AI 음악 생성기, 수노
2025년 10월 23일 출간
국내도서 : 2025년 10월 23일 출간
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- ISBN 9791143014085
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작품소개
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01 디지털 음악의 역사와 AI 음악의 탄생
02 AI 음악 생성기의 발달과 다양성
03 수노, 등장과 파급력
04 수노 창작 음악의 특성
05 수노로 음악 만들기
06 수노, 교육 현장에서의 활용법
07 수노, 음악 교육 커리큘럼에서의 통합
08 AI 음악 생성과 윤리
09 AI 음악 생성기의 발전 방향과 교육적 적용
10 AI 음악 생성기의 미래
인류의 음악은 오랜 시간 동안 사람의 몸과 도구를 통해 만들어져 왔다. 손이나 목소리, 악기와 같은 도구들은 수천 년 동안 음악의 주된 매개였고, 작곡가는 청각과 감정을 바탕으로 곡을 구상해 왔다. 그러나 20세기 중반, 음악은 기술과 만나며 전례 없는 변화를 맞이하였다. 이는 바로 전자 음악과 디지털 음악의 시작이다. 디지털 음악의 역사는 음향 신호를 기록하는 방식의 변화로부터 시작된다. 20세기 중반까지 음악은 물리적 매체를 기반으로 저장 및 재생되었으나 1960∼1970년대 이후, 음향을 이산적인 숫자 신호로 변환하는 디지털 오디오 기술이 등장하면서 음악을 녹음하거나 재생하는 방식이 변화하기 시작했다.
-01_“디지털 음악의 역사와 AI 음악의 탄생” 중에서
수노의 탁월한 성능은 최첨단 AI 모델 아키텍처와 방대한 데이터 학습에 기반한다. 수노의 핵심 기술은 트랜스포머 기반의 모델에 있는 것으로 보고 있다. 이는 언어 모델인 GPT와 유사한 구조로, 문맥을 파악해 다음 단어를 예측하듯 음악의 패턴과 구조를 학습한다. 특히, 수노는 오디오 데이터를 직접 처리하는 End-to-End 방식(단일 시스템)을 채택했을 가능성이 높다. 이는 악보 데이터(MIDI)를 변환하는 과정 없이, 실제 음성 및 악기 소리의 파형 자체를 분석하고 생성하기 때문에 훨씬 자연스럽고 고품질의 결과물을 얻을 수 있다.
-03_“수노, 등장과 파급력” 중에서
수노는 단 몇 마디의 언어적 지시만으로도 완결된 곡을 생성해 내며, 학생들에게 즉각적인 창작 경험을 제공한다. 이는 음악 교육의 패러다임을 크게 전환시킨다. 기존에는 오랜 훈련과 전문적 지식을 필요로 했던 창작이 이제 누구에게나 열려 있으며, 학습자는 단순한 감상자나 연주자의 위치를 넘어 능동적 창작자로 변화한다. 나아가 수노의 활용은 학생들이 음악적 개념을 실제 맥락에서 이해하도록 돕고, 협력적 창작 활동을 가능케 하며 비판적 사고를 자극한다. 따라서 이 장에서는 수노가 실제 교육 현장에서 어떻게 활용될 수 있는지를 살펴보고자 한다.
-06_“수노, 교육 현장에서의 활용법” 중에서
전통적으로 교사는 지식을 전수하고 기술을 지도하는 권위적 존재였다. 그러나 AI가 곡을 ‘자동으로’ 생성해 주는 시대에, 교사의 역할은 학생들이 산출물을 분석하고 성찰하며, 그 속에서 의미를 발견하도록 돕는 촉진자로 전환된다. 교사는 더 이상 ‘정답’을 제시하지 않고, 오히려 학생들이 AI의 음악을 비판적으로 바라보고 자기 경험과 연결하도록 안내한다. 이는 교육이 산출 중심에서 성찰 중심으로 이동하는 전환의 계기를 마련한다. 궁극적으로 AI 음악 생성기의 교육적 적용은 단순히 새로운 기술의 도입이 아니라, 음악 교육의 본질-자신을 표현하고, 타인과 소통하며, 예술을 통해 세계를 이해하는 과정-을 다시 발견하는 계기다.
