Ⅰ. 서 론

2017년 이후 인공지능(AI)은 국내 무용학 연구에서 교육·창작·향유 전반의 담론 구조를 재편하는 핵심 조건으로 부상하였다(신상미 2017, 54). AI는 더 이상 주변적 기술 도구가 아니라, 인간의 신체 경험과 예술 행위를 매개하는 관계항으로 기능하며, 컴퓨터 기반 안무와 AI 모션 인식 기술의 발전은 움직임의 기록·분석 방식과 인간·기술·몸의 관계를 새롭게 조직하고 있다(신경아 2024, 7).

국내 무용학의 AI 담론은 초기 융합 가능성과 표현 확장 논의에서 출발하여(박진아 2018, 45), AI 기반 안무 시스템, 창작 협업 구조, 무용교육 적용 가능성에 관한 연구로 확대되었다(신경아 2020, 15; 서재성 2022, 126). 최근에는 생성형 AI 기반 창작, 실시간 인터랙션 공연, AI 교육 플랫폼 등이 주요 논의 대상으로 부상하면서(임준희 2024, 178-179), AI는 국내 무용학의 핵심 분석 대상으로 자리 잡고 있다.

이 변화는 단순한 기술 활용의 효율성 차원에 머물지 않는다. 실제로 신체 데이터의 기록과 해석은 감각 조건과 예술적 표현 방식을 재구성하며, 무용학이 신체와 예술을 이해해 온 인식 틀 자체의 재검토를 요구한다. 특히 2017년은 AI 기반 안무와 디지털 공연 기술에 관한 논의가 국내 무용학 담론에서 본격화된 시기로, 팬데믹 전후 디지털 전환과 생성형 AI의 확산은 이 기술-매개 담론을 더욱 가속화하였다.

신상미(2017)는 윌리엄 포사이드의 작품 분석을 통해 컴퓨터 프로그램과 무용의 결합이 인간의 신체적·안무적 사고를 재구성한다고 보았다. 나아가 AI를 움직임의 기록·분석·시각화를 매개로 무용의 신체성과 시간성을 재매개하는 조건으로 설명하였다(56). 이는 AI가 외부에서 유입된 새로운 기술이 아니라, 무용학 내부의 개념 구조를 점진적으로 재편해 온 요인임을 시사한다. 또한 움직임 전체를 학습하여 새로운 동작 배열을 생성하는 알고리즘과 가상 캐릭터 기반의 실시간 상호작용 공연은 물리적 무대와 디지털 공간이 중첩된 신체성을 드러낸다(장열, 윤미라 2024, 1106). 이와 같은 변화는 인간·기술·몸 관계의 새로운 구성 방식을 제시한다. 결국 창작의 기원과 주체성에 대한 기존 이해의 재검토를 요구한다.

이와 관련한 기존 연구는 크게 세 흐름으로 전개되어 왔다. 첫째, 기술 활용 중심 연구는 생성형 안무와 딥러닝 기반 움직임 생성 등 기술의 확장 가능성에 주목하였다(박진아 2018, 41-45; 신경아 2020, 15-16). 둘째, 무용교육 연구는 AI 기반 피드백 시스템과 움직임 데이터 아카이빙 등을 중심으로 논의를 전개하였다(서재성 2022, 128-130; 이유리, 홍예주 2024, 115-117). 셋째, 공연·창작 연구는 생성형 AI와 인터랙티브 미디어를 활용한 인간–기술 협업 구조를 분석하였다(김정아 2025, 89-100; 윤지원, 박주희 2025, 156-160).

한편 박진아(2018)는 AI 기반 무용예술이 표현 방식과 창작 구조를 확장할 가능성을 지닌다고 평가하였으며(38), 백진주, 박주초(2022)는 <비욘드 블랙> 사례를 통해 AI 기반 무용창작에서 창작 주체와 인간·기술·몸 관계의 변화를 논의하였다(93; 107). 그러나 기존 연구는 주로 특정 작품이나 사례 분석에 집중되어 있어, 교육·창작·향유 전반에 걸쳐 나타나는 인간·기술·몸 관계의 재편 양상을 통합적으로 분석하는 데에는 한계가 있었다.

이러한 한계는 무용교육과 창작 영역에서 특히 두드러진다. 교육 영역에서는 AI 기반 피드백과 맞춤형 학습의 효과가 활발히 논의되었으나, 인간·기술·몸 관계의 재구성에 대한 통합적 분석은 상대적으로 부족하였다. 예를 들어 AI 분석 모델을 활용한 움직임의 수치화·시각화는 교육 현장에서 신체를 인식하고 평가하는 방식을 변화시키며(서재성 2022, 128), 데이터 기반 피드백은 학습자 맞춤형 교육을 가능하게 하는 동시에 알고리즘 기준에 기반한 새로운 규범화를 형성한다. 이에 신체는 감각적 체험의 주체인 동시에 데이터화된 분석 대상으로 재구성된다.

창작 영역에서도 기술적 판단과 예술적 판단은 분리되지 않은 채 함께 작동한다. 예컨대 움직임 선택과 안무 구성은 예술적 직관과 기술적 구현 가능성이 병렬적으로 작동하는 구조 속에서 이루어지며(문영, 서희영 2023, 363), 맥락형 AI의 실시간 편곡 사례는 즉흥성마저 기술적으로 재매개되는 조건으로 변화시키고 있다(김경미 2023, 221). 결과적으로 창작과 수행은 인간 단독의 영역이 아니라, 인간과 기술이 함께 조율하는 관계 구조로 이동하고 있다.

이처럼 교육과 창작 영역에서 나타나는 변화는 AI를 단순한 도구가 아니라, 인간·기술·몸 관계를 재구성하는 매개 조건으로 이해할 필요성을 제기한다. 이에 본 연구는 이 변화를 단순한 기술 수용의 문제가 아니라, 인간·기술·몸 관계망의 재편 과정으로 파악한다. 더욱이 2017–2025년은 팬데믹 이후 디지털 전환과 생성형 AI 확산을 거치며 관계 구조의 변화가 본격적으로 가시화된 시기로, 중요한 이론적 의미를 지닌다. 따라서 본 연구는 국내 학술지에 축적된 AI 관련 무용학 연구를 질적으로 검토하여 관계 구조 변화의 양상을 분석하는 메타 수준의 담론 연구를 수행하고자 한다.

또한 이 변화는 저자성, 윤리성, 신체 경험과 같은 새로운 쟁점을 제기한다(구은혜 2025, 46). 실제로 가상 무용수와 실시간 인터랙션 공연은 무대 위 신체를 고정된 존재가 아니라, 관계 속에서 지속적으로 재조합되는 행위자로 이해하게 만들며(조성희, 김은정 2018, 552), 신체성·주체성·시간성이 관계적으로 재구성되고 있음을 보여준다. 한편 김설리(2019) 역시 AI 시대에는 인간 고유의 창의성과 심미적 경험의 중요성이 오히려 부각될 수 있다고 분석하였다(85).

이에 본 연구는 현상학적 몸 이론을 신체성 분석의 틀로, 포스트휴먼 이론을 주체성 재배치의 해석 틀로, 기술-매개 예술 담론을 관계 구조 변화의 설명 틀로 설정한다. 이를 토대로 다음과 같은 연구 질문을 제기한다.

이를 위해 본 연구는 국내 무용학에 축적된 AI 담론을 관계 구조 차원에서 통합적으로 분석하고, 인공지능 시대 무용학의 신체성·주체성·시간성에 대한 새로운 이론적 정식화를 제시하고자 한다.

Ⅱ. 연구의 배경과 분석 범위

1. 2017–2025년 국내 무용학 연구의 담론적 전환

2017년 이후 국내 무용학에서 인공지능(AI)의 도입은 단순한 기술 확산을 넘어 무용 담론 구조 자체의 전환으로 이해될 필요가 있다. AI는 교육·창작·전통춤 및 문화유산 영역을 관통하며 인간·기술·몸의 관계를 재구성하는 핵심 조건으로 기능해 왔으며, 이 변화는 기술 혁신뿐 아니라, 사회문화적 환경 변화와 무용학 내부 담론의 재정렬이 중첩된 결과로 나타났다.

교육 영역에서 AI는 전통적인 교수–학습 구조를 변화시켰다. 신체 데이터 기반의 맞춤형 피드백 체계는 학습 과정의 세분화와 효율화를 가능하게 하였으나(이유리, 홍예주 2024, 116), 동시에 알고리즘의 기준 값에 따라 ‘표준 동작’이 새롭게 정의되는 구조를 형성하였다. 이에 교육 현장에서는 개인화와 규범화가 병존하는 양상이 나타났다. 또한 모션 인식 기술과 데이터 시각화 환경의 확산은 학습자의 수행 경험을 감각 중심의 체험에서 데이터 참조 중심의 체험으로 변화시켰으며(문영, 서희영 2024, 366), AI 리터러시와 문화적 배경 역시 학습 성과를 조정하는 주요 변수로 부상하였다(장인이, 김규진 2025, 147).

창작 영역에서는 생성형 AI의 개입이 작품 생산 방식과 창작의 시간 구조를 변화시켰다. 실시간 생체 데이터와 관객 반응이 안무 수정 과정에 반영되면서 즉흥성은 데이터 기반으로 조정되는 형식으로 전환되었고(김경미 2023, 221), 안무가 중심의 창작 구조 역시 인간과 알고리즘이 병렬적으로 작동하는 협업 구조로 이동하였다. 나아가 로봇과 가상 인물의 공동 수행 사례는 비인간 행위자를 창작의 협력 주체로 재위치시키며(임준희 2024, 186), 저자성과 창작 권리에 대한 기존 논의를 확장시키고 있다(김정아 2025, 96; 윤지원, 박주희 2025, 159).

전통춤 및 문화유산 영역에서도 AI의 영향은 뚜렷하게 나타난다. AI 기반 분석 기술은 전통 동작을 기록·분석·재구성하는 새로운 방식을 제공하면서 동작의 재매개 과정을 가능하게 하였다. 예컨대 태평무와 같은 전통춤은 리듬, 속도, 구성 요소 차원에서 분석·재배열되었으며(박유나 2024, 12), 전승 중심의 재현 모델은 데이터 기반의 재구성 모델로 점차 확장되고 있다. 이 변화는 과거의 기록과 현재의 연산이 병렬적으로 작동하는 새로운 시간 구조를 형성하며, 전통성 개념 자체가 고정된 실체가 아니라, 유동적인 구성물임을 드러낸다.

이와 같은 변화는 사회문화적 조건과도 긴밀하게 연결되어 있다. 실제로 2017년 이후 디지털 학습 환경이 제도적으로 확산되었고(문영, 서희영 2024, 361), 팬데믹 이후 비대면·혼합형 공연 구조가 가속화되면서 물리적 무대는 디지털 공간과 결합된 혼합적 환경으로 재구성되었다. 동시에 디지털 접근성의 차이, 데이터 보안, 개인정보 보호와 같은 문제 역시 AI 활용과 함께 중요한 쟁점으로 부상하였다(신경아 2020, 15; 구은혜 2025).

