교수제안 프로젝트 제안서

프로젝트 주제	GPT 계열의 언어모델을 이용한 자동작곡 연구
프로젝트 목표	GPT 계열의 언어모델을 이용하여 곡을 학습하고 새로운 곡을 생성하는 딥러닝 모델 개발
모집 인원	1개 팀(3~5명)
제안 사유	프로젝트를 통해 딥러닝 모델을 직접 구현해봄으로써 인공지능에 대한 이해를 높이고자 함. 최근 엄청난 사회적 반향을 일으키고 있는 GPT의 원리를 이해하고 이를 응용할 수 있는 방법을 터득하고자 함. 결과에 따라서 개발에 그치지 않고 학술대회 논문으로 발표함으로써 인공지능 대학원 진학에 도움이 될 수 있도록 함.
제안자	성명	정성훈
	소속 및 지위	AI응용학과 정교수
	연락처/이메일 (학생 공지용)	shjung@hansung.ac.kr 02-760-4344 / 010-****

1. 프로젝트 주요 내용

팀 학생들과 함께 GPT 계열의 언어모델을 이용하여 곡을 학습하고 새로운 곡을 생성할 수 있는 모델을 개발할 예정이다. 이를 위하여 기본적인 딥러닝 기법과 언어모델 그리고 GPT에 대하여 학습하고 딥러닝 개발 프레임워크인 Pytorch 사용법을 습득할 것이다. 학습할 곡을 학습 데이터로 만들어 학습시킨 후 새로운 곡을 작곡하도록 구현한다.

2. 학점 인정

이수구분	(전공선택)
인정 전공명	(빅데이터)트랙 / (디지털콘텐츠가상현실)트랙 AI 응용학과
주당 예상 투입 시간	(17) 시간
이수학점 수	( 3 )학점
학점 부여 기준	기능 구현하여 작동하는 경우 학점 부여 (학술대회 논문발표 권장)

3. 기대 효과

본 프로젝트를 통하여 최근 다양한 분야에서 좋은 결과를 보이는 딥러닝에 대한 이해를 높일 수 있다. 무엇보다 최근 사회적으로 엄청난 반향을 이끌고 있는 chatGPT의 원리와 응용 방법을 익힐 수 있다. 이를 통하여 딥러닝 모델을 개발하고 문제해결에 응용할 수 있는 방법을 터득할 수 있다. 프로젝트 종료 후에 이 결과를 가다듬어 학술대회 논문으로 발표하게 되면 국내 10개 인공지능 대학원 진학에 도움이 될 수 있다.

4. 프로젝트 세부 일정

*상상더학기는 6월 22일부터 8월 9일까지 7주이며, 주당 평균 투입 시간이 17시간 이상이어야 함

주차	활동 내용 및 목표	투입 시간
1주차	기본적인 딥러닝 모델(ANN, CNN, GAN 등) 이론 학습	20시간
2주차	시계열 데이터 학습 모델(RNN, LSTM, Seq2Seq, Attention, Transformer, BERT, GPT) 이론 학습	17시간
3주차	Pytorch 딥러닝 학습 프레임워크 모델 구축 학습 및 실습	17시간
4주차	sLLM 모델 검토 및 선정 학습시킬 곡 선정 및 모음	20시간
5주차	학습데이터 생성	15시간
6주차	sLLM 모델에 학습데이터 학습	20시간
7주차	새로운 곡 생성 및 보완/개선	17시간

5. 지도 계획

전체적인 프로젝트 과정 및 실행계획을 같이 수립할 예정이다. 학습 자료(이론 및 유튜브 동영상 자료 등)를 제공하고 학생들이 잘 이해 못 하는 것을 설명해주어 관련 지식을 빠르게 습득하도록 도울 예정이다. 프로젝트 진행 중 발생하는 문제를 같이 토론하고 해결 방법을 같이 고민하여 문제해결 능력이 향상되도록 할 것이다. 학술대회 논문을 발표하게 되면 논문 작성 등에 대한 지도 및 발표 방법 등을 지도할 예정이다.

6. 기타

최근 인공지능 분야에서 가장 핫한 LLM을 경험하고 새로운 분야에 응용해봄으로써 LLM 모델이 어떻게 동작하고 어떤 문제에 어떻게 응용될 수 있는지 전체적인 과정을 경험해볼 수 있습니다. 결과가 좋아 국내 학술대회에 논문을 발표하게 되면 국내 10개 인공지능 대학원 진학에도 도움이 되니 많은 지원 있기 바랍니다.