인공지능 기술(技術)이 요구하는 국악의 새로운 기술(記述)

김병오

doi:10.37524/HUCO.2026.01.22.125

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김병오 (전주대학교)

저널정보: 전주대학교 한국고전학연구소 공존의 인간학 공존의 인간학 제15집

발행연도: 2026.1

수록면: 125 - 159 (35page)

DOI: 10.37524/HUCO.2026.01.22.125

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In the age of generative AI, the proliferation of Western-biased music models at home and abroad necessitates a rapid response from the Gugak (Korean traditional music) community. Accordingly, this study explored methods for transforming existing Gugak archives into AI training data. In the field of Gugak, structured metadata has been central to data description (記述), both in archiving and in the construction of training data. Conversely, data description within the AI ecosystem is increasingly trending towards unstructured natural language narratives. Amid this trend, recent research has demonstrated that hybrid AI models—which combine structured data with descriptive, natural language-oriented data—improve both the generation quality of the output and user controllability. Therefore, this paper proposes advancing toward a hybrid data curation model by upcycling existing domestic archive data, such as that held by the National Gugak Center.

#국악 #생성형 인공지능 #정형적 메타데이터 #자연어 주석 #하이브리드 데이터 모델 #아카이브 업사이클링 #Gugak #Generative AI #Structured Metadata #Natural Language Caption #Hybrid Data Model #Archive Upcycling

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