AI 음악 생성으로 아트리스트에서 저작권료 받는 방법 완벽 정리
AI 기술의 눈부신 발전은 이제 우리 삶의 거의 모든 영역에 스며들어 혁신을 일으키고 있습니다. 특히 창작의 영역, 그중에서도 음악 분야는 인공지능(AI)이 만들어내는 혁명적인 변화를 가장 극적으로 경험하고 있는 분야 중 하나라고 할 수 있습니다. 상상해 보십시오. 컴퓨터가 스스로 음악을 작곡하고, 편곡하며, 심지어는 완벽한 음원까지 만들어내는 시대가 도래한 것입니다. 이러한 기술은 단순한 호기심을 넘어, 새로운 수익 창출의 기회를 열어주고 있으며, 특히 '아트리스트(Artlist)'와 같은 플랫폼에서 AI가 생성한 배경 음악(BGM)을 판매하고 저작권료를 받는다는 것은 더 이상 먼 미래의 이야기가 아닌, 현실적인 비즈니스 모델로 자리 잡고 있습니다.
AI 음악 생성, 그 혁명적인 가능성
AI 음악 생성 기술은 컴퓨터 알고리즘이 인간의 개입 없이 스스로 음악을 만들어내는 과정을 의미합니다. 이는 마치 인간 작곡가가 멜로디와 하모니, 리듬을 조합하여 새로운 곡을 창작하는 것과 같은 원리인데요, 다만 이 모든 과정이 인공지능에 의해 자동화된다는 점이 결정적인 차이라고 할 수 있습니다. 그렇다면 AI는 과연 어떻게 음악을 창작하는 것일까요? 여러분은 혹시 AI가 단순히 기존 음악을 짜깁기하는 것이 아니냐고 생각하실지 모르겠습니다. 하지만 실제로는 훨씬 더 복잡하고 정교한 기술이 적용되어 있습니다.
AI 음악 생성의 핵심에는 '머신러닝(Machine Learning)'과 '딥러닝(Deep Learning)'이라는 기술이 자리 잡고 있습니다. 특히 딥러닝의 한 분야인 '생성형 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN)'이나 '트랜스포머(Transformer)'와 같은 아키텍처는 AI가 음악을 이해하고 창작하는 데 혁혁한 공을 세우고 있습니다. 쉽게 말하자면, AI는 방대한 양의 기존 음악 데이터를 학습합니다. 이 데이터에는 장르, 템포, 악기 구성, 감정 표현 등 음악을 구성하는 수많은 요소들이 포함되어 있지요. AI는 이 데이터를 분석하여 음악의 패턴, 구조, 그리고 심지어는 감성적인 특징까지도 학습하게 됩니다. 이 과정은 마치 인간이 수많은 명곡을 듣고 분석하며 자신만의 작곡 능력을 키워나가는 것과 매우 흡사하다고 할 수 있습니다.
예를 들어, AI는 재즈 음악 수만 곡을 학습함으로써 재즈 특유의 코드 진행, 스윙 리듬, 즉흥 연주의 패턴 등을 익히게 됩니다. 그리고 나서, "밝고 경쾌한 느낌의 팝 BGM을 만들어줘"라고 명령하면, 학습된 지식을 바탕으로 완전히 새로운, 하지만 팝 음악의 특징을 정확히 반영하는 곡을 만들어내는 것입니다. 이처럼 AI는 단순한 데이터 조합을 넘어, 학습된 패턴을 기반으로 '새로운 것'을 창조하는 능력을 보여주고 있으며, 이는 과거에는 상상하기 어려웠던 혁명적인 발전이라고 할 수 있습니다. AI 음악 생성 툴의 발전은 마치 마법사가 주문을 외우듯 원하는 음악을 즉시 만들어낼 수 있게 하는 강력한 도구를 우리에게 선사한 것이나 다름없습니다.