-09_“AI 음악 생성기의 발전 방향과 교육적 적용” 중에서
수노로 여는 생성 음악의 시대
아날로그에서 디지털, 그리고 알고리즘으로 이어진 음악 진화 위에 수노가 창작의 문턱을 낮추고 속도와 다양성을 극대화한다. 이 책은 AI 음악 생성기의 역사와 원리를 짚고, 무버트·사운드로우 등 동시대 도구와 비교하며 수노의 강점인 보컬 포함 완곡 생성과 직관적 프롬프트 시스템을 해부한다. 커스텀 모드, 곡 이어 만들기 등 실제 제작 절차를 튜토리얼로 안내하고, 수업 설계·프로젝트 아이디어로 교육 현장 통합 방안을 제시한다. 저작권·신용 표기·데이터 편향 등 윤리 쟁점을 균형 있게 다루고, 작곡가의 역할이 사라지지 않고 기획·감독·큐레이션으로 확장됨을 논증한다. 감정·맥락 기반 생성, 멀티모달 피드백 등 미래 로드맵을 통해 AI와 인간의 협업이 음악 생태계를 어떻게 재구성하는지 전망한다. 창작자와 교사, 정책 입안자 모두에게 실천 지침을 제공한다.
인물정보
경남대학교 사범대학 음악교육과 조교수다. 연세대학교 음악대학에서 작곡을 전공하였다. 이후 음악교육에 관심을 가지고 부산교육대학교에서 음악교육 석사학위 및 경성대학교 대학원에서 “쉔커식 분석이론에 근거한 작곡 지도방법 연구” (2023)로 음악학 박사학위를 받았다. 현재, 한국음악교육학회 상임이사, 한국예술교육학회 및 한국문화교육학회, 한국융합예술치료교육학회, 한국영유아음악교육학회 이사로 활동하고 있다. 주요 논문으로 “AI 음악생성기(Music Generator)의 음악작품 분석 및 음악교육적 시사점 고찰”(2024)과 “음악과 교육과정 창작 영역의 내용과 AI 음악생성기의 창작 방식 간의 관계성 분석”(2024)이 있다. 그 외 공동연구 논문으로는 “Suno AI와 Udio AI로 만든 음악 작품 분석”(2024)과 “2022 개정 중·고등학교 음악 교과서에서 AI 창작활동의 음악 개념 적용 범위”(2025) 등이 있다.
부산교육대학교 음악교육과 전 교수다. 서울대학교 음악대학 성악과를 졸업하고, 동대학원에서 음악교육 석사를 받았다. 헝가리 코다이 음악원에서 최고과정을 졸업하고, 단국대학에서 교육학 박사학위를 받았다. 한국교육과정평가원에서 10년간 연구원으로 재직했으며, 2007년부터 근무한 부산교대에서 2025년 8월 31일에 정년퇴직하였다. 2007년부터 2025년까지 금성출판사, 음악과생활 등 초중고등학교 음악 교과서를 다수 집필하였으며, 그 외 연구 논문으로 “양(Yang)의 리듬표기법에 대한 초등학생의 리듬학습효과 검증”(2023), “AI 음악 생성기 수노(Suno)의 교육적 가치에 대한 예비교사의 인식” (2024), “한국과 조총련의 음악 교과서에 제시된 민요의 동질성 분석”(2016), “싱가포르 초등학교 음악 교과서에 제시된 국가교육노래(NE Songs)의 의미와 학습 내용 연구”(2014), “인공지능(AI) 음악생성기(Music Generator)의 발달에 따른 음악창작교육의 지향”(2023), “AI 음악 생성기 수노(Suno)의 입력값과 반영값의 관계 분석”(2025) 등 40여 편의 논문을 KCI, SCOPUS 등 등재학술지에 게재했다.
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