종합하면, 2017–2025년 국내 무용학의 AI 담론은 교육 영역에서 개인화와 규범화의 병존, 창작 영역에서 주체성의 분산과 즉흥성의 데이터화, 전통 영역에서 전승 구조의 재매개를 중심으로 전개되어 왔다. 즉, 이 변화는 단순한 기술 도입의 결과가 아니라, 인간·기술·몸의 관계가 새롭게 조정되는 담론적 전환 과정으로 이해될 수 있다. 본 연구는 이러한 관점에서 AI 담론이 무용학의 신체성·주체성·시간성에 어떠한 변화를 가져왔는지를 분석하며, 그 구체적 양상은 <표 1>에 제시하였다.

2. 인공지능과 예술 융합 담론의 형성

국내 무용학 연구에서 인공지능(AI)을 둘러싼 예술 융합 담론은 기술을 외재적 보조 수단이 아니라, 창작과 해석 과정 내부에 개입하는 행위자로 재위치시키는 방향으로 전개되어 왔다. AI는 예술 주체와 매개물 간의 관계를 재조정하며, 창작의 시간성과 물질성은 물론 담론 구조 자체를 조직하는 조건으로 기능한다. 이에 기술은 단순한 외부 도구가 아니라, 심미적 조건 형성에 관여하는 핵심 관계항으로 이해되고 있다.

이 변화는 일부 연구에서 ‘공동지능 예술(collective intelligence art)’ 개념을 통해 설명된다. 즉, 공동지능 예술은 AI가 인간과 상호 응답하며 공동 창작에 참여하는 구조를 형성한다는 점에 주목한다(윤지원, 박주희 2025, 152). 이는 예술 행위를 인간만의 창조 활동이 아니라, 인간과 비인간 행위자가 함께 구성하는 관계망 속의 생성 과정으로 재개념화하는 관점이다. 결과적으로 창작 주체성은 단일한 인간 중심의 개념에서 벗어나 분산적이고 관계적인 형태로 이해되기 시작하였다.

무대 실천 영역에서는 이 변화가 시간성의 재편으로 나타난다. 전통 음악 복원 공연과 실시간 인터랙티브 무용 사례에서 AI는 과거의 기록을 재해석하는 동시에 현재적 즉시성을 생성하는 매개로 기능한다(윤지원, 박주희 2025, 159). 이에 공연은 재현과 생성이 병렬적으로 작동하는 구조 속에서 의미를 형성하며, 물리적 시간과 디지털 시간성이 교차하는 장으로 재구성된다.

생성형 AI의 도입은 안무 언어의 구성 방식에도 변화를 가져왔다. 텍스트 프롬프트 기반 안무 설계는 언어 선택에 따라 결과가 달라진다는 점에서 기술이 창작 초기 단계부터 작품 형성에 적극적으로 개입함을 보여준다(김정아 2025, 89). 결과적으로 기존의 신체 직관 중심 설계와 더불어 언어–데이터 기반 설계가 새로운 안무 문법의 일부로 편입되고 있다.

이와 함께 시각 디자인 영역에서도 AI의 활용 범위가 확대되고 있다. AI는 무용수의 얼굴 이미지나 신체 일부를 가공하여 움직임과 실시간으로 상호작용하도록 구현되며(김정아 2025, 94), 이 과정에서 물리적 신체와 디지털 레이어가 결합된 혼종적 존재 양태가 형성된다. 이에 공연의 의미 역시 개별 신체 동작 자체보다 시각화된 존재감과 관계 구조를 중심으로 구성되는 경향을 보인다.

교육 영역에서의 AI–예술 융합 역시 창작 실천과 긴밀하게 연결된다. 예를 들어 ChatGPT를 활용한 현대무용 창작 수업에서는 주제 발상과 안무 구성이 인간과 AI의 반복적 상호작용 속에서 이루어지며(구은혜 2025, 29), 학생들은 자신의 신체 경험과 AI의 산출 결과를 상호 참조하면서 표현 방식을 조정한다. 이러한 과정은 신체를 단순한 수행 매개체가 아니라, 기술과 함께 의미를 생산하는 감각적 장치로 재정의하게 만든다.

그러나 AI–예술 융합이 항상 원활하게 실현되는 것은 아니다. 실제 교육 및 창작 현장에서는 인프라 부족과 교수자의 기술 활용 역량 한계로 인해 AI 융합이 실천적 차원보다는 관념적 차원에 머무를 가능성도 제기되고 있다(서재성 2022, 126). 반면 LED, 프로젝션 맵핑, AI 분석 환경을 결합한 몰입형 공연 사례는 기술 구현 과정 자체를 공연 경험의 일부로 전환함으로써 AI–예술 융합의 새로운 가능성을 보여준다(문영, 서희영 2024, 368).

AI 융합은 윤리와 저자성에 관한 문제 역시 새롭게 제기한다. 예컨대 기계가 창작 과정에 참여할 경우 작품의 권리 귀속과 책임 구조는 재검토될 수밖에 없으며(구은혜 2025, 46), 이는 예술 제도와 규범 전반의 재구성을 요구한다. 동시에 AI 기반 무용교육에서 자기조절학습(SRL)의 강화 가능성은 기술·신체·학습의 관계를 교육 패러다임 차원으로 확장시키고 있다(왕명식 2025, 68).

종합하면, 국내 무용학에서 형성된 AI–예술 융합 담론은 기술의 기능적 효과 자체보다 인간과 비인간 행위자가 공동으로 예술 행위를 수행하는 관계망의 재편 과정에 주목한다. 이 과정에서 감각과 지각의 방식, 창작 주체성, 심미적 조건은 고정된 본질이 아니라, 관계적 상호작용 속에서 구성되는 것으로 이해된다. 따라서 AI–예술 융합 담론은 기술 활용의 범위를 넘어 인간·기술·몸의 관계를 새롭게 사유하는 이론적 기반으로 기능하고 있다고 볼 수 있다.

Ⅲ. 이론적 틀

1. 현상학적 몸 이론과 신체성 재개념화

메를로-퐁티(Merleau-Ponty)의 현상학적 몸 이론은 몸을 단순한 물리적 대상이 아니라, 세계를 지각하고 의미를 구성하는 체험의 주체로 이해한다(Merleau-Ponty 1962a, 403-405; 1962b, 90-98). 현상학에서 몸은 감각·의도·정서가 통합된 ‘살아있는 몸(Leib)’으로 개념화되며, 인간은 몸을 통해 세계와 관계를 맺고 의미를 형성한다. 이러한 관점은 인공지능(AI)이 개입한 무용 행위를 신체를 단순한 수행 기계나 정보 입력 장치로 환원하지 않고 이해할 수 있는 중요한 이론적 토대를 제공한다(나수진, 김연재 2024, 213).

본 연구는 현상학적 몸 이론을 바탕으로 2017–2025년 국내 무용학 연구에 나타난 AI 담론 속 신체 경험과 감각 구조의 변화를 분석하고자 한다. 이와 관련하여 돈 아이디(Don Ihde)의 체화된 기술(embodied technology) 개념이 시사하듯(Ihde 1990, 72-80), 기술 매개 환경은 전통적인 신체–정신 이분법을 해체하며 몸이 세계와 관계를 맺는 방식을 변화시킨다. 이에 무용수의 몸은 인간·기술·감각이 교차하는 수행의 장으로 이해되며, 기술은 외부 도구를 넘어 신체 경험을 구성하는 조건으로 내재화된다.

국내 무용학 연구에서 AI 기반 시스템의 도입 사례는 이 변화를 구체적으로 보여준다. 움직임이 데이터로 기록되고 분석되는 과정에서 신체 수행은 시각화·수치화된 형태로 재현되며(문영, 서희영 2024, 367), 데이터는 무용수가 자신의 몸을 인식하는 새로운 참조 기준으로 기능한다. 그 결과 신체는 촉각과 운동감각 중심의 인식 방식에서 벗어나 기계가 산출한 정보와 상호 참조하는 방식으로 재구성된다. 나아가 ‘자료화된 자아(datafied self)’에 가까운 새로운 자기 이해 구조가 형성되며, 신체 움직임은 주관적 체험뿐 아니라, AI 모델이 산출한 패턴과 규칙 속에서도 해석된다(이유리, 홍예주 2024, 116). 이 과정에서 ‘표준 동작’ 역시 전승된 미학적 규범과 기술적 최적화 기준이 결합된 형태로 재설정된다.

이러한 신체성의 변화는 전통춤 연구에서도 확인된다. 예컨대 태평무 동작이 AI 분석을 통해 재배열되는 과정에서 신체 어휘는 일정 부분 변형되면서도 문화적 범주 안에서 의미를 유지한다(박유나 2024, 9; 윤지원, 박주희 2025, 152). 이는 몸이 단순히 과거를 재현하는 매체가 아니라, 과거의 기록과 현재의 연산이 중첩되는 매개로 기능하고 있음을 보여준다. 결과적으로 신체는 전승과 창작, 보존과 변형을 가로지르는 혼종적 존재로 재위치된다.

포스트휴먼 관점에서 이 신체성은 더욱 확장된다. 예를 들어 로봇이나 가상 인물이 인간 무용수와 공동 수행하는 사례에서 신체성은 생물학적 인간 여부보다 관계망 속 기능과 감각 효과를 중심으로 정의된다(임준희 2024, 187; 윤지원, 박주희 2025). 이는 인간 중심의 신체 개념을 기능과 패턴에 기반한 유동적 조건으로 전환시키는 관점이라 할 수 있다. 또한 실시간 상호작용 공연에서는 변화와 반응 자체가 공연 경험의 핵심 요소가 되며, 몸은 고정된 의미 전달자가 아니라, 지속적으로 반응하고 조율하는 사건적 장치(eventful apparatus)로 기능한다.

현상학적 관점에서 볼 때 이 변화는 ‘살아있는 몸(Leib)’과 ‘육체(Körper)’ 사이의 경계를 재구성한다. 구체적으로 기술 환경 속에서 몸은 감각하고 경험하는 주체인 동시에 분석과 측정의 대상이 되는 객체로 존재하며, 두 층위는 상황에 따라 끊임없이 교차한다. 예컨대 AI 안무 시스템의 패턴 생성은 창작 효율성을 높이는 동시에 신체 경험이 형성되는 방식을 변화시키며(백진주, 박주초 2022, 103), AI와 무용 창작의 결합은 감정·직관·즉흥성이 기술적 연산과 교차하는 새로운 감각 구조를 만들어낸다(윤서진 2022a, 203).