아트리스트, 창작자를 위한 플랫폼의 이해
아트리스트(Artlist)는 고품질의 로열티 프리(Royalty-Free) 음악과 영상 소스를 제공하는 세계적인 구독 기반 플랫폼입니다. 여러분이 유튜브 크리에이터이거나 영상 제작자라면, 아마 한 번쯤은 아트리스트와 같은 플랫폼의 필요성을 절실히 느껴보셨을 것입니다. 왜냐하면 영상에 사용할 음악이나 영상 소스를 찾을 때, 복잡한 저작권 문제나 비싼 라이선스 비용 때문에 어려움을 겪는 경우가 비일비재하기 때문입니다. 바로 이러한 문제점을 해결하기 위해 아트리스트와 같은 플랫폼이 등장한 것입니다.
아트리스트의 핵심 비즈니스 모델은 '구독을 통한 로열티 프리 라이선스 제공'에 있습니다. 즉, 영상 제작자나 기업은 일정 금액을 구독료로 지불하면, 아트리스트가 보유한 방대한 라이브러리의 모든 음악과 영상 소스를 자유롭게 사용할 수 있는 라이선스를 얻게 됩니다. 여기서 '로열티 프리'라는 개념이 매우 중요한데요, 이는 한 번 라이선스를 구매하면 추가적인 사용료(로열티) 없이 무제한으로 사용할 수 있다는 의미입니다. 일반적인 음악 저작권 라이선스가 사용 횟수나 매체에 따라 추가 비용을 요구하는 것과는 매우 대조적이지요. 이러한 모델은 사용자들이 저작권 걱정 없이 창작 활동에 집중할 수 있도록 돕는 동시에, 양질의 콘텐츠를 안정적으로 확보할 수 있게 해줍니다.
그렇다면 아트리스트는 창작자들에게 어떻게 수익을 지급할까요? 아트리스트는 크리에이터 친화적인 수익 분배 모델을 가지고 있다고 알려져 있습니다. 구체적인 수익 분배율은 계약에 따라 달라질 수 있지만, 일반적으로 창작자가 자신의 음악을 아트리스트에 제공하면, 아트리스트의 구독 수익 중 일정 비율을 정기적으로 지급받는 방식으로 운영됩니다. 이는 마치 유튜브가 광고 수익을 크리에이터와 공유하는 것과 유사한 개념이라고 할 수 있습니다. 중요한 것은 음악이 다운로드되거나 스트리밍되는 횟수와 관계없이 구독 수익을 기반으로 한 공정한 분배가 이루어진다는 점입니다. 이처럼 아트리스트는 양질의 콘텐츠를 안정적으로 공급받기 위해 창작자들에게 매력적인 수익 구조를 제공하고 있으며, 이 점이 바로 AI 음악 생성자들이 주목해야 할 핵심적인 기회 요소가 되는 것입니다.
| 특징 | 설명 |
|---|---|
| 모델 | 구독 기반 로열티 프리 라이선스 제공 |
| 수익 구조 | 플랫폼 구독 수익의 일정 비율을 창작자에게 분배 |
| 장점 | - 복잡한 저작권 문제 없이 음악 사용 가능 - 안정적인 수익 창출 기회 제공 - 전 세계 수많은 사용자들에게 음악 노출 |
| 사용자 | 영상 제작자, 유튜버, 영화 제작자, 광고 대행사 등 |
| 콘텐츠 | 고품질 음악, 사운드 이펙트, 영상 소스 |
| 아트리스트의 이러한 구조는 AI 음악 생성 툴로 만든 BGM을 판매하기에 매우 적합한 환경을 제공합니다. 왜냐하면 AI는 단시간에 대량의 음악을 생성할 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 아트리스트는 이러한 대량의 고품질 음악을 필요로 하는 플랫폼이기 때문입니다. 즉, AI는 공급 측면에서, 아트리스트는 수요 측면에서 서로의 필요를 완벽하게 충족시켜줄 수 있는 이상적인 파트너십을 형성할 수 있는 것이지요. |
AI 음악으로 아트리스트에 도전하기
AI 음악 생성 툴로 만든 BGM을 아트리스트에 판매하여 저작권료를 받는 과정은 몇 가지 중요한 단계를 거쳐야만 합니다. 단순히 AI가 음악을 만들었다고 해서 바로 수익으로 연결되는 것은 절대로 아니기 때문입니다. 가장 먼저 해야 할 일은 고품질의 음악을 생성하는 것입니다. 물론 AI가 음악을 만들어주기는 하지만, 아직까지는 인간의 섬세한 터치와 전문적인 후반 작업이 필수적이라고 할 수 있습니다. 생성된 음악이 단순히 괜찮은 수준을 넘어, 상업적으로 활용될 수 있을 만큼의 퀄리티를 갖춰야만 합니다. 이는 마치 AI가 그린 그림이라도 전문가의 보정 작업을 거쳐야 명작으로 탄생하는 것과 같은 이치입니다.
