디지털 기술의 발전으로 프로페셔널 음악 산업에서 가상악기로 통칭되는 샘플링 음원을 사용하는 일이 빈번해졌다. 이는 악기의 연주와 편집. 저장 그리고 재생을 컴퓨터가 대신한다는 의미이다. 이처럼 획일화된 음악 제작 현장에서 컴퓨터가 대신 할 수 없는 유일한 악기가 보컬이다. 보컬이 음악에 미치는 영향력은 거대하다. 빼어난 보컬 멜로디 라인 작곡, 음정의 정확성, 엄선된 보컬 사운드 제작은 그 곡의 성공 여부와 직결된다. 이러한 보컬의 중요성은 엔지니어에게는 많은 시간과 경험, 그리고 인내를 요구한다. 본 논문은 보컬의 정확한 이해와 분석, 그리고 녹음과 믹싱 등 전반적인 보컬 사운드 제작에 관한 연구이다.
내게 원하는 영화나 드라마, 음악등의 디지털 콘텐츠를 핸드폰이나, 노트북, PMP를 자유자재로 다운로드 받을 수 있는 자동판매기가 올 하반기부터 본격 설치될 전망이다. 다양한 종류의 디지털 콘텐츠를 인터넷에 접속할 필요 없이 손쉽고 빠르게 다운로드 받을 수 있다는 점이 강점이다. 자판기의 새로운 분야가 열린다는 점에서 기대가 클수밖에 없다. 이 제품을 기술 개발한 한국전자통신연구원(ETRI)을 찾아 앞으로 어떻게 디지털 멀티미디어 콘텐츠 자동판매기 시대가 구현될지를 조명했다.
본 연구에서는 영상음악의 물리적 관점에서 영상과 음악의 시간일치를 살펴보고 있다. 시간일치는 클릭트랙을 활용하여 영상의 시간과 음악의 마디 위치를 수학적 계산에 의해 나타내게 되는데, 음악적 강조지점인 Hit의 위치는 박자 당 프레임 수(FPB)를 산출하여 시간대별 음표의 위치를 가늠함으로써 찾아 낼 수 있다. Hit은 여린박에 위치 할 수 있으며, 음악의 특성상 센박에 위치하는 것이 작곡가에게 더욱 편리하기 때문에 본 연구에서는 음악과 영상 싱크를 위한 세 가지 방법을 제안한다. 첫째는 박자변환을 통한 싱크, 둘째는 템포변환을 통한 싱크이며, 마지막으로 오프셋을 통한 싱크 방법이 있다. 이 방법들은 각기 장단점이 있으므로, 이들 싱크의 선택 문제는 음악의 자연스러운 흐름을 기초로 판단해야 한다.
본 논문은 오디오 특징 분석을 기반으로 한 음악검색 방법에 대한 기술과 연구에 대한 내용이다. 본 연구에서는 크게 3가지의 주요 알고리즘을 이용하여 다 성음에서의 오디오 특징을 추출하고 3가지의 각자 다른 방식의 매칭 알고리즘을 기반으로 한 퓨전 매칭 방식을 제안한다. 오디오 특징으로는 메인 멜로디, 음악 구조를 분석한 세그먼테이션 정보를 이용한다. 본 연구에서 사용된 음악 DB는 음악 포털 서비스에서 제공하는 장르를 기반으로 한 8가지 장르에서 다양한 범위에서 2000곡을 선곡하였다. 오디오 특징 추출을 위한 알고리즘 개발과 매칭 알고리즘 개발을 위하여 음악 DB 2000곡 중 장르의 비율을 고려하여 100곡을 선정하고, 24명으로부터 1200개의 허밍을 녹음하였다. 24명중 3명은 대학에서 음악을 전공하고 나머지는 음악적 교육을 받은 경험이 없는 사람들이다. 1200개의 허밍을 분석한 결과 전체 허밍 중 60%정도가 노래의 시작 부분을 허밍하거나 노래를 불렀고, 30%정도는 하이라이트 부분을 허밍 하였다. 나머지 10%정도는 자신이 가장 자신 있는 부분을 불렀다. 이러한 분석 결과를 기반으로 가장 중요한 부분은 노래가 시작되는 부분에서의 멜로디를 정확하게 찾아내는 것이 무엇보다 중요하다는 것이다. 본 연구에서 검색결과의 평가는 MRR를 이용하여 측정하였다. MIDI DB를 사용한 경우가 다 성음에서 직접 멜로디를 추출한 경우보다 약간 성능이 우수하게 나왔으나 그 차이는 미미했다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘을 이용하여 PC상에서 사용할 수 있는 클라이언트 프로그램과 Android app를 개발하였다.
스트리밍.음악을 물처럼 흘려보내는 기술이다.서버에 단 한번만 복제를 해 심어 놓으면 이를 원하는 사람들에게 무한정 공급할 수 있다. 듣고 싶은 노래가 굳이 내 컴퓨터 안에, 혹은 내 MP3 플레이어나 MD 안에 없어도 음악을 들을 수 있는 기술이다.