종합하면, 현상학적 몸 이론은 AI 매개 환경에서의 신체성을 고정된 실체가 아니라, 데이터화·연산·감각 반응이 복합적으로 얽힌 관계적 구성물로 이해할 수 있게 한다. 이 관점에서 신체는 체험과 분석, 주체와 객체, 인간과 기술 사이를 오가며 끊임없이 조정되는 존재이다. 따라서 AI의 등장은 단순한 기술 수용의 차원을 넘어 무용학이 몸을 이해하는 방식 자체를 변화시키고 있으며, 신체성은 인간·비인간 행위자가 함께 형성하는 관계망 속에서 새롭게 재구성되고 있다고 볼 수 있다. 이상의 논의를 바탕으로 AI 매개 환경에서 나타나는 신체성 재구성의 주요 특징을 <표 2>에 정리하였다.

2. 포스트휴먼 이론과 주체성 재배치

포스트휴먼 이론은 인간을 독립적이고 자율적인 중심 주체로 이해해 온 근대적 인간관을 비판하며, 주체성이 인간과 비인간 행위자의 관계 속에서 형성된다고 본다. 헤일즈(N. Katherine Hayles, 1999, 2-5)는 정보기술 환경에서 인간과 기계의 경계가 유동적으로 재구성된다고 설명하였으며, 브라이도티(Rosi Braidotti, 2013, 49-50)는 포스트휴먼 주체를 인간·비인간·기술 네트워크 내부에서 관계적으로 형성되는 존재로 이해하였다. 이러한 관점은 AI와 무용의 결합을 인간 주체성의 단순한 확장이 아니라, 주체 개념 자체의 재구성 과정으로 이해할 수 있는 이론적 기반을 제공한다.

국내 무용학 연구에서 나타나는 AI 협업 공연 사례는 이 변화를 구체적으로 보여준다. 예를 들어 로봇이나 가상 인물이 인간 무용수와 동일한 무대에서 동작을 공유할 때, 수행의 의미를 해석하는 기준은 생물학적 인간 여부보다 협력 과정에서 형성되는 패턴과 감각 효과로 이동한다(임준희 2024, 187). 이는 인간 중심의 수행 주체 개념을 해체하고 인간–비인간 행위자가 병렬적으로 배치되는 구조를 가시화한다. 실제로 AI는 동작 데이터를 분석하여 새로운 안무 구조를 제안하고, 인간 무용수는 이를 수정·조율하는 방식으로 창작 과정에 참여한다(김정아 2025, 91). 이 과정에서 창작의 기원은 특정 개인에게 환원되지 않으며, 인간과 기술이 함께 구성하는 의사결정 과정 자체가 주체성 형성의 장으로 기능하게 된다.

이 변화는 가상 인물과의 상호작용 공연에서 구체적으로 확인된다. 유기적 신체와 기술적 속성이 결합된 수행 구조는 감각·기술·물질이 상호 얽혀 있는 네트워크를 형성하며(김정아 2025, 94), 공연의 중심 역시 인간의 표현 능력 자체보다 관계망 속에서 생성되는 패턴과 변환 과정으로 이동한다(김정아 2025, 96). 다시 말해, 주체성은 더 이상 인간 내부에 고정된 속성이 아니라, 인간과 비인간 행위자의 상호작용 속에서 생성되는 관계적 효과로 이해된다.

포스트휴먼 관점은 시간성에 대한 이해를 새롭게 구성한다. 예컨대 AI와 무형문화재 공연의 결합은 기록된 춤 데이터를 다양한 수행자와 연결하여 새로운 방식으로 재구성할 가능성을 보여준다. 이는 문화유산을 고정된 유물이 아니라, 지속적으로 재조합될 수 있는 데이터베이스로 전환시키며(임준희 2024, 193), 과거·현재·미래가 병렬적으로 작동하는 비선형적 시간 구조를 형성한다. 또한 데이터의 저장과 재활용을 기반으로 다른 시점에서 새로운 공연을 생성하는 방식은 하나의 퍼포먼스 네트워크 안에 복수의 시간 층위를 중첩시키며(임준희 2024, 195), 전통적인 무대 시간 구조를 네트워크화된 시간 구조로 변화시킨다. 일부 연구는 AI가 무용수의 감정 상태와 공진(co-resonance)을 형성하며 정서 생성 과정에도 참여할 수 있다고 분석하기도 한다(윤지원, 박주희 2025, 158).

그러나 포스트휴먼 이론은 이 변화를 무비판적으로 수용하지 않는다. 기술 의존이 심화되거나 교육 및 창작 현장에서 인간과 기술의 조율이 원활하게 이루어지지 않을 경우, 신체 경험은 규격화되거나 형식적 절차에 종속될 위험을 내포한다(구은혜 2025, 46). 이 경우 현상학이 강조하는 ‘살아있는 몸(Leib)’은 측정과 분석의 대상인 ‘육체(Körper)’로 고착될 가능성을 지닌다. 따라서 포스트휴먼 관점은 인간과 기술의 협력 가능성을 강조하는 동시에, 기술 중심적 환경이 초래할 수 있는 윤리적·문화적 위험성 역시 함께 검토할 것을 요구한다.

종합하면, 포스트휴먼 이론은 인공지능 시대 국내 무용학 연구에서 주체성을 인간 개인의 고유한 속성이 아니라, 관계망 내부에서 분산적으로 형성되는 효과로 이해하게 한다. 인간과 비인간 행위자의 병렬적 배치, 혼종적 신체성의 형성, 비선형적 시간성의 확장, 그리고 기술 의존에 따른 윤리적 위험은 모두 기존의 주체 개념을 재검토하도록 만든다. 따라서 포스트휴먼 이론은 AI 매개 환경에서 나타나는 인간·기술·몸 관계의 변화를 해석하는 핵심 분석 틀로 기능하며, 주체성이 관계적·과정적 구성물로 전환되고 있음을 보여준다. 이상의 논의를 바탕으로 포스트휴먼 이론을 통해 나타나는 주체성 재배치 구조의 주요 특징을 <표 3>과 같이 정리할 수 있다.

3. 기술-매개 예술 담론과 관계망 재편

기술-매개 예술 담론은 기술을 단순한 외부 도구가 아니라, 인간의 감각 경험과 지각 구조를 매개하는 조건으로 이해한다. 돈 아이디(Don Ihde)는 기술이 인간과 세계 사이의 지각 관계를 매개하며 경험 구조 자체를 변화시킨다고 설명하였고(Ihde 1990, 72-80), 볼터(Bolter)와 그루신(Grusin)은 재매개(remediation) 개념을 통해 새로운 미디어가 기존의 감각 체계를 재구성한다고 논의하였다(Bolter and Grusin 1999, 45-53). 이러한 관점에서 AI의 개입은 공연 제작의 효율성을 높이는 기술적 수단에 그치지 않으며, 예술 행위가 구성되고 의미화되는 조건 자체를 재편하는 과정으로 이해될 수 있다.

국내 무용학 연구에서도 AI는 외재적 보조 수단이 아니라, 감각·지각·시간성을 변형하는 내재적 행위자로 이해된다(윤지원, 박주희 2025, 154). AI는 인간·기술·몸의 관계를 조직하는 조건적 관계항으로 기능하며, 창작 과정 전반에 영향을 미친다. 이에 창작 구조 역시 변화하고 있다. 과거에는 작곡가·안무가·연출가의 역할이 비교적 분리된 체계로 이해되었다면, 최근에는 인간과 AI가 순환적 피드백 구조 속에서 공동으로 참여하는 창작 방식이 강조된다. 결과적으로 창작 주체는 단일한 기원에 기반한 존재가 아니라, 공저자성(co-authorship)을 중심으로 재구성되며, 기술은 창작 구조를 형성하는 능동적 요소로 재정의된다(김정아 2025, 89-91).

이 변화는 감각 구조와 시간성의 재편과도 밀접하게 연결된다. 구체적으로 공연 현장에서 AI는 무대 이미지와 신체 움직임을 실시간으로 연동시키며, 데이터 시뮬레이션과 물리적 수행이 교차하는 새로운 감각 체계를 형성한다(최우현 2025, 121). 이 과정에서 공연은 더 이상 고정된 장면의 연속이 아니라, 실시간 추적과 변환을 통해 지속적으로 갱신되는 관계적 공간으로 재구성된다(문영, 서희영 2024, 366). 즉, 공연의 의미는 완성된 결과물보다 변화와 상호작용의 과정 속에서 형성된다.

생성형 AI의 등장은 창작 개입의 시점 또한 변화시키고 있다. 텍스트 프롬프트 기반 안무 설계는 기획 단계부터 기술이 심미적 조건 형성에 참여하도록 만들며(김정아 2025, 89), 기존의 신체 직관 중심 설계와 병행하여 언어–데이터 기반의 새로운 안무 문법을 형성한다. 또한 디지털 레이어와 결합된 신체는 단일한 물리적 실체를 넘어 혼종적 존재로 제시되며(김정아 2025, 94), 공연의 의미 역시 개별 인간 신체가 아니라, 관계망 전체 속에서 구성되는 방향으로 이동한다.

이와 같은 기술-매개 구조는 교육 영역에서도 유사하게 나타난다. 예를 들어 ChatGPT를 활용한 창작 수업에서는 아이디어 발상과 안무 구성 과정이 인간과 AI의 상호작용 속에서 이루어지며(구은혜 2025, 33), 학습은 전통적인 교사–학생 중심 모델을 넘어 다중 행위자가 참여하는 네트워크 구조로 확장된다. 그러나 동시에 인프라 부족과 기술 활용 역량의 차이는 기술-매개 담론이 실제 교육 현장에 충분히 정착하지 못하는 한계로 지적되고 있다(서재성 2022, 126). 이는 기술적 가능성과 교육적 실천 사이에 여전히 간극이 존재함을 보여준다.

한편 AI는 비인간 행위자를 무대 위에 병렬적으로 배치함으로써 새로운 협력 구조를가시화한다(윤지원, 박주희 2025, 159). 이에 작품 해석의 기준은 인간 여부보다 협력 과정에서 형성되는 패턴과 감각 경험으로 이동하며, 제작 과정의 가시화와 몰입형 공연 구조는 생산과 소비의 경계를 점차 흐리게 만든다. 동시에 저작권과 책임 소재, 창작 윤리와 같은 문제 역시 새로운 쟁점으로 부상하고 있다(구은혜 2025, 46). 게다가 AI 기반 창작에 대한 무용수들의 태도 차이는 기술 수용 여부를 넘어 신체 경험과 창작 윤리에 대한 인식 차이와도 밀접하게 연결된다(이주희, 이영철 2025, 124).

종합하면, 기술-매개 예술 담론은 특정 기술의 기능적 효과를 분석하는 데 머물지 않고 인간·기술·몸이 구성하는 관계 구조 자체의 변화에 주목한다. 이 관점에서 창작 구조, 감각 체계, 무대 공간, 교육 모델, 윤리와 제도 조건은 서로 분리된 요소가 아니라, 상호작용하는 관계망의 일부로 이해된다. 따라서 AI의 도입은 단순한 기술 혁신이 아니라, 인간·기술·몸의 관계를 재조정하는 과정이며, 무용학의 창작·교육·공연 환경 전반을 새롭게 조직하는 담론적 전환으로 해석될 수 있다.

