최근 전 세계적으로 모바일 디바이스 및 통신 기술의 발전으로 전화와 문자 메시지만 주로 사용하던 기본 휴대폰은 스마트폰으로 급격하게 진화하여 사회의 각 영역에 다양한 서비스를 제공하고 있다. 본 논문은 스마트폰을 이용하여 밴드 연주에 들어가는 기본 악기인 기타, 피아노, 베이스 그리고 드럼을 기반으로 한 멀티유저 악기 연주 애플리케이션을 제안한다. 이 애플리케이션은 스마트폰에서 개별적으로 연주한 음악은 서버의 시간 동기화 기능에 의해서 통합된 음악 데이터 스트림으로 생성된다. 더불어 실제 악기와 유사한 그래픽 유저 인터페이스 실현으로 사용자는 효율적으로 스마트폰에 의한 악기 연주를 할 수 있다.
인간의 가장 원초적인 예술의 시작은 낙서와 막연한 두드림 이였다고 이야기한다. 낙서가 미술이라는 계열로 발전, 승화했다면 두드림의 의미는 음악 이라는 계열로 발전하여 오늘에 이르게 된다. 인간의 두드림으로 시작한 행위가 음악의 시초였다면 당연히 인류의 원초적 악기는 타악기라고 봐야 마땅할 것이다. 타악기는 각 민족의 문화와 풍습 또는 시대에 따른 사용처에 따라 날로 발전하고 다른 모습으로 변모해왔다. 인류가 만들어 낸 이 수많은 타악기들은 각각 스스로를 필요로 하는 음악에서 연주되어지고 있다. 이 중에서도 "Drum set" 라는 악기는 다른 타악기와는 조금 다른 특성을 띠게 되는데, 바로 여러가지 타악기군이 조합하여 한 명의 연주자에 의해 복합적인 리듬을 만들어낸다는 데 있다. 이 Drum-set 에 구성된 각각의 악기들은 재미있게도 독자적인 역사를 가지고 있는데 본 논문은 이 구성된 타악기들을 분석하며 아울러 이 악기가 음악에 미치게 된 영향까지 연구하는데 초점을 맞춰본
음악인식에 주로 사용되는 세 가지 알고리즘의 성능을 비교하였다. 다양한 분류알고리즘을 소개하고 그 중 베이지안법, 최근접이웃법과 k-최근접이웃법을 이용하여 악기를 분류하였다. 악기 샘플파일에서 영교차율, 평균, 분산, 평균피크레벨의 4가지 특성값을 추출하여 분류시스템의 데이터로 사용하였다. 사용된 악기 샘플은 바이올린, 바로크 바이올린, 바로크 첼로이다. 실험결과 최근접이웃 알고리즘이 악기 분류에 있어서 가장 좋은 성능을 보여 주었다. 최근접이웃 알고리즘은 단순하면서도 빠른 계산결과를 보여 악기 분류에 적절한 알고리즘으로 판단되었다.
현재 초보적인 능력을 가진 악기 연주자가 접근할 수 있는 하드웨어, 소프트웨어를 사용해 악기 연주법을 연습할 수 있는 수단은 전무하다. 따라서 본 논문은 악기 연주자가 연습을 하기 위해 사용할 수 있는 음 인식과 악보 정보의 처리, LSTM을 통한 자동 악보 생성의 복합적 기능을 가진 악기 보조 시스템을 제안한다. 또한 본 시스템은 기존의 FFT와 같은 일반적인 Pitch Detection 알고리즘보다 더 우월한 음 인식 성능을 보유한 Autocorrelation 전처리를 거친 LeNet-5 Convolutional Neural Network 모델을 사용하여 음 인식 성능을 높이는 기법을 제안한다. 이 음 인식 모델은 실험 결과 기존의 음 인식 기법보다 최대 약 5.4%의 성능 증가를 이루어냈다.
본 논문에서는 스마트폰을 위한 악기 변환 및 합성기 애플리케이션을 제안한다. 혼자서 합주를 하기 위한 가상 악기 애플리케이션은 자연스러운 연주가 어렵다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 어쿠스틱 기타를 연주하여 소리를 녹음하고, 이를 여러 다른 악기 소리로 변환하여 하나의 밴드 음악으로 합성하는 시스템을 제안한다. 제안한 방법을 사용하면 어쿠스틱 기타 한 대만을 연주하여 혼자서 여러 악기의 합주 효과를 낼 수 있다.
디지털 도파관 모델은 악기의 물리적 모델링에 사용되는 일반적인 방법이다. 디지털 도파관 모델에서 파동의 움직임은 시간 또는 공간을 기준으로 해석 가능하다. 음의 샘플링이 시간을 기준으로 이루어지므로 악기 모델은 시간에 의한 파동의 움직임으로 묘사되는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 현에 대한 공간 기준의 디지털 도파관 모델에 악기 몸체 모델을 추가해 악기 음을 합성하였다. 그렇게 함으로써 합성 음의 음질을 향상시키고 악기 모델의 음색 조절 변수들을 효과적으로 처리할 수 있었다. 공간 기준 샘플링에서 현 및 몸체에서 발생하는 미소 지연 오차에 대해 설명하고 FD (Fractional Delay) 필터를 이용해 미소 지연을 처리하는 방법을 보였다. 그리고 지연에 수에 따른 합성음의 변화를 설명하고 그 결과를 시간 기준 디지털 도파관 모델과 비교하였다.
