[논문]보컬 가창 훈련을 위한 CAI 개발 연구

문원경; 이승연

doi:10.17210/jhsk.2016.11.11.3.13

보컬 가창 훈련을 위한 CAI 개발 연구
A Study on the CAI Development for Vocal Training in Applied Music 원문보기

한국HCI학회논문지 = Journal of the HCI Society of Korea, v.11 no.3, 2016년, pp.13 - 22

문원경 (상명대학교 일반대학원 뮤직테크놀로지 학과) , 이승연 (상명대학교 일반대학원 뮤직테크놀로지 학과)

초록
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실용음악의 가창 및 악기에 대한 도제식 교육방식은 국내에 실용음악 교육이 도입된 이후부터 지금까지 큰 변화 없이 수용되어 왔다. '1대1 개인 레슨'이나 배정된 '전공지도 교수자에 의한 도제식 교육법' 이외의 다른 교수법에 대한 논의나 제안이 제기된 사례가 많지 않다. 1980년대 후반, 실용음악 교육이 국내에 소개된 이후 지금까지 실용음악 교육을 위한 CAI(Computer Aided Instruction) 코스웨어 개발은 실용음악 이외의 분야에서처럼 활발하게 이루어지지 않았다. 물론, 실용음악 분야에서도 컴퓨터를 활용한 음악 프로듀싱이나 영상 음악 분야의 비약적인 발전이 있었다. 하지만 발전된 컴퓨터 프로그램이 실용음악 교육에 적극적으로 적용되지 않고 있는 상황이다. 본 연구에서는 음악 제작 소프트웨어의 발전된 기능들을 활용하여 실용음악 가창 분야에서 전통적인 도제식 교육을 개선하기 위한 학습 방법에 대해 연구하고자 한다. 특히 본 논문에서는 음원의 음정 보정을 위해 개발된 피치 쉬프트(Pitch Shift)기술인 오토 튠(auto tune)을 활용한다. 이것을 통해 음정에 관한 실시간 피드백이나 녹음 후 모니터를 시각적으로 제공하여 가창 훈련 시 음정 정확성 향상을 유도할 수 있는 학습 방법을 제시하고자한다. 물론 가창력을 판단할 때 음정 정확도만 평가 되는 것은 아니며 음정 정확도 역시 발성, 발음 등의 복잡한 신체 능력에 영향을 받는다. 하지만 이 연구로 컴퓨터를 활용하는 교육이 실용음악 보컬 학습자들에게 시간적, 공간적 제한을 극복하여 더 효율적인 가창 훈련을 할 수 있는 방법 중 하나를 제시 할 수 있을 것으로 기대한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Vocal and instrument apprenticeship in applied music has been accepted without significant changes since the introduction of applied music education to South Korea. Few discussions or suggestions about other types of teaching than 'one-to-one lessons' or 'education of apprentices by assigned specialists' have been made. Since the introduction of applied music education to South Korea late in the 1980s, the CAI(Computer Aided Instruction) courseware development for applied music education has not actively been under way. The area of applied music has also made rapid progress in terms of music producing or music videos using computers. Actually, the improved computer program is not positively applied to applied music education. This study aimed to present learning methods using the improved functions of music production softwares to improve the traditional apprenticeship system in the area of vocal training in applied music. In particular, it used the technique of auto tune-pitch shift developed for interval correction in sound sources. By giving real-time feedbacks concerning intervals or monitors visually after recording, it intended to present a learning method to induce improvement in accuracy of intervals in vocal training. This study is expected to present a method that allows vocal trainers to overcome temporal and spatial limitations in applied music and make their vocal training more efficient.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 기존 도제식 실용음악 보컬 교육보다 학습자의 교육성과를 높이기 위해 다른 용도로 쓰던 소프트웨어를 보컬 음정 향상 교육에 접목한 교육과정을 연구했다. 기본적으로 교수·학습자에게 청각적 정보에 의존한 기존 교육 보다 시각화된 정보를 제공하는 것으로 교육성과 향상을 제시했다.
본 논문은 기존의 보컬 음정 교육 방식보다 오토 튠을 이용한 시각화 학습 방식이 성취도와 학습 만족도를 더 높이는지 분석하는 것이 핵심이다. 학습 성취도는 통제된 상황에서 오토 튠 프로그램을 사용하여 3차례에 걸쳐 학습자가 녹음한 음원을 수치화 시켜 정량화된 데이터로 학습자의 음정 정확도가 얼마나 향상되었는지 분석하여 증명할 것이다.