음악의 퀄리티를 높이는 데 있어서 가장 중요한 부분은 '믹싱(Mixing)'과 '마스터링(Mastering)' 과정입니다. AI가 생성한 원본 음원은 아직 다듬어지지 않은 원석과 같다고 할 수 있습니다. 믹싱은 각 악기 소리의 볼륨, 팬(좌우 배치), 이펙트 등을 조절하여 전체적인 사운드의 균형을 맞추는 작업이며, 마스터링은 믹싱이 완료된 음원을 최종적으로 다듬어 음량을 최적화하고 상업적인 표준에 맞추는 작업입니다. 이 두 가지 과정은 음악의 완성도를 결정짓는 매우 중요한 요소이므로, 전문적인 지식을 갖춘 엔지니어의 도움을 받거나, 직접 학습하여 충분한 실력을 갖추는 것이 필수적입니다. 여러분은 혹시 AI가 모든 것을 다 해주는데 왜 이런 번거로운 작업을 해야 하냐고 생각하실 수 있습니다. 하지만 사실은 그렇지 않습니다. 최종 퀄리티는 수익과 직결되는 문제이기 때문에, 이 과정에 대한 투자는 절대로 소홀히 해서는 안 됩니다.
다음으로 중요한 것은 아트리스트의 '크리에이터 지원' 절차를 이해하고 따르는 것입니다. 아트리스트는 단순히 모든 음악을 무분별하게 받지 않습니다. 일정 수준 이상의 퀄리티와 독창성을 갖춘 음악만을 선별하여 라이브러리에 포함시키는 엄격한 심사 과정을 거칩니다. 이는 아트리스트가 고품질 콘텐츠 플랫폼으로서의 명성을 유지하기 위한 당연한 조치라고 할 수 있습니다. 따라서 여러분의 AI 생성 음악이 심사 과정을 통과하기 위해서는 다음과 같은 사항들을 반드시 고려해야 합니다.
독창성 및 품질: AI가 만들었더라도 기존 음악과 차별화되는 독창적인 느낌이 있어야 하며, 사운드 퀄리티는 최고 수준이어야 합니다. 잡음이 있거나 음질이 낮은 음악은 절대로 통과할 수 없습니다.
다양한 장르 및 분위기: 아트리스트는 다양한 영상 콘텐츠에 활용될 수 있는 폭넓은 음악을 선호합니다. 특정 장르에만 치우치지 않고, 밝음, 어두움, 긴장감, 평온함 등 다양한 분위기의 음악을 제공하는 것이 유리합니다.
적절한 길이: BGM은 영상에 활용되는 특성상 너무 길거나 짧지 않은, 적절한 길이가 중요합니다. 보통 1분에서 3분 사이의 길이가 선호됩니다.
메타데이터의 중요성: 음악을 업로드할 때는 장르, 분위기, 악기 구성, 키워드 등 정확하고 상세한 메타데이터를 입력해야 합니다. 이는 사용자들이 여러분의 음악을 쉽게 찾을 수 있도록 돕는 핵심 요소입니다. 메타데이터는 마치 도서관의 책을 찾을 때 필요한 정확한 분류 체계와 같다고 생각하시면 됩니다.