기상연구소 주요사업 "한반도 악기상 집중관측사업(KEOP)"의 일환으로 2001년 기반공사를 시작하여 2002년 초부터 오토존데, 윈드프로파일러 등 첨단관측장비의 해남기상관측소에 도입 및 설치와 2002년 11월 연구용 도플로 레이더의 (구)무안기상대에 이전 설치로 국가 악기상 집중관측센터는 안정적으로 구축되었다. 이 집중관측센터를 중심으로 기존 기상청 관측망과 연계하여 2002년에 여름철 장마, 태풍 "루사" 그리고 강설과 같은 악기상 집중관측과 국제집중관측프로그램(CAMP/CEOP)에 참여를 위한 고층 및 플럭스 관측자료의 안정적 생산 및 DB 구축 능력 평가를 위한 고층 및 플럭스 집중관측을 국내 대학들과 협력하여 성공리에 실시하였다. 이들 집중관측자료의 초기 분석결과, 국가 악기상 집중관측센터에 설치된 첨단관측장비에서 생산된 관측자료는 악기상 구조 및 발달과정 분석연구 뿐만 아니라 지표 플럭스 연구 활성화에 크게 기여할 것으로 판단되었다. 특히 태풍 "루사" 통과시 오토존데를 이용한 3시간별 고층관측을 통한 태풍 "루사" 중심 구조 분석은 매우 의미 있는 결과로 사료된다. 앞으로 2003년 1월부터 안정적으로 운영되는 윈드프로파일러 자료를 이용하여 악기상 관련 전선 및 하층바람 구조 및 발달 과정 분석을 분석하고, 아울러 연구용 X-밴드 도플러 레이더, 오토존데 관측 자료간의 비교분석으로 윈드프로파일러 관측자료의 정확도를 평가하고자 한다. 광학강우강도계, 마이크로 강수레이더, 연구용 X-밴드 도플러 레이더 그리고 기상청 진도 S-밴드 레이더를 이용하여 악기상 강수시스템의 구조 및 발달 과정 분석할 예정이다. 또한 국가 악기상 집중관측센터는 태풍과 장마, 겨울철 폭설과 한파와 같은 악기상 집중 관측외에 봄과 가을철에 많은 강수를 동반한 저기압 통과시, 황사 발생의 경우 등에 특별관측을 수행하여 특이기상 현상의 이해력을 증진시키는데 활용코자 한다.
백악기 구례분지 구례층군에 대한 쇄설성 저어콘 레이저삭박 다검출기 유도결합플라즈마 질량분석기(LA-MC-ICP-MS) U-Pb 연대측정을 수행하였다. 구례층군은 하부로부터 수평리층, 금정리층, 토금층, 오봉산층으로 구성되며, 이번 연구에서는 연대측정을 위해 총 5개의 시료를 채취하였다. 그 결과 구례층군의 최하부 지층인 수평리층과 최상부 지층인 오봉산층에서는 각각 선캄브리아시대와 후기 백악기 저어콘들만이 산출되어 비교적 좁은 연대 분포 범위를 보였다. 그러나, 금정리층 상하부와 토금층에서는 선캄브리아시대부터 백악기까지의 비교적 넓은 저어콘 연대 분포를 나타냈다. 백악기 저어콘이 산출되지 않은 수평리층을 제외한 각 퇴적층의 가장 젊은 쇄설성 저어콘 U-Pb 연령은 금정리층 하부에서 약 107.4 Ma, 금정리층 상부에서 약 104.6 Ma, 토금층에서 약 97.7 Ma, 오봉산층에서 약 88.5 Ma로 계산되었다. 이는 구례층군의 퇴적시기가 대략 전기 백악기 말의 알바절(Albian)에서 후기 백악기의 코냑절(Coniacian)로 제한될 수 있음을 지시한다. 또한 각 지층별 쇄설성 저어콘 연령 분포에 근거한 구례층군 퇴적물 기원지는 분지의 진화 과정 동안 인근의 영남육괴에서부터 옥천대의 일부까지 확장되어 변화했을 것으로 해석되며, 구례층군을 구성하는 퇴적층들의 백악기 저어콘 산출 양상은 백악기 동안 고태평양판의 슬랩 퇴각 작용을 잘 반영하는 것으로 보인다.
주파수 변조(FM)의 원리를 이용하여 악기음을 합성하면, 주파수, 진폭, 변조계수 등의 파라메터들을 적절히 선택하므로써 기존의 음향 악기음과 비슷한 음을 만들 수 있다. 본 논문에서는 기존의 2 캐리어 FM 합성방식 을 하드웨어적으로 구현이 용이하게 하기 위하여 합성 파라메터 수를 제한 했다. 조작된 알고리듬을 이용하여 16개 악기음을 합성할 수 있는 DSP(Digital Signal Processor)를 $0.8{\mu}m$의 CMOS 표준 셀을 이용하여 설계하였다. 설계된 DSP가 정상적으로 악기음을 합성하는 가를 확인하기 위하여 ASIC 에뮬레이터를 이용하여 2개의 음을 동시에 합성할 수 있는 DSP를 하드웨어적으로 구현하였다. 구현된 DSP로부터 합성된 음과 실제 악기음을 주관적인 평가와 객관적인 평가를 통하여 비교한 결과 두 음이 아주 근사함을 알았다. 최종적으로 VLSI 설계툴을 이용하여 설계된 DSP를 배치 배선한 후 시간 시뮬레이션한 결과 16개 악기음을 동시에 합성할 수 있음을 확인 했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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