루먼트” 또는 “코리언 트레디셔널 뮤직” 같은 간단한 명령어만 입력을 해도 정말 우리가 국악원에서 지금 연구, 개발한 국악 음악 정보와, 감정 태깅 데이터들을 통해서 가장 한국적인 선율을 영화나 게임 산업에도 활용할 수 있고, 또 이제 전 세계 창작자들이 매일매일 새롭게 태어나는 그런 글로벌 창작 엔진이 좀 생겨서 이것들이 많이 활용될 수 있기를 좀 기대해 봅니다.
◆ 김우성 : 와, 그렇군요. 저희가 준비한 음악 중에 “아디동 블루스”라고 있는데요. 이거는 정말 들어보면요 깜짝 놀랍니다. 1950년도에 미군들이 한국에 와서 누군가 흥얼거리는 아리랑을 듣고 지금 살짝 밑에 깔려 드리고 있는데, 본인들 식으로는 이렇게 재미있게 만들었습니다. 왜 이 얘기를 드리냐 하면, 이제 AI가 있어서요. 들어보면 아리랑인데 아리랑 아닌 것 같거든요. 이제 제대로 아리랑을 이해할 수 있게 된 거죠. 그런 지평을 열어주셔서 정말 감사드리고요. 언제 또 이게 완성되거나 어느 정도 뭐랄까요? 시연할 수 있는 단계가 되면 저희 스튜디오에 나와 주셔서 한번 직접 저희가 다양한 음악들을 좀 에아한테 부탁하고 들려드리는 기회도 한번 마련해 주시면 좋을 것 같습니다.
◇ 홍세아 : 네. 감사합니다. 많은 관심 부탁드립니다.
◆ 김우성 : 예. 뜻 깊은 일 저희도 응원 드리고요. 오늘 귀한 시간 감사드립니다.
◇ 홍세아 : 네. 감사합니다. 새해 복 많이 받으세요.
◆ 김우성 : 새해 복 많이 받으세요. 지금까지 국립국악원 홍세아 학예연구사였습니다.
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