가설 설정

가설1, FFT기술 기반의 오토 튠을 이용한 실용음악 보컬 음정 정확도 학습은 학습자의 학업 성취도 향상(보컬 음정 정확도 향상)에 기여한다. 가설2, 기존의 학습방법에 비해 학습자의 만족도가 높다.
가설1, FFT기술 기반의 오토 튠을 이용한 실용음악 보컬 음정 정확도 학습은 학습자의 학업 성취도 향상(보컬 음정 정확도 향상)에 기여한다. 가설2, 기존의 학습방법에 비해 학습자의 만족도가 높다. 이 가설에 대한 증명 방법은 3차례에 걸친 보컬 음정 시각화 측정을 통한 음정 정확도를 비교 분석하는 방식으로 진행했다.

제안 방법

또한 학습 도구에 대한 개발 역시 발전된 컴퓨터 소프트웨어 기술력을 활용하여 학습 효과를 높이는 연구가 깊이 있게 진행되고 있지 않은 실정이다. 그렇기 때문에 본 논문에서는 보컬 교육 분야에 보다 발전된 컴퓨터 소프트웨어 기술을 접목시키려한다. 그리고 그것을 새로운 학습 모델로 구체화시켜 현장 적용이 가능하게 하는 것에 주안점을 두고자 한다.

대상 데이터

실험에 참가한 인원은 총 15명이고 실험대상자의 구성과 실험 대상자들이 인지하고 있는 기존의 학습내용에 대한 정보는 다음표 5, 표 6의 내용과 같다. 기본적으로 15명 전원이 실용음악 교육기관에서 기존의 도제식 1대1 개인레슨을 받아온 학생들이다.

데이터처리

설문을 통해 학습자의 상태, 학습운영, 시스템 환경, 교수자의 역량 등이 전체 학습만족도에 어떠한 영향을 미치는지 각 요소별로 동의 정도에 해당하는 빈도, 응답 평균에 대한 표준편차를 통계 분석했다. 설문은 5단계 등간 척도로 각 항목마다 동의 수준을 전혀 그렇지 않다, 그렇지 않다, 보통이다, 그렇다, 매우 그렇다로 구분했고 그것을 통해 평균값을 산출했다.
가설2, 기존의 학습방법에 비해 학습자의 만족도가 높다. 이 가설에 대한 증명 방법은 3차례에 걸친 보컬 음정 시각화 측정을 통한 음정 정확도를 비교 분석하는 방식으로 진행했다. 그리고 이러한 컴퓨터 보조교육(CAI)환경에서 학습자의 학습 만족도에 영향을 주고 있는 요인이 무엇인지 부가적인 설문과 통계 분석을 통해 정리했다.
학습자의 상태, 학습운영, 시스템 환경, 교수자 등 4개 분야에서 학습자의 태도요인, 학습 몰입도 요인, 학습 설계의 적절성, 학습 환경 구축의 편의성, 학습 시스템 사용 의지, 교수자의 숙련도 등 6가지 변수를 측정하였고 이들 6가지 구분과 관련 된 총 18가지 질문(14번 문항 ~ 31번 문항까지)에 대해 리커트(Likert) 5단 척도를 적용하여 각 항목에 대한 피실험자의 동의 정도를 기록하게 하였다. 이 후 위 6가지 변수 중 컴퓨터를 활용한 음정 시각화 교육의 학습 만족도에 영향을 주는 요소를 구분했고 각 요소의 설문 내용과 그 결과를 바탕으로 기술 통계 분석했다. 설문의 1~13번까지의 내용은 위 3.

이론/모형

본 논문에서 사용한 장비는 기본적으로 Steinberg사에서 개발한 플러그인 표준 규격으로 컴퓨터상에서 동작하는 VSTi(Virtual Studio Technology Instrument)를 사용했다.