Ⅳ. 연구방법론

1. 질적 문헌연구 접근

본 연구는 인공지능(AI)과 무용의 관계를 개별 기술 적용 사례의 집합으로 보기보다 인간·기술·몸 관계망이 어떻게 담론적으로 구성되는지를 분석하는 데 목적을 둔다. 이를 위해 2017–2025년 국내 학술지에 게재된 무용학 연구를 대상으로 개념 구성 방식, 인간·기술 관계에 대한 서술 전략, 그리고 사례 제시 양상을 질적으로 검토하였다(장인이, 김규진 2025, 152).

자료 수집은 한국학술지인용색인(KCI) 통합검색을 활용하여 진행하였다. 검색어는 ‘무용’ AND ‘인공지능’으로 설정하였으며, 논문 제목을 기준으로 검색하였다. 검색 결과 총 37편의 논문이 확인되었으며, 이 가운데 인간·기술·몸 관계 분석과의 관련성이 낮거나 단순 기술 소개 수준에 머무른 연구 2편을 제외한 35편을 최종 분석 대상으로 선정하였다.

수집된 자료는 ‘인공지능’, ‘생성형 AI’, ‘모션 인식’, ‘AI 기반 무용교육’, ‘AI 협업 창작’ 등을 중심 개념으로 설정하여 시기별·영역별 비교 분석을 수행하였다. 시기 구분은 팬데믹 전후 디지털 전환과 AI 활용 확산이라는 사회문화적 맥락을 반영한 것으로(박유나 2024, 4), 국내 무용학에서 기술-매개 예술 담론이 어떠한 흐름으로 형성되었는지를 파악하기 위한 분석 기준으로 활용하였다(문영, 서희영 2024, 361). 특히 초기 연구가 움직임의 기록과 보존 기능에 주로 주목하였다면(최우현 2025, 108), 최근 연구는 AI를 안무 구성, 감정 표현, 교육 피드백 과정에 적극적으로 개입하는 행위자로 이해하는 경향을 보인다(임준희 2024, 186). 이 변화는 국내 무용학 담론 내부에서 AI의 이론적 위치가 점차 변화하고 있음을 시사한다(신경아 2020, 15).

분석 과정에서는 국내 연구뿐 아니라, 관련 이론 및 사례 연구를 함께 검토하였다. 구체적으로 웨인 맥그리거(Wayne McGregor)의 「리빙 아카이브(Living Archive)」와 국내 AI 협업 창작 논의를 병렬적으로 검토함으로써 인간과 비인간 행위자가 공존하는 창작 구조의 특징을 비교·분석하였다(고경희 2021, 14; 김정아 2025, 96). 이를 바탕으로 신체–데이터 상호작용, 물리적 공간과 가상 공간의 결합, 전통춤의 재매개 구조, 시간성의 변형을 주요 분석 범주로 설정하였다(나수진, 김연재 2024, 215; 박유나 2024, 9; 황야치, 김혜정 2025, 101).

또한 본 연구는 AI 활용의 긍정적 효과를 확인하는 데 그치지 않고, 기술 매개 환경이 초래할 수 있는 규범화와 신체 경험의 변화 가능성도 함께 검토하였다. 예를 들어, AI 기반 분석 시스템에서 제시되는 표준 동작의 기준값이 신체 다양성에 미치는 영향은 아직 충분히 논의되지 않은 영역이다(이유리, 홍예주 2024, 116). 이에 본 연구는 기술적 기준이 어떻게 담론적 규범으로 전환되고 고착되는지를 비판적으로 분석하였다.

구체적인 분석 절차에서는 핵심 개념어와 인간–기술 관계에 대한 서술 방식을 중심으로 코딩 작업을 수행하였다. 구체적으로 주요 코딩 범주는 ‘협력’, ‘공저자성’, ‘혼종 신체’, ‘실시간 상호작용’, ‘데이터화된 신체’ 등으로 구성하였으며, 각 개념이 어떠한 맥락에서 사용되고 어떤 의미 체계를 형성하는지를 분석하였다. 이를 통해 AI·인간·몸의 관계가 국내 무용학 담론에서 어떠한 구조로 구성되고 있는지를 해석하고자 하였다.

종합하면, 본 연구는 최종 선정된 35편의 학술 논문을 대상으로 자료 수집, 시기별 비교 분석, 사례의 병렬 검토, 분석 범주 설정, 비판적 검토, 개념어 코딩 및 통합 해석의 과정을 수행하였다. 분석 대상 논문 전체는 코딩과 범주화 과정에 활용되었으며, 본문에서는 각 범주의 특징을 대표적으로 보여주는 사례를 중심으로 논의를 전개하였다. 이상의 연구 설계와 분석 절차는 <표 4>에 정리하였다.

2. 분류 및 분석 전략

본 연구의 분류 및 분석 전략은 2017–2025년 국내 무용학 연구에 나타난 인간·기술·몸 관계망의 형성과 변화를 체계적으로 식별하고 해석하기 위한 방법론적 절차로 구성되었다. 여기서 분류는 단순한 시기 구분이나 기술 유형의 나열에 그치지 않으며, 각 연구에 내재된 관계 구조가 어떠한 개념적 맥락 속에서 구성되는지를 드러내기 위한 분석 도구로 활용된다.

이를 위해 본 연구는 표면적 범주와 해석적 범주를 구분하여 적용하였다. 표면적 범주는 발표 연도와 연구 영역을 기준으로 설정하였으며, 연구 영역은 교육·창작·향유를 중심으로 분류하였다. 반면 해석적 범주는 각 연구가 AI와 인간·기술·몸의 관계를 어떠한 방식으로 개념화하고 서술하는지에 초점을 맞추어 도출하였다. 이러한 이중 분류 체계는 동일한 기술을 다루는 연구라 하더라도 담론 구성 방식과 이론적 강조점이 서로 다르게 나타날 수 있다는 점을 고려한 것이다.

시기 구분은 2017–2019년, 2020–2022년, 2023–2025년의 세 단계로 설정하였다(고경희 2021, 9; 이병권 2025, 20). 이는 단순한 연대기적 구분이 아니라, AI의 이론적 위치 변화에 주목한 분석 기준이다. 초기 연구에서는 AI가 주로 움직임의 기록과 분석을 지원하는 보조 도구로 이해되었다면, 이후 연구에서는 안무 구성, 교육 피드백, 관객 경험 형성에 적극적으로 개입하는 행위자로 서술되는 경향이 나타난다. 따라서 시기 구분은 기술 발전의 단계를 구분하기 위한 것이 아니라, AI를 바라보는 무용학 담론의 변화 양상을 추적하기 위한 분석 틀로 활용되었다.

기술 분류 역시 개별 기술의 세부 유형을 나열하는 방식보다 신체성·주체성·시간성을 설명하는 방식에 초점을 두었다. 이에 각 연구가 AI를 단순한 분석 도구로 이해하는지, 혹은 창작·교육·향유 전반에 개입하는 관계적 행위자로 이해하는지를 비교·분석하였다. 또한 시기별 구분과 연구 영역 분류를 교차적으로 적용하여 반복적으로 등장하는 관계 서술과 개념적 패턴을 추적하였다. 이를 통해 국내 무용학 담론에서 AI·인간·몸의 관계가 어떠한 방식으로 구성되고 변화해 왔는지를 구조적으로 파악하고자 하였다.

종합하면, 본 연구의 분류 및 분석 전략은 기술 변화 자체를 설명하는 데 목적이 있는 것이 아니라, 인간·기술·몸 관계망이 어떠한 담론적 구조 속에서 재편되고 있는지를 해석하기 위한 방법론적 장치이다. 따라서 본 연구는 시기별 변화와 연구 영역의 차이를 함께 고려하면서, 국내 무용학 연구에서 AI가 어떠한 관계적 의미를 획득하고 있는지를 통합적으로 분석하고자 한다.

Ⅴ. 국내 무용학 연구에 나타난 인공지능 담론의 영역별 양상

1. 교육 담론과 신체-기술 관계의 재구성

2017–2025년 국내 무용학 연구에서 교육 분야의 인공지능(AI) 담론은 단순한 수업 보조 기술의 활용을 넘어 인간·기술·몸의 관계를 재구성하는 방향으로 전개되었다. 교육 현장에서 AI는 전통적인 교수–학습 구조를 변화시키며 인간–AI–학습자가 병렬적으로 상호작용하는 환경을 형성하였다. 이에 학습은 더 이상 교수자와 학습자 간의 일방향적 전달 과정이 아니라, 인간·기술·데이터가 함께 작동하는 수행 과정으로 재정의되고 있다(오세복 2019, 136).

이 변화는 교수자의 역할에서도 확인된다. 구체적으로 서재성(2022)은 AI 기반 무용교육에서 교수자가 단순한 지식 전달자가 아니라, AI 활용과 데이터 해석, 교육 환경을 조율하는 역할을 수행해야 한다고 설명하였다(128-129). 실제 AI 기반 교육 플랫폼에서는 플립드 러닝(flipped classroom), 온라인 학습 환경, 실시간 피드백 체계가 결합되며 교수자는 학습자의 수행 데이터를 분석하고 학습 경로를 조정하는 촉진자이자 중재자로 기능하게 된다.

AI 기반 교육 시스템은 움직임의 기록과 분석을 통해 신체를 시각화·수치화된 자료로 전환한다. 예컨대 최종환(2022)은 OpenPose 기반 딥러닝 알고리즘을 활용하여 무용 동작을 2차원 공간 좌표와 정량적 데이터로 변환하고, 이를 통해 동작 간 유사성을 측정할 수 있음을 제시하였다(45-49). 이처럼 AI 기술은 신체 수행을 분석 가능한 데이터로 전환함으로써 움직임을 이해하고 평가하는 새로운 기준을 제공한다.

이 경향은 실제 교육 프로그램 사례에서도 나타난다. 문영, 서희영(2024)은 모션 센서와 Kinect 기반 AI 시스템을 활용하여 학습자의 움직임을 실시간으로 추적·분석하고, 듀얼 모니터 환경에서 즉각적인 피드백을 제공하는 무용교육 프로그램을 구현하였다(362-367). 최유리, 진승화(2024) 역시 AI 기반 무용교육이 동작 분석, 피드백, 맞춤형 지도를 연계한 학습 구조를 통해 교육 효과를 향상시킬 수 있음을 보고하였다(274). 또한 컴퓨터 비전(computer vision), 패턴 인식(pattern recognition), 딥러닝 알고리즘을 활용하여 움직임 데이터를 분석하고 동작 정확도를 시각화하였으며, 인터랙티브 모션 그래픽을 결합함으로써 학습 몰입도를 높였다. 이러한 사례들은 AI 기반 교육이 신체 수행을 단순한 감각적 경험이 아니라, 데이터 기반 피드백 체계 속에서 재인식하도록 만든다는 점을 보여준다. 결과적으로 학습자는 자신의 몸을 감각적 체험의 주체이자 분석 가능한 데이터 객체로 동시에 경험하게 된다.