아트리스트의 심사를 통과하고 나면, 여러분의 AI 생성 BGM은 아트리스트 라이브러리에 추가되어 전 세계 수많은 영상 제작자들에게 노출됩니다. 그리고 이제부터 여러분은 정기적으로 아트리스트로부터 저작권료를 지급받게 되는 구조에 진입하게 되는 것입니다. 이는 AI 기술이 단순히 재미있는 도구를 넘어, 실질적인 경제적 가치를 창출하는 수단이 될 수 있음을 명확히 보여주는 사례라고 할 수 있습니다.
AI 음악의 저작권, 과연 누구에게 있을까?
AI가 생성한 음악의 저작권 문제는 현재 전 세계적으로 뜨거운 논쟁이 되고 있는 매우 복잡하고도 중요한 사안입니다. 얼핏 생각하면 AI가 만들었으니 AI의 소유가 아니냐고 생각하실 수도 있습니다. 하지만 전혀 그렇지 않습니다. 대부분의 국가에서 저작권은 '인간의 창작물'에만 부여되는 것이 일반적인 원칙이기 때문입니다. 즉, AI는 도구일 뿐, 법적인 주체가 될 수 없다는 것이 현재까지의 지배적인 견해라고 할 수 있습니다. 그렇다면 AI가 만든 음악의 저작권은 과연 누구에게 있을까요? 이 질문에 대한 답은 AI를 활용하여 음악을 생성한 '인간'에게 저작권이 귀속될 가능성이 높다는 것입니다.
저작권법은 창작자의 '노력'과 '독창성'을 보호하는 것을 목적으로 합니다. AI 음악 생성 툴을 사용하는 것은 마치 작곡가가 신디사이저나 컴퓨터 프로그램을 사용하여 음악을 만드는 것과 유사하게 볼 수 있습니다. 즉, AI 툴은 창작을 돕는 '도구'에 불과하며, 최종 결과물에 대한 창작적 기여와 의사결정은 여전히 인간이 수행한다고 보는 것이지요. 예를 들어, 여러분이 AI에게 특정 스타일의 음악을 만들도록 지시하고, 생성된 여러 음악 중에서 가장 마음에 드는 것을 선택하며, 필요에 따라 수정하거나 후반 작업을 통해 완성도를 높였다면, 이러한 '선택'과 '수정', 그리고 '최종적인 완성'에 대한 인간의 개입이 저작권의 근거가 될 수 있습니다. 이 과정은 마치 조각가가 망치와 끌이라는 도구를 사용하여 작품을 만드는 것과 같다고 볼 수 있습니다. 망치와 끌은 작품의 주인이 될 수 없는 것이지요.
하지만 문제는 여기서 끝이 아닙니다. AI가 완전히 '자율적으로' 음악을 생성했을 경우의 저작권은 더욱 복잡한 논의가 필요합니다. 만약 AI가 인간의 구체적인 지시 없이 스스로 데이터를 학습하고, 새로운 음악을 무작위로 생성했다고 가정해 봅시다. 이 경우, 누가 저작권을 주장할 수 있을까요? 이와 관련해서는 여러 가지 견해가 존재합니다. 어떤 전문가들은 AI 개발자나 AI 소유자에게 저작권이 귀속되어야 한다고 주장하기도 하고, 또 다른 이들은 아예 저작권이 부여될 수 없다고 주장하기도 합니다. 왜냐하면 AI 자체는 법적인 인격체가 아니기 때문입니다. 이러한 문제는 현재 각국의 법률 전문가들과 정책 입안자들이 치열하게 논의하고 있는 사안이며, 아직 명확한 국제적 합의나 통일된 법적 기준은 마련되지 않은 상태입니다. 따라서 AI 음악 생성 툴을 활용할 때는 해당 툴의 약관이나 라이선스 정책을 반드시 상세히 확인하고, 향후 법적 분쟁의 소지가 없는지 면밀히 검토하는 것이 절대로 중요합니다. 아트리스트와 같은 플랫폼에 음악을 제공할 때도, 자신이 해당 음악에 대한 저작권을 소유하고 있음을 증명할 수 있어야만 합니다. 이는 향후 발생할 수 있는 모든 법적 문제에 대비하기 위한 필수적인 조치라고 할 수 있습니다.
