현대 사회에서 음악은 일상생활에 깊숙이 자리 잡아, 개인의 음악적 취향과 감정 상태에 맞는 콘텐츠를 손쉽게 찾고 소비하는 것이 중요해지고 있다. 콘텐츠 소비 증가와 더불어 제작 속도 및 효율 또한 중요한 요소로 부상하고 있다. 그러나 기존 음악 콘텐츠 제작 방식은 주로 기존 음악을 플레이리스트로 만들고 간단한 애니메이션이나 이미지를 영상으로 추가하는 방식이다. 이러한 한계를 극복하고자, 인공지능(AI) 기술을 활용하여 사용자 맞춤형 음악을 생성하고 콘 텐츠를 제공하는 어플리케이션을 개발하였다. AI 모델을 통해 사용자의 감정 상태를 분석하고, 이를 기반으로 음악적 요소를 최적화하여 개인화된 음악 콘텐츠를 생성하는 것에 목표를 두었 다. Mel-frequency cepstral coefficients(MFCC)와 템포 분석을 통해 음악 데이터의 특징을 추출하고, 이를 기반으로 사용자 감정에 부합하는 프롬프트를 생성하였다. 생성된 프롬프트는 MusicGen 모델에 입력되어, 사용자의 감정 상태와 음악적 취향을 반영한 새로운 음악을 생성 하는 데 활용하였다. 또한, ComfyUI를 활용하여 텍스트-이미지-비디오 변환 파이프라인을 구 축함으로써, 생성된 프롬프트를 기반으로 다양한 멀티미디어 콘텐츠 제작을 가능하게 하였다. 기존 음악 콘텐츠 제작 방식의 시간 및 비용 문제를 해결하고, 사용자에게 보다 정교하고 개 인화된 음악 경험을 제공하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 다양한 분야에서의 응용 가능성을 제시한다.

오늘날 AI발명은 데이터구조 등의 데이터 전처리, 학습에 필요한 학습 모델 정의, 물리적 구현, 딥러닝(Deep Learning) 학습프로그램을 적용하여 수행되는 물리적 구현, 도출된 학습완료모델(AI기반 SW) 등이 알고리즘 형태로 컴퓨터 등의 하드웨어에서 구현되는 경우를 말하고, 이러한 AI발명은 발명의 성립성을 만족하여 특허대상이 될 수 있다. 그러나 학습완료모델(AI기반 SW)에 입력데이터를 입력하고, 그 입력 데이터에 의하여 AI가 생성한 창작물은 현행 특허법상 인간의 발명이 아니라 비자연인인 AI에 의하여 생성된 것이므로 특허를 받을 수 없다. 따라서 AI 기술은 현행 특허법으로 충분한 특허보호가 이루어지지 못한다는 문제점이 제기되고 있다. 특히 (ⅰ) AI에 의해 생성된 AI창작물은 인간(자연인)의 발명으로 볼 수 있는지, (ⅱ) 현재 인간만을 발명자로 인정하고 있는 데 AI도 발명자로 인정받을 수 있는지, (ⅲ) AI창작물을 인간의 발명으로 인정하기 위한 방안이 있는 것인지, (ⅳ) AI를 발명자로 인정하는 경우에 발생할 수 있는 권리자로서의 권한과 의무, 권리행사의 책임 등에 대한 당사자 역할을 할 수 있는 것인지 등 다양한 법적문제가 발생할 수 있다. 이 글에서는 이러한 문제점을 해결하기 방안으로 AI에 의하여 생성된 AI창작물에 대해서도 특허대상에 포함시키기 위한 특허법의 개정방안을 검토하였다. 그 결과로 특허법 제2조 제1호의 발명의 정의 규정은 미국 특허법 제101조와 같이 인간의 발명에 한정하는 것으로 특정하고, 인간의 인위적 행위가 아니라 AI가 창작할 수 있도록 실질적인 ‘인간의 개입’ 이 있는 경우, 그 ‘인간의 개입’을 전제로 AI가 생성한 AI창작물의 정의 규정을 도입하는 개정방안이 필요하다. 그리고 특허를 받을 수 있는 자에는 ‘인간의 개입’을 전제로 하는 AI창작물의 발명자를 인간으로 한다는 규정을 특허법 제33조에 도입할 필요가 있다.

Purpose: It suggests that making a policy and strategies in a way of AI and its impact of commercialization on economic efficiency, social custom ethics. Research design, data, and methodology: The paper has analyzed the data based on the proposed model when derived as AI vs. FI job, etc. It is very different for each professional evaluation, which is artificial intelligence or robot job. One concept case was selected as a substitute job, with a relatively low level of occupation ability, such as direct labors, easily replaced. By the induction data has resulted in modeling. Results: The paper suggests that AI at high level become something how to make real decisions on ethical value modeling. Through physical simulation with the deduction data, it can be tuned to design and control what has not been solved, from human senses to climate. Conclusion: For the exploiting of new AI decision-making jobs in markets, the deduction data is possible to prove to AI’s Decision-making that the percentage who can easily have different leadership as is different for each person. what is generated by some information silos may be applied to occupation societies. The empirical results indicate the deduction data that if AI determines ethical decisions (VC) for that modifications, it may replace future jobs.