그러나 신체의 데이터화는 학습 효율성을 높이는 동시에 새로운 긴장을 형성한다. 이유리, 홍예주(2024)는 움직임의 데이터화가 맞춤형 교육을 가능하게 하는 한편, 알고리즘 기준에 기반한 새로운 규범화를 형성할 수 있다고 지적하였다(116). 이에 몸은 감각적 경험의 주체이면서도 지속적으로 측정되고 최적화되어야 하는 데이터 자원으로 재구성된다. 즉, 개인화와 규범화가 동시에 작동하는 이중적 구조가 교육 현장에 형성되는 것이다.

생성형 AI의 도입은 이 변화를 더욱 가시화한다. 예를 들어 구은혜(2025)의 현대무용 창작 수업에서는 학생들이 ChatGPT를 활용하여 안무 주제, 움직임 아이디어, 음악 구성, 무대 연출 방향 등을 탐색하였다(33-35). 학생들은 AI가 제안한 움직임과 서사 구조를 비교·선택하면서 안무를 수정해 나갔고, AI는 단순한 참고자료를 넘어 창작 발상 단계부터 개입하는 공동 창작 도구로 기능하였다. 이는 기존의 ‘지도–재현’ 중심 교육 구조가 인간과 비인간 행위자가 함께 구성하는 협업 구조로 변화하고 있음을 보여준다.

다만이 변화가 모든 교육 환경에서 동일하게 실현되는 것은 아니다. 기술 인프라와 교수자의 활용 역량이 충분하지 않을 경우 AI 기반 교육은 제한적으로 적용되거나 기술 의존의 불균형을 심화시킬 수 있다(서재성 2022, 127-129). 또한 기술 기반 움직임 분석은 특정 알고리즘 기준을 중심으로 신체를 최적화함으로써 신체 다양성을 제한할 가능성도 내포한다(이유리, 홍예주 2024, 116). 따라서 AI 기반 교육은 기술적 가능성과 함께 교육적·윤리적 함의를 동시에 고려할 필요가 있다.

한편 가상 환경 기반 교육은 포스트휴먼적 신체 개념을 더욱 확장한다. 구체적으로 이청하, 이은형, 이선경(2025)은 VR·메타버스 기반 스트릿댄스 교육 사례를 통해 AI 기반 모션 트래킹(motion tracking)과 AI 멘토링 시스템이 학습자의 움직임을 실시간으로 분석하고 맞춤형 피드백을 제공하는 구조를 설명하였다(39-42). 학습자는 가상 공간에서 시공간적 제약 없이 움직임을 수행하며 점수·보상·랭킹 체계와 상호작용하게 된다. 이에 신체성은 물리적 몸과 디지털 수행 환경이 결합된 관계적 수행 속에서 새롭게 정의된다.

전통춤 교육 영역에서도 AI는 새로운 재매개 구조를 형성하고 있다. 예컨대 최우현(2025)은 태평무 움직임을 AI가 실시간으로 분석하여 LED 스크린 속 가상 캐릭터와 결합하는 사례를 제시하였으며(125), 윤지원, 박주희(2025)는 AI 기반 인터랙션 공연을 통해 신체 데이터 분석과 디지털 아바타 기술이 전통 움직임의 재현 방식을 변화시키고 있다고 설명하였다(153-158). 이처럼 기술은 단순한 보존 수단을 넘어 전통춤을 디지털 환경 속에서 재매개하는 전략으로 기능한다.

또한 인터랙티브 비주얼 기술과 결합된 사례에서는 신체 수행과 디지털 이미지가 병렬적으로 구성된다. AI 아바타와 실제 무용수의 움직임이 실시간으로 연결되는 공연 구조 속에서 관객은 인간 수행자와 디지털 수행자를 동시에 경험하게 되며(윤지원, 박주희 2025, 158), 프로젝션 맵핑과 VR 기술은 무용수의 움직임과 공간 이미지를 즉각적으로 상호작용하도록 만든다(최우현 2025, 121). 이 과정에서 학습과 해석의 중심은 개별 동작 자체보다 디지털 존재감과 시청각적 반응 구조로 이동할 가능성을 보인다. 실제로 일부 연구는 AI를 인간을 대체하는 기술이 아니라, 공동 창작 파트너로 이해하며, 무용의 창작과 교육 가능성을 확장하는 매개로 평가하였다(유지영 2023, 88).

이상의 사례들은 AI가 교육 현장에서 단순한 보조 기술을 넘어 신체 수행을 데이터화하고 학습 관계를 재조정하는 매개 구조로 기능하고 있음을 보여준다. 동시에 학습은 인간·기술·몸이 상호작용하는 관계적 과정으로 재구성되고 있으며, 신체성에 대한 이해 역시 변화하고 있다.

종합하면, 2017–2025년 국내 무용학 연구에서 교육 분야의 AI 담론은 교수–학습 구조, 신체 인식 방식, 그리고 교육 규범 체계를 동시에 변화시켰다. AI는 맞춤형 피드백과 몰입형 학습 환경을 강화하는 한편, 신체의 데이터화와 알고리즘 기반 규범화를 심화시키며 인간·기술·몸의 관계를 재조정하는 핵심 매개 구조로 기능하고 있다(팡쩌쒸엔, 김규진 2025, 424). 이 변화는 AI를 단순한 교육 기술이 아니라, 무용교육의 신체성과 학습 구조를 재구성하는 담론적 조건으로 이해할 필요성을 보여준다.

2. 창작 담론과 주체성의 분산

2017–2025년 국내 무용학 연구에서 창작 영역의 인공지능(AI) 담론은 AI를 단순한 제작 보조 수단이 아니라, 안무와 무대 구성을 형성하는 핵심 요소로 이해하는 방향으로 전개되었다. 더욱이 교육 영역에서 확인된 인간·기술·몸의 혼합적 관계 구조는 창작 실천으로 확장되며, 창작의 의사결정 과정과 주체성 개념에도 중요한 변화를 가져왔다.

이 변화는 AI가 창작 과정에 개입하는 방식에서 확인된다. 구체적으로 일부 공연 사례에서는 AI가 안무 전개의 핵심 의사결정 과정에 직접 참여하는 역할을 수행한다. 김정아(2025)의 「Query」에서는 생성형 AI 프로그램인 Runway Gen과 Adobe Photoshop의 Generative Fill 기능을 활용하여 무용수의 얼굴 이미지를 학습시키고 새로운 가상 인물을 생성하였다(89-91). 안무가는 ‘상생’, ‘버려져야 하는 것들’과 같은 개념을 프롬프트로 입력하여 생성 이미지를 구축하였으며, AI가 생성한 이미지는 무용수의 움직임과 무대 영상에 결합되어 인간 수행자와 디지털 수행자가 공존하는 장면을 구성하였다(93-98). 이과정에서 AI는 단순한 배경 기술이 아니라, 안무 구성과 장면 전개에 적극적으로 개입하는 협업 행위자로 기능하며, 창작 주체는 인간과 알고리즘이 역할을 공유하는 공저자성(co-authorship)의 구조로 재구성된다. 이러한 논의는 AI 안무가가 인간 창작을 완전히 대체하기보다 데이터 기반 생성 논리를 통해 새로운 움직임을 제안한다는 제환정(2024)의 주장과도 연결된다(265).

AI의 개입은 창작 결과 단계에 국한되지 않고 창작의 출발점에서부터 나타난다. 예를 들어 구은혜(2025)의 현대무용 창작 수업에서는 학생들이 ChatGPT를 활용하여 안무 주제, 움직임 아이디어, 음악 구성, 무대 연출 방향 등을 탐색하였다(33-35). 학생들은 AI가 제안한 감정·서사 중심의 키워드와 움직임 조합을 비교·선택하면서 안무를 수정해 나갔으며, AI는 발상 단계부터 개입하는 협업 도구로 기능하였다. 이는 기술 매개가 창작의 결과를 보조하는 수준을 넘어 창작 과정의 출발점 자체를 구성하는 요소로 자리하고 있음을 보여준다.

생성형 AI는 추상적 개념을 시각 이미지로 변환하고 이를 다시 신체 수행과 연결하는 매개 장치로도 활용된다. 예컨대 「Query」에서는 ‘상생’이라는 철학적 개념이 프롬프트 기반 이미지 생성 과정을 거쳐 무대 장면 구성으로 연결되었으며(김정아 2025, 92-94), 이는 의미 형성이 인간의 직관만이 아니라, 인간과 기계의 반복적 상호작용 속에서 이루어짐을 보여준다. 이러한 사례는 창작 과정이 더 이상 인간 내부의 영감에 의해 독점적으로 형성되지 않으며, 인간과 기술의 상호작용 속에서 의미가 공동으로 구성되는 방향으로 변화하고 있음을 시사한다.

무대 환경의 변화 역시 이 흐름과 밀접하게 연관된다. 구체적으로 윤지원, 박주희(2025)는 『G·Artience 2024』 공연에서 AI가 무용수의 관절 각도와 이동 데이터를 실시간으로 분석하여 음악·조명·영상 효과를 동시에 생성하는 구조를 설명하였다(157-158). 공연 과정에서 AI는 무용수의 움직임을 디지털 아바타와 3D 입자 형태로 재현하였으며, 무대는 고정된 배경이 아니라, 실시간 데이터 반응에 따라 변화하는 관계적 공간으로 구성되었다. 또한 최우현(2025)이 분석한 실감미디어 기반 한국무용 사례에서는 VR과 프로젝션 맵핑 기술이 결합되면서 현실 공간과 가상 공간의 경계가 중첩되는 양상이 나타났다(119-121). 이에 관객의 경험 역시 완성된 장면을 감상하는 방식에서 생성과 변형의 과정을 실시간으로 경험하는 방식으로 변화하고 있다.

이와 함께 로봇이나 가상 인물과의 협업 사례는 비인간 행위자가 수행의 파트너로 기능하는 양상을 보여준다. 『G·Artience 2024』 공연에서 AI 기반 디지털 아바타는 인간 무용수의 움직임을 실시간으로 모방하고 변형하며 병렬적으로 장면을 구성하였다(윤지원, 박주희 2025, 158). 이 과정에서 관객은 인간 수행자와 비인간 수행자를 구분하기보다 리듬과 움직임이 함께 생성되는 구조 자체를 경험하게 된다. 윤지원, 박주희(2025)는 이를 인간과 기술이 감정과 리듬을 공유하는 공진(co-resonance)의 구조로 설명하면서, 창작 주체가 개별 예술가 중심의 체계에서 인간–기술 협업 시스템으로 이동하고 있다고 분석하였다(159-160).