성능/효과

이러한 방식은 시간적으로 연주 이후 사라져 버리는 데이터를 녹음이라는 방식으로 통해 시각화 하고 그것에 대한 분석 자료의 제공에 핵심이 있다. 본론에서 진행했던 음정 녹음 후 시각화 자료들을 가지고 학습차시에 적용시켰던 결과 FFT기술 기반의 오토 튠을 이용한 실용음악 보컬 음정 정확도 학습은 학습자의학업 성취도 향상(보컬 음정 정확도 향상)에 기여한다는 가설이 증명되었다. 물론 학습자의 연주 상황을 분석하고 그것의 개선을 위해서 어떤 지도를 해야 하는가에 대한 부분은 여전히 교수자의 개인적인 역량으로 남는다.
설문조사를 통해 보컬 실험 참가자들이 새로운 학습 방식을 익히는데 더 많은 시간이 필요하며 학습 시스템 환경의 구축을 더 용이하게 만들어야지만 오토 튠을 이용한 음정 정확도 향상 학습 시스템을 학습자들이 채택하고 지속적인 사용 의지를 갖게 될 것이라는 점이 밝혀졌다. 그러나 분명한 것은 이러한 학습방법이 교수자와의 소통을 더 좋게 하며 학습자의 학습 태도를 개선시키고 기존의 학습법보다 학습 설계가 더 적절하다고 인지하게 되었다는 점은 긍정적이라고 판단할 만하다.
위 두 가지의 이유로 기존의 전통적인 보컬 교육보다 연주의 녹음 방식을 통한 가창의 시각화 전략이 학습 효과를 높일 수 있는 가능성이 크다고 할 수 있다.
위와 같은 실험 결과를 통해 최초 1차 녹음 테스트 시 음정 정확도가 낮았던 하위 그룹 학생들이 3차례에 걸린 테스트에서 평균 정확도 67%, 2차 녹음 시 평균 정확도 70%, 3차 녹음 시 평균 정확도 84%를 보여 큰 폭으로 정확도가 향상된 것을 알 수 있었다. 이 결과는 첫 번째 가설인 오토 튠을 이용한 시각화 학습이 실용음악 보컬 학습자의 학업 성취도 향상(보컬 음정 정확도 향상)에 기여 하고 있다는 것이 증명되었다.
위와 같은 실험 결과를 통해 최초 1차 녹음 테스트 시 음정 정확도가 낮았던 하위 그룹 학생들이 3차례에 걸린 테스트에서 평균 정확도 67%, 2차 녹음 시 평균 정확도 70%, 3차 녹음 시 평균 정확도 84%를 보여 큰 폭으로 정확도가 향상된 것을 알 수 있었다. 이 결과는 첫 번째 가설인 오토 튠을 이용한 시각화 학습이 실용음악 보컬 학습자의 학업 성취도 향상(보컬 음정 정확도 향상)에 기여 하고 있다는 것이 증명되었다.
60점으로 나타나 실험 참여자들 대부분은 이전에 오토 튠 프로그램을 사용해본 적이 없었고 사용된 오토 튠 프로그램은 사용하기가 크게 어렵지는 않은 것으로 나타났다. 전체적으로 기존의 1대 1대면 방식에 비해 오토 튠 프로그램을 이용한 음정 정확도 향상 학습방식은 학습 시 집중력을 더 요구하는 것으로 나타나 기존의 방식보다 높은 학습자 몰입도를 보였다.
이러한 결과는 교수자의 교수 행동 적절성에 대한 조사에서 오토 튠 프로그램을 이용한 음정 정확도 향상 학습이 교수자와의 소통에 도움이 되시나요?’의 경우에 높음을 알 수 있다. 전체적인 설문조사의 내용을 바탕으로 오토 튠을 이용한 보컬 음정 정확도 학습에 대한 실험 참가자들이 만족한 요소의 순위는 교수자와의 소통에 대한 부분, 학습자의 학습태도 개선, 적절한 학습설계, 시스템 환경 구축의 용이, 학습자의 몰입도 향상, 학습시스템 사용 유지에 대한 의지 순으로 나타났다. 그 내용을 정리하면 다음 표 15와 같다.

