본 연구는 영화 <그 여자 작사 그 남자 작곡>의 각 이야기 단계와 프 로덕션디자인 스토리텔링을 분석하는 데 목적이 있다. 이야기 단계별 분 석 결과, 이 작품은 프롤로그에서 뮤직비디오 형식을 활용하여 시대적 배경에 대한 관객의 관심을 유도하는 전략을 구사했다. 발단에서는 이야 기의 시간적 범위를 설정하며, 도발적 사건 단계에서는 사건 그 자체보 다 인물들의 결정이 중요한 역할을 한다. 전개에서는 인물들의 과거를 드러내어 관객이 내면세계를 이해하도록 돕고, 인물 간의 관계와 서사를 진전시킨다. 위기는 주인공들의 상황이 달라지는 분기점으로 기능하며, 절정에서는 관객의 기대를 배반하면서도 동시에 욕구를 충족시키는 극적 전환이 이루어진다. 결말에서는 오히려 절정에서 관객이 보고자 했던 장 면을 제시하며 인물들의 최종 목표 추구가 무엇인지를 설명하고, 에필로 그는 결말의 완결성에 의해 이야기에 영향을 미치지 않았다. 한편, 프로 덕션디자인 스토리텔링 분석 결과, 이 영화는 시대적·정서적 맥락과 인물 의 변화를 표현하는 데 이를 활용하고 있다. 특히, 관객이 등장인물을 1980년대 스타와 현재 시점의 아이돌로 자연스럽게 인식하도록 하는 장 치들을 배치하였으며, ‘블랙’이라는 전문가의 색을 의상에 적용함으로써 인물의 전문성 확립과 정체성 전환을 강조하였다. 또한, 장신구, 헤어스 타일, 의상의 변화는 이야기의 의미를 심화시키는 동시에, 서사적 결함을 시각적으로 보완하는 기능을 수행하고 있다.

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.