전통춤 데이터베이스의 활용 역시 창작 담론을 새로운 방향으로 확장시키고 있다. 예컨대 최우현(2025)은 태평무 움직임을 실시간으로 촬영·분석하여 LED 스크린 속 가상 캐릭터와 결합하는 방식을 제시하였으며(125), 이는 전통춤을 데이터 기반으로 기록하고 재구성할 수 있는 디지털 아카이빙의 가능성을 보여준다. 또한 박유나(2024)는 AI 기반 무용 작업에서 인간의 몸이 반복적인 학습 과정 속에서 데이터 자원으로 전환될 가능성과 그에 따른 윤리적 긴장을 지적하였다(18). 이러한 논의는 전통을 고정된 원형이 아니라, 지속적으로 재매개되고 재구성되는 창작 자원으로 이해하게 만든다. 동시에 창작 주체성 역시 인간 개인에게만 귀속되는 것이 아니라, 인간·기술·데이터가 함께 참여하는 관계망 속에서 분산적으로 형성되고 있음을 보여준다.

종합하면, 국내 무용학 연구에서 창작 영역의 AI 담론은 기술의 효율성이나 활용 가능성에 대한 논의를 넘어 창작의 기원, 의사결정 구조, 심미적 조건이 어떻게 변화하는가에 대한 문제로 확장되고 있다. 이 관점에서 창작은 더 이상 단일 창작자의 독립적 행위가 아니라, 인간·기술·데이터가 상호 조율되는 관계적 과정으로 이해된다. 따라서 AI는 단순한 창작 도구가 아니라, 창작 주체성과 예술 행위의 구조를 재구성하는 핵심 매개로 기능하고 있으며, 이 변화는 무용학에서 주체성 개념의 재정립을 요구하고 있다. 이상의 논의를 바탕으로 창작 담론에서 나타난 주체성 분산 구조의 주요 특징을 <표 5>에 정리하였다.

3. 향유 담론과 관객 역할의 재배치

2017–2025년 국내 무용학 연구에서 인공지능(AI) 기반 향유 담론은 작품 수용을 단순한 감상의 문제가 아니라, 인간·기술·몸의 관계가 작동하는 방식의 변화로 이해한다. AI 기반 공연에서 관객은 완결된 안무를 수동적으로 감상하는 존재가 아니라, 데이터 흐름과 알고리즘 연산이 생성하는 실시간 반응 구조 속에 위치하게 되며(임준희 2024, 185), 공연의 의미 역시 고정된 장면보다 생성과 변환의 과정 속에서 형성된다.

이 변화는 우선 향유의 시간성을 재구성한다. 구체적으로 윤지원, 박주희(2025)는 『G·Artience 2024』 공연에서 AI가 무용수의 관절 각도와 움직임 속도를 실시간으로 분석하여 음악·조명·영상 효과를 즉각 생성하는 구조를 설명하였다(158). 이 과정에서 관객은 완성된 결과물을 감상하기보다 움직임 데이터가 음향과 이미지로 변환되는 과정을 경험하게 되며, 공연은 고정된 서사보다 생성과 갱신의 리듬을 중심으로 전개된다. 이들은 이를 인간과 AI가 감정과 리듬을 함께 생성하는 공진(co-resonance)의 구조로 설명하면서, 감각 경험이 인간 단독의 지각 체계에서 인간–기술 협력 구조로 이동하고 있다고 분석하였다(158-159).

이와 함께 관객의 역할 역시 변화하고 있다. AI 기반 공연에서 관객은 더 이상 외부의 관찰자가 아니라, 인간과 비인간 행위자의 공동 작동을 체험하는 참여자로 위치한다. 『G·Artience 2024』에서는 AI 기반 디지털 아바타와 실제 무용수의 움직임이 병렬적으로 구성되며, 관객은 인간 수행자와 가상 수행자가 함께 생성하는 장면을 경험하게 된다(윤지원, 박주희 2025, 157-158). 이에 향유는 완성된 결과를 해석하는 행위에서 관계 구조가 작동하는 과정을 체험하는 수행적 경험으로 확장된다.

플랫폼 기반의 실시간 참여 사례는 이 변화가 실제로 어떻게 작동하는지를 보여준다. 김수빈 외(2024)는 AI 기반 온라인 랜덤 플레이 댄스 플랫폼에서 사용자 움직임을 실시간으로 추적·분석하여 점수화하고, 다른 참여자와 즉각적으로 비교·반응하는 구조를 설명하였다(688). 여기서 관객은 단순한 감상자가 아니라, 시스템 반응을 유발하는 입력 행위자로 기능하며, 향유와 창작의 경계 또한 점차 중첩된다. 즉, 관객은 의미를 수용하는 존재가 아니라, 의미 생성 과정에 참여하는 행위자로 재위치된다.

감각 경험의 구조 역시 변화하고 있다. 예컨대 최우현(2025)은 VR·AR·프로젝션 맵핑이 결합된 한국무용 공연에서 관객이 물리적 무대와 가상 공간을 동시에 경험하는 과정을 설명하였다. 「맨 메이드(Man Made)」에서는 현실과 가상의 경계가 모호해졌으며(119), 「원천」에서는 프로젝션 맵핑이 무용수의 움직임과 실시간으로 상호작용하면서 공간 자체를 변형시켰다(120-121). 이에 관객의 시선은 개별 동작에 집중하기보다 공간 전체의 이미지 변화와 시청각적 반응 구조를 인식하는 방향으로 이동한다.

생성형 AI의 활용 역시 관객 경험의 구조를 변화시키고 있다. 예를 들어 김정아(2025)는 「Query」에서 생성형 AI를 활용하여 무용수의 얼굴 이미지를 가공하고 새로운 가상 인물을 생성한 뒤 이를 무용수의 움직임과 결합하여 무대에 병렬적으로 배치하였다(90-91). AI 이미지와 텍스트가 무용수의 몸 위에 투영되면서 관객은 현실과 가상이 중첩된 ‘제3의 공간’을 경험하게 되며(93-95), 공간 레이어의 단계적 전환은 초현실적 감각 경험을 형성한다(97-100). 이처럼 AI는 단순한 시각 효과를 넘어 관객의 지각 구조 자체를 재구성하는 매개로 작동한다.

포스트휴먼 관점에서 볼 때 향유는 인간 수행 중심의 해석을 넘어 관계망 전체에 반응하는 감각 체계로 변화한다. 구체적으로 윤지원, 박주희(2025)는 AI 아바타와 인간 무용수가 실시간으로 움직임과 감정을 교환하는 구조 속에서 관객이 인간 여부보다 관계망 내부의 기능과 상호작용 자체에 주목하게 된다고 분석하였다(159-160). 결과적으로 향유의 기준 역시 인간 중심 수행성에서 인간–기술 혼합 수행성으로 이동하게 된다.

이 변화는 전통춤 재구성 공연에서도 확인된다. 예컨대 최우현(2025)은 태평무 움직임을 AI가 실시간으로 분석하여 가상 캐릭터와 결합하는 사례를 제시하였으며(125), 윤지원, 박주희(2025)는 AI 기반 궁중음악 복원 사례를 통해 향유의 초점이 원형의 충실성보다 재구성 과정 자체로 이동하고 있다고 설명하였다(156-157). 이에 전통성은 고정된 원본의 재현이 아니라, 지속적으로 재생산되는 감각 경험으로 이해되기 시작한다.

또한 몰입형 환경 기반의 향유는 생산과 소비의 경계를 더욱 흐리게 만든다. 문영, 서희영(2024)은 Kinect 기반 body tracking 시스템을 활용한 사례에서 참여자의 움직임이 실시간 시각 피드백으로 연결되는 구조를 설명하였으며(366-367), 이청하, 이은형, 이선경(2025)은 VR·메타버스 기반 스트릿댄스 교육에서 게이미피케이션(gamification) 시스템이 참여형 몰입 환경을 형성한다고 분석하였다(41-43). 이처럼 향유는 감상 중심의 구조에서 참여와 반응 중심의 구조로 이동하고 있으며, 관객은 공연 외부의 수용자가 아니라, 데이터 흐름과 상호작용 구조에 개입하는 행위자로 재위치되고 있다. 결국 향유는 작품 해석의 과정에서 관계망 참여의 과정으로 확장되며, 관객 역시 의미 생산의 일부를 구성하게 된다.

그러나 이러한 참여 구조는 동시에 알고리즘적 통제라는 역설을 내포한다. 서재성(2022)은 AI 기반 교육 시스템이 실시간 피드백과 맞춤형 학습을 제공하는 동시에 입력 조건과 알고리즘 기준값에 따라 참여 범위를 제한할 수 있다고 지적하였다(127-129). 이는 참여의 민주화와 기술적 통제가 동시에 작동하는 이중 구조를 보여준다. 따라서 AI 기반 향유 환경은 참여 확대의 가능성을 제공하는 동시에, 그 과정에서 작동하는 알고리즘적 통제 구조에 대한 비판적 검토를 요구한다.

종합하면, 국내 무용학 연구에서 향유 영역의 AI 담론은 관객을 수동적 감상자에서 관계 구조 내부의 참여자로 전환시키며 의미 생산의 방식을 재편하고 있다. 향유는 더 이상 완성된 결과를 소비하는 행위가 아니라, 생성과 반응의 과정을 실시간으로 경험하는 방식으로 변화하고 있으며, 이 과정에서 인간·기술·몸의 관계가 가장 직접적으로 드러난다. 따라서 AI 기반 향유 담론은 관객의 역할과 감각 경험, 그리고 의미 형성 구조를 새롭게 조직하는 관계적 전환으로 이해될 수 있다. 이상의 논의를 바탕으로 향유 담론에서 나타난 관객 역할 재배치 구조의 주요 특징을 <표 6>에 정리하였다.

Ⅵ. 인간·기술·몸 관계망의 이론적 수렴

1. 신체성의 관계적 재개념화

2017–2025년 국내 무용학 연구에서 나타난 신체성의 재개념화는 기술 매개 환경 속에서 몸이 단순한 수행 장치가 아니라, 인간·기술·몸의 관계망 속에서 어떠한 방식으로 구성되는가에 대한 문제의식에서 출발한다. 인공지능(AI)은 몸을 외재적 도구의 사용 대상이 아니라, 교육과 공연 현장에서 지속적으로 조정되고 상호작용하는 내재적 행위자로 위치시킨다(나수진, 김연재 2024, 213). 이러한 관점은 기술 환경 속에서 신체적 사고와 안무적 사고가 재구성된다는 신상미(2017)의 논의와도 맞닿아 있다(56).

AI가 개입하는 환경에서 움직임은 기록과 분석의 대상이 되며, 신체 수행은 시각화·수치화된 자료로 재현된다(문영, 서희영 2024, 366). 이에 무용수는 자신의 동작을 감각적 체험의 결과로만 인식하는 것이 아니라, 데이터화된 패턴과 지표를 통해 이해하게 된다. 결과적으로 신체는 감각적 체험의 주체이자 분석 가능한 객체라는 이중적 위치를 갖게 되며, 몸에 대한 인식 방식 역시 변화한다. 이 과정에서 형성되는 ‘자료화된 자아(datafied self)’는 신체를 데이터와 상호 참조하는 관계적 존재로 재위치시킨다.

