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문제 정의
- 너무 작으면 “”과 같이 여닫음이 있는 데이터들에서 오류가 발생할 수 있고 너무 길게 되면 예측이 제대로 되지 않는 현상이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문은 스텝을 6으로 설정하여 문자들의 오류를 줄이고자 한다. 6개로 이루어진 하나의 데이터 셋과 이 데이터 셋 다음에 오는 하나의 데이터를 타겟 데이터로 하여 학습이 된다.
- 또한, 작곡가가 곡을 만드는 시간을 줄여주어 시간적인 측면에서도 절약할 수 있다. 따라서 인공지능이 딥러닝을 통해 스스로 학습하여 곡을 창작하는 것을 본 연구에서 제안한다.
- 기존에 [1, 2]와 같은 작곡 관련 연구가 이를 나타낸다. 뛰어난 작곡가들은 이미 많이 존재하지만, 현시대의 흐름에 맞추어 본 연구에서는 어떻게 하면 인공지능이 곡을 스스로 학습하여 창작의 영역까지 해낼 수 있을지를 연구하고 이를 해결할 수 있는 솔루션 개발을 목표로 한다. 본 연구에서 해결해야 할 현상은 ‘인공지능이 곡을 스스로 학습하고 창작을 할 수 있어야 한다.
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