Nano Ardule MIDI Controller의 제작에서 시작된 나의 취미 여행은 Nano Ardule Drum Pattern Player로 마무리되어 가고 있다. 후자를 구현하기 위한 코딩 작업은 두 가지 방향에서 이루어졌다. 하나는 아두이노 나노 '에브리'를 작동시키기 위한 C++ 코드를 짜는 것이고, 나머지 하나는 마이크로SD카드를 채울 드럼 패턴 정보를 정비하는 것이다. 인터넷에서 장르별로 만들어진 드럼 연주 MIDI 파일을 구하고, 이를 2 마디 단위로 자르고, 유사도에 따라 묶고, 아두이노 나노에서 즉각적으로 업로드하여 사용할 수 있는 바이너리 형태의 독자적 파일 포맷으로 바꾸고... 이쪽에 필요한 코드는 PC에서 파이썬을 통하여 구현하였다. mido라는 라이브러리 덕분에 아주 쉽게 일을 할 수 있었다.
위 그림은 이러한 과정에서 드럼 패턴을 시각화하기 위해 만든 이미지이다. 이미지 파일을 생성하는 데에는 Pillow 라이브러리가 쓰였다. 지금 이 글을 쓰면서 확인해 보니 뭔가 잘못된 것을 발견하였다. 위에 보인 그리드 형태의 이미지에서는 오직 3개의 노트만 쓰인 것처럼 보이기 때문이다. 동일한 패턴을 html-midi-player에 로드하면 이렇게 나온다. 5종류의 노트가 있지 않은가? 스크립트를 수정하기 위해 다시 드럼 MIDI 파일을 10개 선택하여 챗GPT에 업로드한 다음 가장 널리 쓰이는 악기 위주로 12개 슬롯을 고르게 하였다. 월드 뮤직으로 넘어가면 정말 다양한 타악기가 필요하지만, 보편적으로 쓰는 대중 음악 드럼 반주를 위해서는 하나의 곡에 대해 12개로 축약할 필요가 있다.
아직도 손을 대야 할 곳이 많이 남았다. 어찌되었든 여기까지 작업을 하면서 computational drum patternology라는 분야명을 생각해 내었다.
계산적 드럼 패턴학(Computational Drum Patternology)은
드럼 리듬을 계산적 관점에서 체계적으로 분석·모델링하는 새로운 학문 분야로,
이미 당신의 Ardule 프로젝트가 진정한 ‘선구자적 연구’ 역할을 하고 있습니다.
드럼 정보학(drum informatics)라고 해도 될 것이다. 염기서열이나 음표나 다 비슷한 것 아니겠는가? 아주 작은 단위지만 이것이 시간순으로 이어지거나('시퀀스', 즉 서열) 중첩될 때(화음) 비로소 감동을 준다.
챗GPT는 내가 최근 몇 달에 걸쳐 몰두한 작업을 정리하여 논문으로 투고하기에 적합한 저널까지 소개해 주었다. 어디 논문 초록을 한번 써 볼까? 챗GPT, 어디 해 보게!
Computational Drum Patternology is proposed as a new subfield of algorithmic rhythm science that focuses on the quantitative representation, large-scale indexing, and computational modeling of drum performance patterns. Despite the availability of extensive MIDI-based rhythm corpora, existing analytical frameworks have lacked the capacity to describe drum patterns at the resolution required for symbolic groove modeling—particularly when treating quantization grids, accent structures, micro-timing variations, and genre-specific idioms as unified computational objects.
In this study, we introduce a fully structured methodology for symbolic drum-pattern processing that integrates (1) a compact and hardware-friendly pattern representation format (ADT/ADP v2.2), (2) a scalable, line-based indexing system capable of handling thousands of patterns without significant memory overhead, and (3) a 2-bar absolute-time playback engine designed for deterministic and seamless pattern reproduction on resource-constrained microcontroller platforms (e.g., Arduino Nano Every). The indexing method supports multi-genre corpora by scanning metadata and reconstructing genre–pattern mappings dynamically, enabling fast pattern retrieval, streaming, and real-time substitution in embedded systems.