이 변화는 신체를 둘러싼 규범 체계에도 영향을 미친다. 신체 움직임은 AI가 산출한 패턴과 규칙 속에서 해석되며(이유리, 홍예주 2024, 116), ‘표준 동작’ 역시 전승된 미학적 규범과 기술적 최적화 기준이 결합된 형태로 재설정된다. 따라서 신체성은 다양성을 유지하려는 요구와 알고리즘 기반의 규범이 작동하는 조건 사이의 긴장 속에서 재구성된다. 이는 신체가 기술과 결합하는 과정에서 새로운 수행 원리와 작동 방식을 획득하고 있음을 보여준다(박진아 2018, 38).

신체성의 변화는 전통춤 연구에서도 확인된다. 예컨대 태평무 데이터를 분석하고 재배열하는 과정은 과거의 기록과 현재의 연산이 병렬적으로 작동하는 구조를 형성하며(박유나 2024, 18; 윤지원, 박주희 2025, 153), 신체를 전승과 창작을 연결하는 혼종적 매개로 위치시킨다. 이때 몸은 단순히 전통을 재현하는 매체가 아니라, 과거와 현재, 보존과 변형을 연결하는 관계적 장으로 기능하게 된다.

포스트휴먼 관점에서 신체성은 새롭게 이해된다. 구체적으로 이 관점에서 신체는 생물학적 인간 중심의 개념을 넘어 기능과 패턴, 그리고 관계망 속 역할을 중심으로 정의된다(임준희 2024, 187). 실제로 로봇이나 가상 인물과 인간 무용수가 공동 수행하는 사례에서는 신체가 독립된 실체가 아니라, 관계망 속에서 작동하는 수행 장치로 이해되며(윤지원, 박주희 2025, 157), 인간 중심의 무대 구성 원리는 상대화된다.

실시간 상호작용 공연은 이 변화가 실제로 어떻게 작동하는지를 보여준다. 구체적으로 이들 공연에서 중요한 것은 완성된 결과보다 변화와 반응의 과정 자체이다. 따라서 몸은 고정된 의미를 전달하는 매체가 아니라, 지속적으로 반응하고 조정되며 갱신되는 사건적 장치로 기능한다. 신체성 역시 결과 중심이 아니라, 생성과 반응의 과정 속에서 이해된다. 이는 생성형 AI가 제안하는 움직임과 인간의 체화된 경험 사이의 관계를 문제화한 제환정(2024)의 논의와도 연결된다(265).

현상학적 관점에서 볼 때 이 변화는 ‘살아있는 몸(Leib)’과 ‘육체(Körper)’ 사이의 경계를 재구성한다. 기술 환경 속에서 몸은 감각하고 경험하는 주체인 동시에 측정과 분석의 대상이 되는 객체로 존재하며, 두 층위는 상황에 따라 끊임없이 교차한다(백진주, 박주초 2022, 102). 또한 AI와 무용 창작의 결합은 감정·직관·즉흥성이 인간과 기계의 공존 구조 속에서 새로운 방식으로 변주될 수 있음을 보여준다(윤서진 2022b, 236).

종합하면, AI 매개 환경에서 신체성은 더 이상 고정된 실체가 아니라, 데이터화·연산·감각 반응이 복합적으로 얽혀 형성되는 관계적 구성물로 이해된다. 즉, 신체는 체험과 분석, 주체와 객체, 인간과 기술 사이를 오가며 지속적으로 조정되고 재구성된다. 따라서 AI의 등장은 단순한 기술적 변화가 아니라, 무용학이 몸을 이해하고 사유하는 방식 자체의 전환을 의미하며, 신체성은 인간·기술·몸의 관계망 속에서 새롭게 정의되고 있다고 볼 수 있다.

2. 창작 주체성의 분산과 재배치

2017–2025년 국내 무용학 연구에서 창작 주체성의 분산과 재배치는 기술 매개 환경 속에서 작품 생성의 ‘기원’을 더 이상 단일한 인간 안무가에게만 귀속할 수 없게 되는 조건에 대한 문제의식에서 출발한다. 인간·기술·몸이 결합하는 환경에서 창작의 의사결정 구조는 관계망 중심으로 재구성되며, 인공지능(AI)은 단순한 보조 도구를 넘어 안무 어휘와 심미적 방향 형성에 함께 관여하는 관계항으로 기능한다(윤지원, 박주희 2025, 153). 이에 창작은 개인의 독립적 산물이 아니라, 다양한 행위자 간 상호작용 속에서 형성되는 과정으로 이해되기 시작한다.

이 변화의 핵심은 창작 결정 구조의 병렬화에 있다. AI가 창작 과정에 개입할 경우 인간의 선택은 더 이상 독립적인 창작 행위로 존재하지 않으며, 알고리즘이 제안한 산출물과의 상호 참조 속에서 형성되는 복합적 결정 과정으로 전환된다. 이 과정에서 주체성은 인간과 기계 사이에 분산되며, 창작은 개인의 내면적 영감에 기반한 행위라기보다 다양한 요소가 연쇄적으로 조율되는 과정으로 이해된다. 이는 AI 안무가가 인간과 동일한 의미의 ‘창작’을 수행한다기보다 데이터 기반의 ‘생성’ 논리를 통해 새로운 움직임을 제안할 수 있음을 지적한 제환정(2024)의 논의와도 연결된다(265).

주체성의 분산은 창작의 초기 단계에서부터 나타난다. 텍스트 프롬프트나 이미지 생성 AI가 제안하는 결과물은 기획과 발상 단계부터 개입하며 창작의 출발점을 재구성한다(구은혜 2025, 33). 이에 ‘영감’은 더 이상 인간 내부에서 자생적으로 발생하는 것이 아니라, 데이터 추천과 인간의 해석이 결합된 형태로 이해된다. 또한 안무 언어가 형성되는 과정에서도 인간의 직관과 알고리즘의 제안은 반복적으로 교차하며 작동한다. 따라서 창작자는 AI에 종속되지 않더라도 이미 기술-매개 관계망 안에서 선택과 판단을 수행하게 된다.

이 변화는 물질성과 수행의 차원에서도 확인된다. 구체적으로 AI 기반 이미지 가공과 시각적 변환 기술은 물리적 수행을 넘어 디지털 레이어까지 포함하는 혼종적 수행 구조를 형성한다(김정아 2025, 91). 또한 창작 주체의 범위는 물리적 몸에 한정되지 않고 그 재현과 변형까지 포괄하는 방향으로 확장된다. 즉, 창작은 더 이상 신체 내부에서만 이루어지는 활동이 아니라, 다양한 기술적 매개를 통해 구성되는 복합적 과정으로 이해된다.

전통춤 데이터의 재매개 사례는 창작 주체성의 분산이 시간성의 재구성과도 밀접하게 연결되어 있음을 보여준다. 예컨대 태평무 기록 자료가 AI 분석을 통해 재배열되고 새로운 공연으로 재구성될 때(박유나 2024, 18; 윤지원, 박주희 2025, 153), 창작의 기원은 과거의 원안, 알고리즘의 연산, 현재 수행자의 해석 사이에 병렬적으로 배치된다. 이 과정에서 창작은 단일한 계보를 따라 전개되는 선형적 구조가 아니라, 복수의 시간 층위가 중첩되는 네트워크로 이해된다. 따라서 창작 행위는 과거와 현재, 인간과 기술이 함께 참여하는 관계적 구성 과정으로 전환된다.

로봇이나 가상 인물과의 협업 사례는 이 변화가 실제로 어떻게 나타나는지를 보여준다. 구체적으로 인간 무용수와 비인간 행위자가 함께 수행하는 구조에서 로봇과 디지털 아바타는 단순한 보조 수단이 아니라, 장면 구성과 패턴 형성에 참여하는 행위자로 기능한다(윤지원, 박주희 2025, 159). 이에 창작 주체성을 판단하는 기준 역시 생물학적 인간 여부보다 관계망 속 기능과 상호작용의 방식으로 이동하게 된다. 다시 말해, 주체성은 특정 존재가 소유하는 속성이 아니라, 관계 속에서 생성되는 효과로 이해된다.

현상학적 관점에서 볼 때 이 변화는 몸이 ‘세계-내-존재’로서 데이터 기반 환경과 접속하며 새로운 매개적 주체로 전환되는 과정으로 해석될 수 있다. 나아가 알고리즘 피드백에 의해 지속적으로 수정되고 조정되는 행위는 더 이상 독립적 개인 경험으로 환원되지 않으며(이유리, 홍예주 2024, 116), 주체성은 데이터 네트워크와 감각 경험이 교차하는 장 속에서 유동적으로 형성된다. 따라서 몸은 창작의 기원을 담지하는 고정된 중심이 아니라, 다양한 관계를 매개하는 과정적 존재로 이해된다.

종합하면, AI 매개 환경에서 창작 주체성은 단일 인간 창작자의 소유물이 아니라, 인간·기술·데이터가 결합된 관계망 속에서 형성되는 과정적 효과로 재개념화된다. 이 관점에서 창작은 ‘누가 만들었는가’의 문제가 아니라, ‘어떠한 관계 구조 속에서 형성되었는가’의 문제로 전환된다. 따라서 AI의 등장은 창작 주체를 대체하는 것이 아니라, 주체성의 형성 방식 자체를 변화시키고 있으며, 무용학은 이를 통해 인간 중심 창작 개념을 넘어 관계적·분산적 주체성에 대한 새로운 이해를 모색하고 있다고 볼 수 있다.

Ⅶ. 논의

1. 담론 재편의 이론적 함의

2017–2025년 국내 무용학 연구에 나타난 인공지능(AI) 담론은 단순한 기술 도입이나 활용 사례의 증가로 환원될 수 없다. 본 연구의 분석 결과가 보여주듯, 핵심적인 변화는 인간·기술·몸 사이의 관계 구조가 기존의 위계적 질서에서 상호작용적 네트워크로 재편되었다는 데 있다. 이는 연구 대상의 확장을 넘어 무용학이 신체성·주체성·시간성을 이해해 온 인식 틀 자체의 수정과 재검토를 요구한다.

앞선 분석에서 확인한 바와 같이, AI는 교육·창작·향유 전반에서 외재적 도구가 아니라, 관계망을 구성하는 행위자로 기능하고 있다. 교육 영역에서는 개인화와 규범화가 교차하는 새로운 학습 구조가 형성되었으며, 창작 영역에서는 공저자성(co-authorship)에 기반한 병렬적 의사결정 구조가 등장하였다. 또한 향유 영역에서는 관객이 수동적 수용자의 위치를 넘어 관계망 내부의 참여자로 재배치되었다. 이 변화는 주체성을 인간 개인에게 귀속된 고정적 속성이 아니라, 인간과 비인간 행위자가 공동으로 형성하는 관계적 범주로 이해할 필요가 있음을 시사한다.

