중세 성가를 분석했더니 카롤링거 세 왕조 국경이 드러나다

by 뷔르츠부르크 율리우스 막시밀리안 대학교Julius Maximilian University of Würzburg

트로프trope의 한 예: 찬송가 "Viri Galilei"(가운데, 빨간색으로 표시)는 예수 그리스도의 승천과 사도들이 이 사건을 어떻게 인식했는지에 대한 내용이다. 이 찬송가는 "사도들은 놀랐고, 천사들이 그들에게 말했다"라는 구절로 시작한다. 출처: 프랑스 국립도서관 / gallica.bnf.fr

 
특정 음악 장르의 확산은 중세 유럽 제국 간 국경을 반영한다.

이는 뷔르츠부르크 대학교University of Würzburg 음악학자가 수행한 연구 결과이며, 이 연구는 국제음악정보검색학회지Transactions of the International Society for Music Information Retrieval (ISMIR)에 게재되었다.

음악은 취향의 문제로 여겨지며, 팝과 록 같은 대중음악 장르부터 덥스텝의 전자음악적 사운드와 메탈적인 미학을 결합한 데스스텝과 같은 틈새 음악에 이르기까지 모든 취향에 맞는 장르가 존재한다.

중세 시대에 유행한 장르 중 하나는 트로프trope다. 트로프는 그레고리안 성가Gregorian chants에 삽입된 텍스트와 멜로디를 말한다. 

예를 들어, 트로프는 성경 이야기의 도입부나 성가에 대한 해설 역할을 할 수 있다.

이러한 삽입은 설교자들이 전례liturgies를 더욱 창의적으로 만들고자 하는 바람에서 생겨났다.
당시에는 성가 자체를 바꾸는 일이 엄격히 금지되어 있었기 때문이다.

성가는 교황이 받은 "하느님의 말씀word of God"으로 여겨졌고, 설교자들에게 전달되어야 할 내용이었다. 

팀 아이퍼트Tim Eipert는 새로운 디지털 모델을 사용해 163개 필사본에서 4,000개 이상 트로프 요소를 분석했다.

아이퍼트는 현재 뷔르츠부르크 율리우스 막시밀리안 대학교Julius-Maximilians-Universität Würzburg (JMU)의 디지털 음악 문헌학 및 음악 이론 분야 조교수인 파비안 모스Fabian Moss 지도 아래 박사 과정을 밟고 있다. 

이 모델은 트로프를 여러 단계와 네 가지 주요 클러스터로 분류했다.

이 방법은 합창곡 내 개별 삽입 부분을 이용해 그룹을 형성하고, 이를 지도에 표시할 수 있도록 했다.
이 곡들은 서기 9세기에서 14세기 사이에 작곡되었다.

악보들은 주로 현재의 프랑스, 독일, 스위스, 오스트리아, 이탈리아 및 영국 남부 지역에서 발견되었다. 

결과: 정치적 국경이 음악 교류에 미치는 영향

"서기 843년 베르됭 조약Treaty of Verdun 이후 당시의 정치적 국경으로 인해 코랄 음악chorales 확산이 심각하게 제한되었음이 분명해졌다. 코랄과 관련된 문화 교류는 당시 제국의 국경 너머로는 거의 이루어지지 않은 것으로 보인다"고 아이퍼트는 설명한다.

따라서 이 음악 전통은 유럽의 정치적 분열을 반영한다. 

베르됭 조약은 카롤링거 왕조Carolingians의 프랑크 왕국Frankish Empire을 세 개 영토로 분할했다.

경건왕 루이 1세Emperor Louis the Pious의 아들들인 로타르Lothar, 대머리왕 샤를 2세Charles the Bald, 게르만왕 루이 1세Louis the German는 새로운 제국들의 통치자가 각각 되었다.

그들의 영토는 로마에서 북해에 이르는 중앙 유럽 넓은 지역에 걸쳐 있었다. 

중세 코랄medieval chorales에서 테일러 스위프트Taylor Swift까지

"이 연구는 데이터 기반 방법론이 역사 음악학에 얼마나 강력한 도구가 될 수 있는지를 보여준다"고 JMU 소속 이 과학자는 말한다.

그의 모델은 다른 음악 장르에도 적용될 수 있으며 음악학의 경계를 넘어 확장될 수 있다. 

아이퍼트는 이미 이 도구를 수업에 통합했다.

예를 들어, JMU 학생인 제이슨 애커만Jason Ackermann은 이 도구를 사용해 유튜브에서 테일러 스위프트와 라디오헤드 영상 댓글을 분석하고 열성 팬을 식별했다. 

다음으로, 이 음악학자는 기존 애플리케이션에 추가 모델을 통합하는 데 집중할 것이다.

특히, 텍스트와 멜로디 요소를 클러스터에 포함시켜 트로프 분포를 더욱 정확하게 파악할 수 있도록 할 예정이다.

More information
Tim Eipert et al, Inferring Communities of Medieval Music Manuscripts Using Stochastic Block Models, Transactions of the International Society for Music Information Retrieval (2026). DOI: 10.5334/tismir.298 

The model is available as open source data.
Provided by Julius Maximilian University of Würzburg