후속연구

또한 학습자가 몰입도를 높이고 오토 튠을 이용한 음정 시각화 학습 방법을 지속적으로 채택하게 하기 위해서는 학습 시스템의 구축을 보다 용이하게 하고 오토 튠 프로그램 사용 교육에 대해 더 많은 시간과 연구가 필요하다는 점이 과제로 남았다. 그러나 그동안 발전된 기술을 보다 적극적으로 실용음악 교육에 활용하지 못했고, 교육적 활용을 제시하더라도 학습 전략 및 설계 등 구체화 된 방향을 제시한 연구가 다른 학문 분야에 대해 미비했기 때문에 이러한 연구가 적용되고 개선되는 과정 중 미래지향적인 실용음악 교육 방법이 지속적으로 제안될 것을 기대한다.
그리고 그것을 새로운 학습 모델로 구체화시켜 현장 적용이 가능하게 하는 것에 주안점을 두고자 한다. 또한 보컬 교육에는 여러 가지 중점 분야가 있겠지만 그 모두를 포괄적으로 다루기보다 음정의 정확성 향상이라는 것에 교육 목적을 집중하여 학습법을 개발하려고 한다. 그 이유는 포괄적인 분야보다 선택된 집중화 분야에서 연구된 학습법을 바탕으로 차후 보컬교육의 다른 분야에 적용시킬 수 있는 토대를 마련하고자하기 때문이다.
물론 학습자의 연주 상황을 분석하고 그것의 개선을 위해서 어떤 지도를 해야 하는가에 대한 부분은 여전히 교수자의 개인적인 역량으로 남는다. 또한 학습자가 몰입도를 높이고 오토 튠을 이용한 음정 시각화 학습 방법을 지속적으로 채택하게 하기 위해서는 학습 시스템의 구축을 보다 용이하게 하고 오토 튠 프로그램 사용 교육에 대해 더 많은 시간과 연구가 필요하다는 점이 과제로 남았다. 그러나 그동안 발전된 기술을 보다 적극적으로 실용음악 교육에 활용하지 못했고, 교육적 활용을 제시하더라도 학습 전략 및 설계 등 구체화 된 방향을 제시한 연구가 다른 학문 분야에 대해 미비했기 때문에 이러한 연구가 적용되고 개선되는 과정 중 미래지향적인 실용음악 교육 방법이 지속적으로 제안될 것을 기대한다.
본 논문은 기존의 보컬 음정 교육 방식보다 오토 튠을 이용한 시각화 학습 방식이 성취도와 학습 만족도를 더 높이는지 분석하는 것이 핵심이다. 학습 성취도는 통제된 상황에서 오토 튠 프로그램을 사용하여 3차례에 걸쳐 학습자가 녹음한 음원을 수치화 시켜 정량화된 데이터로 학습자의 음정 정확도가 얼마나 향상되었는지 분석하여 증명할 것이다. 그리고 학습 만족도는 실험 이후 설문조사를 통해 실험 시 설계했던 요소가 학습자의 만족도에 영향을 주는지 분석하는 방법으로 살펴볼 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	실용음악 교육의 세부 전공은?	국내 실용음악 교육에 관련해서는 다양한 연구들이 있어왔다. 실용음악 교육에서 세부 전공은 크게 보컬, 기악, 작·편곡, 음향이 기본이며 기관별로 종교음악, 랩뮤직(Rap Music), EDM (Electronic Dance Music)과 같은 장르 전공을 운영하는 곳도 있다. 하지만 다양한 세부 전공에도 불구하고 전공별 교과 교육은 전통적으로 1대 1 개인 레슨 방식을 택하고 있다[1].
	보컬 쏠림 현상이란 무엇인가?	다양한 요인 – 미디어를 통한 대중음악 직업 및 관련 내용에 대한 노출 증가 등 – 으로 인해 실용 음악 관련 학과는 비약적인 양적 성장을 했다. 그리고 학습자들의 대부분은 실용음악의 다양한 전공 – 기악, 작곡, 음향, 영상 음악 등 - 중에 특히 보컬에 집중되고 있다. 하지만 이러한 ‘보컬 쏠림 현상’에 비해 보컬 교육에 대한 교육학적인 접근이나 학습 효율성을 신장시켜줄 수 있는 다양한 교육공학적인 접근은 미미한 상태이다.
	보컬 전공을 개설하고 있는 여러 교육시설들의 한계점은?	하지만 이러한 ‘보컬 쏠림 현상’에 비해 보컬 교육에 대한 교육학적인 접근이나 학습 효율성을 신장시켜줄 수 있는 다양한 교육공학적인 접근은 미미한 상태이다. 더욱이 실용음악 분야의 보컬 전공을 개설하고 있는 영리 학원, 평생교육시설, 직업훈련원, 예술 고등학교, 대학, 심지어 대학원뿐만 아니라 대안교육시설까지 보컬 학습의 커리큘럼이나 교육 과정은 거의 유사하며 수준별 차등성도 찾아보기 힘든 상황이다. 기본적으로 실용음악 보컬 교육은 전통적인 도제식 면대면 교육방식이며 교과과정 역시 교수자의 개인적인 역량에 따라 천차만별이다.

참고문헌 (10)

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Heinich, R., Molenda, M. and Smaldino, S. E. Instructional Media and Technologies for Learning. 11th Ed. New York: Pearson Education. pp. 56-62. 2002.
박재록. 뮤직테크놀로지의 이해. 파주: 음악세계. 2015.
Welch, G. F., Howard, D. M. and Rush, C. Realtime Visual Feedback in the Development of Vocal Pitch Accuracy in Singing. SAGE journal. 17(2). Psychology of Music. pp. 146-157. 1989.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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