AI 음악으로 얻는 저작권료, 그 수익 모델의 분석
AI 음악 생성 툴을 활용하여 아트리스트와 같은 플랫폼에서 저작권료를 받는 것은 새로운 형태의 '디지털 자산 수익화' 모델이라고 할 수 있습니다. 전통적인 음악 산업에서는 작곡가, 작사가, 연주자 등이 복잡한 계약을 통해 저작권료를 분배받았습니다. 하지만 AI 음악은 이러한 복잡성을 상당 부분 단순화시키면서도, 새로운 수익 파이를 만들어내고 있는 것입니다. 그렇다면 AI 음악으로 얻는 저작권료는 구체적으로 어떻게 계산되고 지급될까요?
아트리스트의 경우, '구독 기반의 로열티 분배' 모델을 채택하고 있습니다. 이는 음악이 개별적으로 다운로드되거나 재생될 때마다 건당 수익을 지급하는 방식이 아니라, 플랫폼 전체의 구독 수익을 바탕으로 창작자들에게 정기적으로 분배하는 방식이라는 것입니다. 물론 구체적인 분배 방식은 아트리스트 내부 정책에 따라 달라질 수 있지만, 일반적으로는 전체 구독 수익의 일정 비율을 창작자 풀에 할당하고, 이 할당된 금액을 각 창작자가 제공한 음악의 기여도(예: 전체 다운로드 수, 사용 빈도, 라이브러리 내 비중 등)에 따라 배분하는 방식을 취합니다. 예를 들어, 아트리스트가 월 100억 원의 구독 수익을 올리고, 이 중 50%를 창작자들에게 분배하기로 했다면, 총 50억 원이 창작자 풀에 할당되는 것입니다. 그리고 여러분의 음악이 이 50억 원 중 일정 비율을 차지하게 되는 것이지요.
이러한 수익 모델은 '지속적인 패시브 인컴(Passive Income)'을 창출할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 한 번 아트리스트에 음악을 등록하고 승인을 받으면, 그 음악은 지속적으로 플랫폼에 존재하며 수익을 창출할 기회를 갖게 됩니다. 마치 부동산을 구매하여 월세 수익을 얻는 것과 유사하다고 할 수 있습니다. 특히 AI 음악의 특성상 단시간에 많은 수의 음악을 생성하여 라이브러리를 빠르게 확장할 수 있다는 점은 수익 극대화에 매우 유리하게 작용합니다. 더 많은 음악을 제공할수록, 아트리스트 내에서 여러분의 음악이 사용될 확률이 높아지고, 결과적으로 더 많은 수익을 기대할 수 있기 때문입니다. 이는 기존의 수작업 음악 창작 방식으로는 달성하기 어려웠던 생산성과 확장성의 이점을 제공합니다.
| 수익 모델 요소 | 설명 |
|---|---|
| 기반 | 구독 기반 로열티 분배 |
| 계산 방식 | 플랫폼 전체 구독 수익 중 일정 비율을 창작자 풀에 할당 후, 각 창작자 기여도에 따라 분배 |
| 기여도 기준 | 음악 다운로드 수, 사용 빈도, 라이브러리 내 음악 수, 장르 다양성 등 |
| 수익 특징 | 지속적인 패시브 인컴 가능성, 대량 생성 및 라이브러리 확장 용이 |
| 장점 | - 안정적인 수입원 확보 - 시간과 장소 제약 없이 수익 창출 - AI의 생산성 활용 극대화 |
| 고려 사항 | - 초기 고품질 음악 생성 및 후반 작업 필요 - 저작권 귀속 문제에 대한 이해 - 플랫폼 정책 및 시장 변화에 대한 지속적인 모니터링 |