원하는 노래를 갖고 있지 않아도 인터넷에 접속만 할 수 있으면 내 것처럼 들을 수 있으니 가히 음악 소비의 혁명이라 하지 않을 수 없다.인터넷에 존재하는 수많은 커뮤니티들은 자신이 좋아하는 곡을 임베드 태그를 활용해 다른 회원들도 즐길 수 있도록 하고 있다. 반드시 CD나 테잎을 소유해야만 즐길수 있었던 음악 소비 형태가 스트리밍 서비스 덕분으로 음악 감상의 형식이 크게 바뀌고 있다.
최근 들어 디지털 음악 컨텐츠의 사용량이 증가하면서 데이터베이스로부터 다양한 포맷의 음악 컨텐츠를 효과적으로 찾을 수 있는 음악 검색 시스템의 필요성이 증가했다. 본 논문에서는 사용자들이 자주 질의하는 멜로디를 이용하여 효율적인 검색을 하기 위한 기법을 제안한다. 사용자의 허밍이나 오선지를 통한 질의로부터 추출된 음높이와 음의 길이를 분석하여 UDR과 LSR 스트링으로 변환하고 자주 검색되는 멜로디의 관리를 통해 검색의 성능을 향상시켰다. 또한 XLM을 사용하여 음악 정보를 구조화하는 새로운 데이터 모델을 제안하고 음높이. 음의 길이 , 리듬 등의 음악 특징 정보를 이용한 복합 질의를 통하여 제안한 시스템의 성능 평가를 하였다.
급변하는 정보화사회의 대표적인 한가지 축은 디지털화이다. 그러나 디지털시대 한국 최초 경박단소형의 제품화 및 세계 최고의 기술실현에 성공한MP3음악을 구현하는 "MP3플레이어"까지 등장했지만 관련산업의 성장에 난기류를 예고하는 음악저작권 문제의 대두로 이의 해결이 초미의 관심사로 부각되고 있다. 따라서 "MP3"의 개념 및 국내외 산업 동향을 간략히 살펴보고, 이와 관련하여 발생되는 저작권 문제의 해결방안을 제시해 보고자 한다.
본 논문에서는 개인의 취향에 맞는 음악을 자동으로 추천해주는 음악 추천 시스템을 소개한다. 본 논문에서 소개하는 추천 시스템은 각 음악 사이의 유사도를 그래프로 저장하는 그래프 기반 협동적 여과 방식을 사용하여 사용자의 암시적 선호 정보를 바탕으로 빠른 추천을 할 수 있으며, 또한 사용자의 정적인 성향뿐 아니라 시간에 따라 달라지는 동적인 성향에 맞는 추천도 가능하도록 설계되었다. 추천 서버는 자바로 구현되었으며 독립된 서버로서 클라이언트와 정해진 프로토콜에 따라 통신하도록 구현되었다. 구현된 추천 서버와 실제 사용자들의 음악 다운로드 데이터를 이용하여 추천 데모 사이트를 구축하였으며, 실험을 통하여 추천 결과의 정확도를 측정하였다.
21세기에 컴퓨터는 모든 분야에 많은 영향을 미치고 있다. 음악도 예외는 아니어서 컴퓨터음악이 차세대의 새로운 음악으로 등장하고 있다. 특히, 21세기 컴퓨터음악의 중심은 20세기의 미디음악에서 컴퓨터를 하나의 악기로 사용하는 실시간 음악으로 옮겨지고 있다. 대부분 유럽의 국가들과 미국은 이 실시간음악에 대한 많은 연구와 연주가 이루어지고 있는 반면 정작 IT강국으로 알려진 한국에서는 새로운 미디어와 실시간 음악에 대한 중요성을 잘 인식하지 못하고 있어 이 분야의 발달이 부진한 실정이다. 본 논문에서는 컴퓨터음악의 분야 중 우리나라에서 실시간 음악 활용의 가능성을 제안한다. 특히, 이러한 제안은 실시간 음악을 활용하여 제한된 음역과 기술 등으로 국제적인 악기가 되고 있지 못한 전통 국악기의 단점을 극복할 수 있는 가능성을 시사한다. 이러한 가능성은 한국작곡가들에게 매우 유리한 장점이 될 것이라 사료된다.
본 연구는 소그룹-멘토링을 활용한 마이크로티칭 분석 과정에서 나타난 유아음악교육 수업개선 의미 탐색을 목적으로 하였다. 연구 참여자 12명은 2015년 1학기 동안 교육대학원 수업을 들으며, 음악적 개념을 가르치기 위한 유아음악 수업활동 및 수업개선을 실행하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 마이크로티칭 수업영상 분석 결과, 바람직한 유아음악 수업을 위해서는 음악개념 이론에 대한 명확한 이해가 선행되어야 함을 인식하였다. 둘째, 소그룹-멘토링을 활용한 마이크로티칭 분석을 통해 음악적 개념이 실제 유아음악 수업활동에 잘 통합되어 있는 지 확인할 수 있었다. 셋째, 마이크로티칭 분석을 활용한 소그룹-멘토링 과정에서 공감은 연구 참여자의 유아음악 수업개선 실행에 있어 매우 중요함을 인식하게 된 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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