신체성에 대한 이해 역시 재검토가 요구된다. 구체적으로 AI 기반 분석과 데이터화, 시각화 과정 속에서 몸은 감각적 경험의 주체인 동시에 분석 가능한 데이터 객체로 재구성된다. 그러나 이는 신체 경험의 소멸이나 약화를 의미하지 않는다. 오히려 신체는 인간·기술·몸의 관계망 속에서 새로운 방식으로 구성되고 작동하는 존재로 이해될 수 있다. 따라서 무용학은 신체를 자율적 표현의 주체로만 이해하는 전통적 관점을 넘어, 데이터와 알고리즘이 결합된 관계적 신체 개념을 함께 검토할 필요가 있다.

시간성과 전승에 대한 이해 또한 변화하고 있다. 전통춤 데이터의 재배열 사례에서 확인되듯이, 과거의 기록과 현재의 연산은 병렬적으로 작동하며 전승은 고정된 원형의 보존이 아니라, 지속적인 재매개의 과정으로 이해된다. 이에 시간성 역시 과거에서 현재로 이어지는 선형적 계보의 흐름이 아니라, 생성·갱신·재구성이 반복되는 다층적 구조로 파악될 필요가 있다. 전통은 더 이상 보존의 대상에 머무르지 않으며, 새로운 기술 환경 속에서 끊임없이 재해석되고 재구성되는 관계적 과정으로 전환된다.

포스트휴먼 관점에서 볼 때 이 변화는 인간 중심적으로 구성되어 온 무용학의 분석 범주를 더욱 확장시킨다. 예를 들어 로봇, 디지털 아바타, 생성형 AI와의 협업 사례는 창작과 수행의 조건이 더 이상 인간 내부에서만 형성되지 않음을 보여준다. 이에 심미적 조건 역시 인간의 표현 능력 자체보다 관계 생성과 상호작용의 과정에 주목하는 방향으로 이동한다. 결과적으로 몸, 주체성, 시간성은 고정된 본질이 아니라, 인간과 비인간 행위자가 함께 구성하는 관계망 속에서 형성되는 분석 범주로 재정식화된다.

이상의 논의를 종합하면, 국내 무용학 연구에 나타난 AI 담론은 신체성·주체성·시간성을 고정된 전제가 아니라, 관계망 속에서 구성되고 변화하는 범주로 전환시키고 있다. AI는 단순한 기술적 혁신이나 새로운 연구 주제를 넘어 무용학의 핵심 개념과 인식 체계를 재검토하도록 요구하는 이론적 계기로 기능한다. 따라서 인공지능 시대의 무용학은 인간과 기술의 대립 구도를 넘어 인간·기술·몸이 상호작용하는 관계 구조 속에서 예술 경험과 신체성을 새롭게 사유하는 방향으로 나아가고 있다고 볼 수 있다.

2. 무용학 담론 재편 이후의 이론적 과제

본 연구는 인공지능(AI) 매개 환경 속에서 재편된 인간·기술·몸의 관계망이 향후 무용학에 새로운 이론적 과제를 제기하고 있음을 보여주었다. 이러한 과제는 단순히 기술을 수용하거나 활용하는 문제에 머무르지 않는다. 오히려 신체성·주체성·시간성과 같은 무용학의 핵심 개념을 어떠한 관계 구조 속에서 이해할 것인가에 관한 문제와 직결된다. 따라서 향후 무용학 연구는 기술 효과를 평가하는 수준을 넘어, 인간·기술·몸의 관계망이 형성되고 유지되며 변화하는 조건을 분석하는 방향으로 확장될 필요가 있다.

우선 이론적 차원에서는 인간과 기술을 대립적 범주로 설정해 온 기존 관점을 재검토할 필요가 있다. 본 연구에서 확인한 바와 같이 AI는 교육·창작·향유 전반에서 단순한 도구가 아니라, 관계를 매개하고 조정하는 행위자로 기능하였다. 이에 무용학은 기술의 적용 여부나 활용 효과를 평가하는 접근을 넘어, 인간·기술·몸이 어떠한 방식으로 상호작용하며 의미를 생산하는지를 설명할 수 있는 관계적 분석 틀을 발전시켜야한다. 이는 기술을 외부 변수로 다루는 관점을 넘어 관계망 자체를 분석의 대상으로 전환하는 작업이라 할 수 있다.

신체성 연구 역시 새로운 과제를 안고 있다. 구체적으로 교육 영역에서 확인된 데이터화와 알고리즘 기반 피드백 구조는 신체 수행을 정교하게 분석하고 지원하는 가능성을 제공하는 동시에 새로운 규범화를 형성할 수 있음을 보여주었다. 따라서 향후 연구는 기술 기반 교육이 신체 다양성, 수행 경험, 학습 과정에 어떠한 영향을 미치는지 보다 비판적으로 검토할 필요가 있다. 게다가 기술이 학습 효율성을 높이는 과정에서 신체의 개별성과 다양성을 어떻게 조정하거나 제한하는지에 대한 분석이 요구된다.

창작 영역에서는 주체성과 저자성에 관한 논의가 더욱 중요해질 것으로 보인다. 실제로 본 연구에서 살펴본 바와 같이 AI는 발상, 구성, 시각화 과정에 병렬적으로 참여하며 창작 과정의 일부를 형성하고 있었다. 이에 창작 주체는 인간 개인에게만 귀속되는 것이 아니라, 인간·기술·데이터가 함께 구성하는 협업 구조로 변화하고 있다. 이 변화는 공저자성(co-authorship), 책임성, 창작 권한에 대한 기존의 미학적 전제를 재검토할 필요성을 제기한다. 향후 연구는 창작 과정에서 AI의 역할을 어떻게 규정할 것인지, 그리고 창작 결과에 대한 책임과 권한을 어떠한 기준으로 배분할 것인지에 대한 논의를 심화시켜야 할 것이다.

시간성과 전승에 관한 연구 또한 중요한 과제로 남아 있다. 전통춤 재매개 사례에서 나타난 것처럼 기술 환경 속의 전승은 더 이상 원형의 보존만을 의미하지 않는다. 데이터 기반 분석과 재구성을 통해 전통은 새로운 방식으로 해석되고 재생산되며, 기록과 생성, 보존과 변형의 경계 역시 점차 유동적으로 변화하고 있다. 따라서 향후 연구는 전통과 현대, 기록과 생성, 보존과 변형 사이의 관계가 어떠한 방식으로 재구성되는지를 장기적 관점에서 분석할 필요가 있다. 이는 전통성을 고정된 본질이 아니라, 지속적으로 재구성되는 과정으로 이해하기 위한 이론적 작업과도 연결된다.

한편 본 연구는 2017–2025년 국내 학술지에 게재된 무용학 연구 35편을 대상으로 수행한 질적 문헌연구라는 점에서 일정한 한계를 지닌다. 실제 창작 현장과 교육 실천, 관객 경험을 직접 관찰하거나 비교 분석하지 못하였으며, 분석 범위 역시 국내 연구에 한정되었다. 따라서 후속 연구에서는 창작자·교육자·학습자·관객을 대상으로 한 경험적 연구를 수행하고, 국제적 사례와의 비교 연구를 병행함으로써 인간·기술·몸 관계망의 형성 과정을 보다 다층적으로 검토할 필요가 있다.

종합하면, 인공지능 시대 무용학의 과제는 기술을 새로운 연구 대상으로 추가하는 데 있지 않다. 보다 중요한 과제는 인간·기술·몸의 관계망 속에서 신체성·주체성·시간성과 같은 핵심 개념이 어떠한 방식으로 재구성되고 있는지를 이론적으로 정식화하는 데 있다. 다시 말해, 향후 무용학은 기술의 존재 여부를 논의하는 단계를 넘어 인간과 기술의 상호작용이 만들어내는 새로운 관계 구조를 설명하는 이론적 틀을 구축해야한다. 이러한 작업은 인공지능 시대 무용학의 개념적 지형을 재정립하는 동시에, 신체와 예술에 대한 이해를 확장하는 중요한 학문적 과제가 될 것이다.

Ⅷ. 결 론

본 연구는 2017–2025년 국내 무용학 연구에 나타난 인공지능(AI) 담론을 검토함으로써, AI가 단순한 기술적 혁신의 대상이 아니라, 무용학이 몸과 예술, 그리고 인간을 이해하는 방식을 재구성하는 조건으로 작동하고 있음을 확인하였다. 국내 무용학의 AI 담론은 초기의 기술 활용 가능성 논의를 넘어 교육·창작·향유 전반으로 확장되었으며, 그 과정에서 인간·기술·몸의 관계는 새로운 방식으로 조직되고 있었다.

본 연구가 주목한 것은 개별 기술의 성능이나 활용 효과가 아니라, 그 기술이 어떠한 관계를 형성하고 어떠한 존재 방식을 요청하는가의 문제였다. 분석 결과, AI는 무용학 내부에 외부적으로 부가된 장치라기보다 신체 경험, 창작 과정, 감상 방식에 개입하며 의미 형성의 조건 자체를 변화시키는 매개로 기능하고 있었다. 이에 몸은 더 이상 자족적인 실체로 이해되지 않으며, 창작은 단일한 기원의 산물로 환원되지 않고, 향유 또한 완성된 결과의 수용을 넘어 관계의 형성 과정에 참여하는 경험으로 확장되고 있었다.

이 변화는 결국 무용학의 관심이 ‘무엇이 움직이는가’라는 질문에서 ‘어떠한 관계 속에서 움직임이 의미를 획득하는가’라는 질문으로 이동하고 있음을 보여준다. 즉, 인공지능 시대의 무용은 인간과 기술이 대립하는 장이 아니라, 서로를 매개하며 새로운 감각과 의미를 생성하는 관계적 장으로 이해될 필요가 있다.

따라서 인공지능을 둘러싼 국내 무용학의 담론 변화는 기술 수용의 문제가 아니라, 존재와 감각, 창작과 경험에 대한 이해 방식의 변화를 시사한다. 이는 무용학이 오랫동안 전제해 온 인간 중심적 사고를 폐기한다기보다, 그것을 보다 넓은 관계의 지평 속에서 재사유하도록 요구하는 과정이라 할 수 있다.

결국 인공지능 시대의 무용학은 인간과 기술 중 어느 한쪽의 우위를 논하는 학문이 아니라, 서로 다른 존재들이 만나 관계를 형성하고 의미를 생성하는 과정을 탐구하는 학문으로 이행하고 있다. 이러한 관점에서 무용은 더 이상 고정된 형식이나 결과물이 아니라, 관계 속에서 지속적으로 구성되고 갱신되는 과정으로 이해될 수 있다. 이 점에서 인공지능은 무용의 미래를 예측하는 기술이기보다, 무용학이 몸과 예술, 그리고 인간에 대한 기존 개념을 다시 성찰하도록 만드는 중요한 이론적 계기로 작동한다.