| 하지만 이 수익 모델에도 몇 가지 주의할 점이 있습니다. 첫째, 초기에는 기대만큼 큰 수익을 얻지 못할 수도 있다는 점을 명심해야 합니다. 아트리스트에는 이미 수많은 고품질 음악이 존재하며, 경쟁이 치열하기 때문입니다. 따라서 꾸준히 양질의 음악을 제공하고 포트폴리오를 확장하는 노력이 필요합니다. 둘째, AI 음악의 저작권 이슈는 여전히 유동적이라는 점입니다. 법적 기준이 명확해짐에 따라 플랫폼의 정책이나 수익 분배 방식이 변경될 가능성도 배제할 수 없습니다. 따라서 관련 법규 및 플랫폼 정책 변화에 지속적으로 관심을 기울이는 것이 매우 중요합니다. 그럼에도 불구하고, AI 음악을 통한 아트리스트 수익 모델은 창의적인 동시에 기술적인 접근을 통해 새로운 경제적 기회를 모색하는 현대 창작자들에게 매우 매력적인 대안이 될 수 있음은 부정할 수 없는 사실입니다. |
AI 음악 생성, 미래의 도전과 기회
AI 음악 생성 기술의 발전은 단순히 새로운 도구의 등장을 넘어, 음악 산업 전반에 걸쳐 패러다임의 변화를 예고하고 있습니다. 여러분은 혹시 AI가 인간 음악가를 완전히 대체할 것이라고 생각하시나요? 하지만 사실은 그렇지 않습니다. 오히려 AI는 인간 창작자의 역량을 증폭시키고, 창작의 경계를 확장하는 강력한 파트너가 될 가능성이 훨씬 높습니다. 즉, AI는 인간의 창의성을 보조하고, 반복적이거나 기술적인 작업을 자동화하여 인간이 더욱 본질적인 창작 활동에 집중할 수 있도록 돕는 역할을 수행하게 될 것이라는 것입니다.
미래의 AI 음악 생성은 더욱 고도화되고 개인화될 것입니다. 현재는 특정 장르나 분위기를 지정하여 음악을 생성하는 수준이지만, 앞으로는 특정 아티스트의 스타일을 모방하거나, 사용자의 감정 상태에 따라 실시간으로 음악을 생성하는 등 훨신 더 정교하고 맞춤화된 음악 경험을 제공할 수 있게 될 것입니다. 예를 들어, "오늘의 내 기분에 딱 맞는, 비 오는 날의 재즈 음악을 만들어줘"라고 말하면 AI가 즉시 그에 맞는 음악을 생성해주는 시대가 올 수도 있습니다. 이러한 발전은 음악의 소비 방식뿐만 아니라, 음악이 제작되고 유통되는 방식 전체를 혁신할 잠재력을 가지고 있습니다.
하지만 동시에 몇 가지 도전 과제 또한 존재합니다. 첫째, AI 생성 음악의 '표절' 및 '유사성' 문제입니다. AI가 기존 데이터를 학습하여 음악을 생성하기 때문에, 의도치 않게 기존 곡과 유사한 멜로디나 코드를 만들어낼 가능성이 있습니다. 이는 저작권 침해 문제로 이어질 수 있으므로, AI 툴 개발자들은 이러한 문제를 방지하기 위한 기술적인 노력을 지속해야만 합니다. 둘째, AI 음악으로 인한 시장의 '포화' 문제입니다. AI가 대량의 음악을 생산할 수 있게 됨에 따라, 로열티 프리 음악 시장이 과포화되어 개별 음악의 가치가 하락할 수 있다는 우려도 존재합니다. 이 때문에 음악의 '품질'과 '독창성'은 더욱 중요해질 것입니다.
그럼에도 불구하고, AI 음악 생성은 분명 엄청난 기회를 제공합니다. 특히 진입 장벽이 높았던 음악 창작 분야에서 누구나 쉽게 음악을 만들고 수익을 창출할 수 있는 문을 열어주고 있습니다. 이는 마치 과거에는 전문가만 사진을 찍을 수 있었지만, 스마트폰의 등장으로 누구나 사진을 찍고 공유하게 된 것과 같은 변화라고 할 수 있습니다. 이러한 변화는 음악 산업의 민주화를 가속화하고, 더욱 다양하고 실험적인 음악이 세상에 나올 수 있는 기반을 마련해 줄 것입니다. 따라서 AI 음악 생성 툴을 활용하여 아트리스트와 같은 플랫폼에서 활동하는 것은 기술의 흐름을 읽고 새로운 시장에 도전하는 매우 현명한 선택이라고 할 수 있습니다.
