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.

In the following years, technology has progressed in so many ways that it has provided the cyber society with a resource that only computers can excel at, such as the art of counterfeit of media, which was before unavailable. Deepfakes are a term used to describe this kind of deception. The majority of well-documented Deep Fakes are produced using Generative Adversarial Network (GAN) Models, which are essentially two distinct Machine Learning Models that perform the roles of attack and defence. These models create and identify deepfakes until they reach a point where the morphing no longer detects the deepfakes anymore. Using this algorithm/model, it is possible to discover and create new media that has a similar demographic to the training set, resulting in the development of the ideal Deep Fake media. Because the alterations are carried out utilising advanced characteristics, they cannot be seen with the human eye. However, it is completely feasible to develop an algorithm that can automatically identify this kind of tampering carried out via the internet. This not only enables us to broaden the scope of our search beyond a single media item, but also beyond a large library of mixed media. The more it learns, the better it becomes as artificial intelligence takes over in full force with automation. In order to create better deep fakes, new models are being developed all the time, making it more difficult to distinguish between genuine and morphing material.

본 연구는 개인혁신과정에서 팀 내 구성원의 아이디어 창출이 아이디어 실행에 미치는 영향 및 이 관계에서 침묵풍토의 조절효과를 분석하였다. 이를 위해 국내 기업 68개 팀의 구성원 383명을 대상으로 설문조사를 실시하여 자료를 수집하였다. 특히, 침묵풍토의 형성원인에 따라 방어적 침묵풍토와 체념적 침묵풍토로 구분하여 독립적인 영향을 분석하였다. 또한 팀원의 아이디어 창출과 실행 간의 관계에서 침묵풍토의 환경적 요인에 국한한 영향모형을 실증적으로 검증하기 위해 다층 구조(예: 산업분야, 직급 등)를 고려한 다중소속 다층모형(MMMM)에 기반한 완전-정보 문항기반 요인분석과 베이지언 모형분석을 실시하였다. 분석 결과, 구성원의 점진적 아이디어 창출과 아이디어 실행 사이에 정적인 관계가 있는 것으로 나타나 기존 연구에서 강조했던 혁신의 선행변수로서 개인 창의성의 중요성이 지지되었다. 또한 침묵풍토의 유형에 따라 아이디어 창출-아이디어 실행의 관계가 달라지는 양상이 나타났다. 특히 방어적 침묵풍토 인식이 높을 경우, 급진적 아이디어 창출-아이디어 실행 간의 정적관계가 약화되었으며, 체념적 침묵풍토 인식수준이 높을 때는 급진적 아이디어 창출과 아이디어 실행 간 관계가 오히려 강화되는 현상이 나타났다. 이 결과는 혁신의 긍정적인 부분과 부정적인 부분을 동시에 보여주는 것으로 조직 내 침묵풍토가 강하다고 인식할 경우, 개인들은 자신의 혁신 아이디어가 실제로 수용될 가능성이 낮다고 인식하므로 더 높은 수준의 급진적 아이디어 창출과 실행을 시도하게 되며 이는 혁신피로를 야기할 수 있어 궁극적으로 개인혁신에 부정적인 영향을 미치는 것으로 해석할 수 있다.

Since 2004, Ministry for Food, Agriculture, Forestry and Fisheries(MIFAFF) has been carrying out comprehensive rural village development project as the core one of Rural Area Development Schemes in Korea. Up to now, 56 projects had been completed after having with 5-year plan implementation period, on which it is possible to try post-project evaluation works. This study aims to propose a rational income-generation works model of comprehensive rural village development project, based on fulfillment checking results of their statutory stepwise working procedures specified in the project guidelines and their interim/post project performance analysis results in 56 project areas above mentioned. In comprehensive rural village development project, income-generation works generally have both quantitative and qualitative effects to rural communities; the former is focussed on income increasement of villagers, while the latter on community revitalization through job creation and spill-over effects of other linked community activities. So, the research works of this study focussed on these two comprehensive effects above mentioned.