심리적 제약을 활용한 다성 음악 패턴 탐색

본 논문은 심리학적 가중치 함수를 도입한 문자열 기반 패턴 발견 방법이 다성(polyphonic) 음악 코퍼스에서 화성 진행을 탐지하는 데 얼마나 효과적인지를 체계적으로 검증한다. 연구 배경으로는 기존 음악 정보학 연구에서 n‑그램을 활용해 패턴, 키, 장르 등을 추론해 왔으며, 몇몇 연구에서는 인간의 인지적 특성을 반영한 가중치가 성능을 향상시킨다고 보고했다. 그러나 이러한 심리학적 가중치는 화성 진행을 탐색하는 알고리즘에는 아직 적용되지 않은 상태였다. 연구 목표는 심리학적 가중치를 적용했을 때, 공통 실천 시대(common‑practice period)의 전형적인 종결 진행인 ii⁶–I64–V⁷–I를 가장 높은 평균 역순위(mean reciprocal rank, MRR)로 재현할 수 있는지를 확인하는 것이다. 이를 위해 275곡의 서양 고전 악보를 사용했으며, 각 악보는 실제 연주 녹음과 시간 정렬(time‑aligned)되어 있다. 먼저, Conklin(2002)의 전시(expansion) 기법을 적용해 모든 음표 시작 시점에 겹치는 음들을 복제함으로써 시간적으로 정밀한 이벤트 시퀀스를 만든다. 이어서 Quinn(2010)의 voice‑leading type 표현을 사용해 키에 무관하고 최적화된 화성 유형을 추출한다. 이 과정은 다성 텍스처에서 발생하는 복잡한 화성 관계를 단순화하면서도 음악적 의미를 보존한다. 패턴 발견 파이프라인은 세 가지 주요 파라미터로 구성된다. 1) Skip‑gram 설정: 고정된 스킵 수(0~4) 혹은 이벤트 간 시간 간격(0.5~2초) 내에 발생하는 n‑그램을 허용한다. 이는 전통적인 연속 n‑그램보다 더 유연하게 장기적·비연속적 패턴을 포착한다. 2) 가중치 함수: 각 n‑그램 카운트를