결론적으로 말씀드리자면, AI 음악 생성 툴을 활용하여 아트리스트에 BGM을 판매하고 저작권료를 받는 것은 더 이상 상상이 아닌 현실적인 수익 모델입니다. 이 과정은 AI 기술을 이해하고, 고품질 음악을 제작하는 데 필요한 인간의 역량을 결합하며, 저작권과 같은 법적 이슈를 숙지하는 복합적인 노력을 요구합니다. AI는 음악 창작의 도구로서, 인간의 창의성을 확장하고 새로운 경제적 가치를 창출하는 데 지대한 역할을 할 것입니다. 즉, AI는 단순히 음악을 만들어내는 기계가 아니라, 우리에게 새로운 창작의 기회를 제공하고, 음악 산업의 지평을 넓히는 혁명적인 존재라는 것입니다. 이 분야에 관심을 가지고 도전하는 여러분에게는 상상을 초월하는 엄청난 가능성이 열려 있다고 할 수 있습니다. 부디 이 글이 여러분의 AI 음악 창작 여정에 작은 등불이 되기를 진심으로 바랍니다.
참고문헌
Artlist Official Website. (n.d.). Artlist: License unlimited music & SFX. Retrieved from https://artlist.io/
OpenAI. (2020). Jukebox: A neural net that generates music, including singing, in a variety of genres and artist styles. Retrieved from https://openai.com/research/jukebox
Google Magenta. (n.d.). Magenta: A research project exploring the role of machine learning in the creative process. Retrieved from https://magenta.tensorflow.org/
한국저작권위원회. (2024). AI 저작권 안내서. Retrieved from https://www.copyright.or.kr/
법률신문. (2023, 11월 1일). AI가 만든 창작물, 저작권은 누구에게?. Retrieved from https://www.lawtimes.co.kr/
Berklee Online. (n.d.). Music Production: Mixing and Mastering. Retrieved from https://online.berklee.edu/
Forbes. (2023, April 19). The Future Of Music: How AI Is Changing The Game. Retrieved from https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2023/04/19/the-future-of-music-how-ai-is-changing-the-game/
The Verge. (2023, December 14). The AI music boom is here, but copyright laws are struggling to keep up. Retrieved from https://www.theverge.com/2023/12/14/23992257/ai-music-copyright-legal-challenges-generative-ai
Gartner. (2024). Hype Cycle for Artificial Intelligence.
Deloitte. (2023). The Future of Music: A Deloitte Global report.
김도훈. (2022). 인공지능 음악과 저작권 법적 쟁점 연구. 한국엔터테인먼트법학회, 15(3), 115-140.
이수진. (2023). AI 창작물의 저작권 귀속에 관한 법적 고찰. 정보법학, 27(1), 1-25.
한국콘텐츠진흥원. (2024). AI 콘텐츠 산업 동향 보고서.
Audiio. (n.d.). Audiio: Music & SFX for Creators. Retrieved from https://audiio.com/ (아트리스트 유사 플랫폼)
Epidemic Sound. (n.d.). Epidemic Sound: Royalty-free music and sound effects. Retrieved from https://www.epidemicsound.com/ (아트리스트 유사 플랫폼)
Universal Music Group. (2023, November 28). Universal Music Group Announces AI Principles. Retrieved from https://www.universalmusic.com/
Recording Industry Association of America (RIAA). (2024). AI in Music: What You Need to Know.
Music Business Worldwide. (2023, October 17). AI is going to generate 90% of all music in the future. Here’s why that’s a good thing. Retrieved from https://www.musicbusinessworldwide.com/
World Intellectual Property Organization (WIPO). (2023). Artificial Intelligence and Intellectual Property.
한동수. (2023). 생성형 AI 기술의 발전과 음악 저작권의 미래. 한국저작권위원회, 저작권과 기술, 1(1), 3-15.