현재 존재하는 인공지능 기반 음악 생성에 관한 여러 모델과 연구는 수동 텍스트(Text) 기반 음악 생성에 대해 다루고 있다. 본 논문은 사용자의 편의성을 높이고, 창의적인 음악 생성 과정 을 더욱 원활하게 할 수 있도록 텍스트(TEXT) 프롬프트(Prompt) 자동화를 통한 음악 생성시 스템 방안을 제안한다. 그 방안으로 음원 파일을 통해 수집한 음악 분석 및 데이터화와 가사 정보에서 추출한 키워드를 기반한 장르, 가수, 앨범 등의 정보가 포함된 데이터셋(Dataset)을 구축 후, 파이썬(Python)의 자연어 처리 방법인 Konlpy를 사용하여 가사 데이터를 토큰화하고, TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 벡터화를 통해 중요한 단어를 추 출한다. 또한, MFCC, 템포 등의 특징 데이터셋을 통하여 모델을 통한 감정을 예측하고, CNN 모델 및 Chatgpt를 활용한 텍스트 프롬프트를 자동생성하는 방법을 구현하여, MusicGen 모델 을 사용한 자동화 생성 프롬프트 기반 음악을 생성한다. 본 텍스트 프롬프트 자동 생성 화를 통한 음악 생성 연구의 결과는 음악 데이터 분석 및 생성 분야에 기여될 것으로 기대한다.

본 연구에서는 BTS의 노래가사 언어 코드 비율 변화와 트위터 내 팬 덤 아미(ARMY)의 메타언어적 코멘트를 통해 BTS 현상에서의 언어 이 데올로기를 탐구하였다. 분석대상은 2013년부터 2022년까지 BTS의 앨 범에 포함된 121곡의 노래이다. 연구결과, 영어 코드 선택 비율은 꾸준 히 증가하여 2013년 21.2%에서 2022년에는 57.5%까지 상승하였으며, 반면에 한국어 코드 선택 비율은 2013년 78.8 %에서 점차 하락하여 42.5%로 감소하는 양상을 확인했다. 또한 트위터에 나타난 팬들의 메타 언어 코멘트를 분석한 결과, 언어 민족주의적 순수주의의 태도와 반-언 어 민족주의적 순수주의의 태도가 대립하는 형태를 관찰하였다. 언어 민 족주의적 순수주의의 태도를 가진 팬들은 한국어 사용을 한국적 정체성 의 실현으로 연결 짓고, 영어 코드의 증가를 우려하는 경향을 보였다. 한 편, 반-언어 민족주의적 순수주의의 태도를 가진 팬들은 BTS의 언어 코 드 선택과 정체성의 연결을 지양하며, 언어 코드 선택에 대한 비판에 저항하는 모습을 보였다. 이러한 연구결과를 바탕으로 BTS는 적절한 언 어 코드를 사용하여 글로벌 팬들과 소통함으로써 다양성과 포용성을 장 려하고, 팬덤 "아미"는 언어 선택 행위에 대한 이해와 존중을 확대함으로 써 언어 이데올로기에 대한 인식을 높일 수 있는 방안을 제공하였다는 점에서 의의가 있다.