생성형 AI 언어모델 프롬프팅 방식에 따른 편곡 가능성 비교 연구

Abstract

본 연구는 대규모 언어모델(LLM)을 활용한 편곡의 가능성을 분석하였다. 이를 위하여 고전클래식 곡 모차르트 소나타 K.545를 대상으로 Vanilla 프롬프팅과 CoT(Chain-of-Thought) 프롬프팅을 적용하여 편곡 결과를 비교 분석하였다. 분석 결과, Vanilla 기법은 단순한 코드 진행과 낮은 멜로디 유사성을 보인 반면, CoT 기법은 다양한 화성과 높은 멜로디 유사성을 나타냈다. 이는 프롬프트 설계 방식이 AI 기반 편곡의 창의성과 결과물 품질에 직접적인 영향을 미침을 보여준다. 본 연구는 생성형 AI가 편곡뿐 아니라 게임 사운드 및 인터랙티브 콘텐츠 제작에 활용될 수 있는 가능성을 제시한다.