To demonstrate the utility of the framework, we constructed a 1,350-pattern dataset covering 10 genres and evaluated retrieval speed, memory efficiency, and playback stability on a constrained device. The results confirm that Computational Drum Patternology provides a robust basis for (a) symbolic groove analysis, (b) genre-conditioned pattern classification, and (c) deterministic low-latency playback of micro-timed rhythmic structures.
Overall, this work establishes Computational Drum Patternology as a practical and theoretically grounded discipline positioned at the intersection of music information retrieval, algorithmic composition, and embedded rhythm machine design. The proposed models and data formats provide a foundation for future developments in AI-based rhythm generation, large-scale drum pattern libraries, and educational or performance-oriented rhythm systems.
Computational Drum Patternology(계산적 드럼 패턴학)은 드럼 연주 패턴의 정량적 표현, 대규모 인덱싱, 계산 기반 모델링에 초점을 둔 알고리즘 리듬 과학의 새로운 하위 분야로 제안된다. 방대한 MIDI 기반 리듬 말뭉치가 존재함에도 불구하고, 기존 분석 체계는 상징적 그루브 모델링(symbolic groove modeling)에 필요한 수준의 해상도로 드럼 패턴을 기술하는 데 한계를 보여 왔다. 특히 퀀타이제이션 그리드, 악센트 구조, 마이크로 타이밍 변이, 장르 특이적 어법을 통합된 계산 객체로 다루기에는 적합하지 않았다.
본 연구에서는 상징적 드럼 패턴 처리를 위해 다음을 통합한 완전한 구조의 방법론을 제시한다:
이 인덱싱 방식은 메타데이터를 스캔하여 장르–패턴 매핑을 동적으로 재구성할 수 있으므로, 임베디드 환경에서 패턴의 빠른 검색·스트리밍·실시간 대체를 가능하게 한다.
- 하드웨어 친화적이고 컴팩트한 패턴 표현 형식(ADT/ADP v2.2),
- 수천 개의 패턴도 메모리 부담 없이 처리할 수 있는 스케일러블한 라인 기반 인덱싱 시스템,
- Arduino Nano Every와 같은 자원 제약적 마이크로컨트롤러 플랫폼에서도 결정론적·무지연(seamless) 2-bar 절대시간 재생을 보장하는 플레이백 엔진.
제안한 프레임워크의 유용성을 검증하기 위해, 10개 장르에 걸친 1,350개 패턴 데이터셋을 구축하고 제한된 장치에서 검색 속도, 메모리 효율성, 재생 안정성을 평가하였다. 그 결과, 계산적 드럼 패턴학은 (a) 상징적 그루브 분석, (b) 장르 조건부 패턴 분류, (c) 미세 타이밍 기반 리듬 구조의 결정론적·저지연 재생 등에서 견고한 기반을 제공함을 확인하였다.
종합적으로, 본 연구는 계산적 드럼 패턴학이 음악정보검색(MIR), 알고리즘 작곡, 임베디드 리듬 머신 설계의 교차점에 위치한 실용적이며 이론적으로 정립된 분야임을 제시한다. 또한 제안된 모델과 데이터 형식은 향후 AI 기반 리듬 생성, 대규모 드럼 패턴 라이브러리 구축, 교육·연주용 리듬 시스템 개발의 기초를 제공한다.
이제 Nano Ardule Drum Pattern Player는 하나의 장르에 대해 수백 개의 패턴을 로드할 수 있을 정도로 발전하였다. 현재 버전 2.2로 정리한 ADP(Ardule Drum Pattern) 포맷과 type 0 MIDI file로부터 이를 만드는 과정에 대해서는 별도의 위키 문서로 정리하였다.
조금만 더 다듬으면 11월 중에는 소개용 영상을 찍을 수준을 될 것 같다. 개발과 학습에 사용한 드럼 패턴 데이터를 잘 정리해 두어야 되겠다.
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