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.

본고는 학습자 중심의 교육환경을 토대로 창의적이고 생산적인 방향의 교수-학습이 필요하다는 주장의 타당성에 대해 비고츠키와 브루너의 이론에서 실마리를 찾고자 하였다. 비고츠키와 브루너는 모두 교육장면에서 학습자의 능동성과 주체성, 이에 대한 믿음을 바탕으로 한 표현과 생성 능력을 중시하였고, 이 과정에서 이루어지는 언어사용의 효용성과 가능성에 주목하고 있다. 비고츠키는 내면화와 관련하여 외면화의 교육적 중요성과 방법에 대해 실질적인 시사점을 제공하고 있으며, 브루너는 내러티브 사고를 바탕으로 한 내러티브의 생성 능력을 강조하고 있다. 우리 교육은 수용중심 수업환경에서 생산중심으로, 듣기․ 읽기 교육에서 말하기․ 쓰기 교육으로의 변화와 연계가 필요하다. 학습자가 주체적으로 사고하고 재구성하여 생성해 낸 지식과 삶의 이야기는 말하기와 쓰기 등의 표현활동을 통하여 교육적으로는 물론 문 화사회적으로도 그 타당성을 얻을 수 있고, 가시적으로 확인이 가능하며, 이에 대한 평가 와 피드백이 온전하게 이루어질 수 있다. 향후 학교교육(schooling)은 이러한 관점을 적극 수용하여 모든 수업장면에서 학습자의 능동적인 지식 재구성과 생성 활동에 대한 교수학적 고려와 학급장면에서의 실제적인 운용이 필요할 것이다.