[2024 위밋 성과공유회 대상 회고] 생성형 AI를 통한 음악 생성 플랫폼

안녕하세요! 오늘은 2024년에 진행했던 인공지능 프로젝트에 대한 이야기를 해보려고 해요. 저는 작년에 인공지능 혁신 융합 대학 사업의 지원을 받아 동아리 활동을 했고, 그 결과물을 가지고 발표를 했습니다. 그리고 무려 24팀 중 대상을 수상했어요! 이번 포스팅에서는 어떻게 이 프로젝트를 진행했는지, 그리고 어떤 노하우로 발표를 준비했는지 공유하려고 합니다.

🎵 프로젝트의 시작: 기획의 방향성

저는 프로젝트에서 기획자 역할을 맡았어요. 당시 생성형 AI가 주목받던 시기였고, 이를 활용해 뭔가 새롭고 재미있는 것을 만들어보고 싶었죠. 고민 끝에 음악 창작에 집중하기로 했습니다.
음악은 진입 장벽이 높지만 수요가 폭발적으로 증가하는 분야였어요. 특히, 단순히 음악을 생성하는 것이 아니라, 이미지를 바탕으로 음악을 생성하는 차별화된 기획을 정했습니다.

👩‍💻 팀원 구성과 역할 분담

저희 팀은 총 4명으로 구성되었어요:
• AI 엔지니어
• 프론트엔드 개발자
• 백엔드 개발자
• 그리고 저, 기획자

이렇게 각자의 전문성을 살려 에코노베이션 동아리에서 프로젝트를 진행했습니다.

🛠️ 프로젝트 과정

1. 상반기: 기획 및 MVP 제작
• AI 모델 개발에 필요한 데이터를 수집하고, 최소 기능 제품(MVP)을 제작했습니다.
2. 하반기: 고도화 및 문서화
• 사용자 피드백을 바탕으로 개선 작업을 진행했고, 프로젝트 내용을 논문 형태로 정리했습니다.

이 프로젝트를 통해 느낀 점은, AI는 무궁무진한 가능성을 지닌 기술이라는 것입니다. 특히, AI를 실질적으로 사람들이 사용할 수 있는 형태로 만드는 과정이 매우 흥미로웠어요.

📊 데이터 활용

AI 모델의 성능은 데이터에 크게 좌우되죠. 저희는 최신 트렌드에 적합한 데이터를 찾기 위해 많이 고민했습니다.
결국 YouTube 데이터를 선택했어요.
• 제목, 카테고리, 음악의 매칭도가 높다는 점에서 가장 적합하다고 판단했거든요.
• 데이터를 활용하는 과정은 쉽지 않았지만, AI 모델의 완성도를 높이는 데 중요한 역할을 했습니다.

🔍 사용자 테스트와 피드백

80명 이상의 사용자 테스트를 진행하며 여러 피드백을 받았어요.
• 예외 상황이 발생하거나 관리 시간이 오래 걸린다는 점을 개선했습니다.
• 결과적으로 밴드 및 학생들로부터 긍정적인 반응을 얻었어요.

이 서비스를 바탕으로 게임, 광고 등 다양한 분야에서 활용 가능성을 확인했습니다. 예를 들어, 게임에서는 장면에 맞는 음악을 실시간으로 생성할 수 있겠죠.

🎤 발표 준비와 노하우

발표에서는 발표 평가 기준을 철저히 분석하고 준비했어요.
• 정량적 평가가 어려운 생성형 AI 프로젝트의 특성을 고려해, 사용자 테스트 결과를 적극 활용했습니다.
• 심사 기준에 맞춘 구성으로 우리가 잘했다는 점을 어필했죠.

특히, 발표를 시작할 때 결과물을 먼저 보여주는 전략을 사용했어요.
저희는 표지 전 페이지에 프로젝트의 핵심 음악과 이미지를 삽입해 심사위원의 관심을 끌었습니다. 시작부터 “우리 음악, 어떠세요?“라는 질문으로 분위기를 사로잡았어요.

이처럼, 발표에서는 채점 기준을 중심으로 구성하고 질문을 유도하거나 시선을 끄는 요소를 추가하면 수상 확률이 높아진답니다.

✨ 마무리

이 프로젝트는 AI 기술을 실질적으로 활용하는 기쁨을 느끼게 해줬고, 팀워크와 발표 준비의 중요성도 다시 한번 깨닫게 해줬어요. 공모전에 도전하시는 분들께 도움이 되길 바라며, 다음 주에는 또 다른 이야기를 가지고 올게요!

감사합니다 :)