음악 연구에 따른 컴퓨터의 역할이 점차 중요한 비중을 차지함에 따라 보다 효과적인 악보 인식 방법이 요구된다. 기존의 악보 인식 방법에서는 특정 수정 프로그램에서 만든 악보만 그 프로그램에서 재수정과 재생이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 이미 작성 되어있는 악보들을 자동으로 인식하고 재생을 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 악보 인식 방법은 수평 히스토그램을 이용하여 악보 이미지의 오선을 제거한 후, Grassfire 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 악보 구성 기호들을 추출한다. 추출된 악보 구성 기호들은 악보 구성 기호의 특징을 이용하여 음표와 쉼표, 그 외의 기호들로 분리한다. 분리된 음표 기호들은 박자마다 다른 음표 형태의 특징을 이용하여 다시 세밀하게 분리하고 쉼표와 그 외의 기호들은 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 인식한다. 인식된 악보 구성 기호들을 이용하여 각각 정보를 저장하고 향후에 악보 구성 기호에 해당하는 음의 재생을 용이하게 한다. 제안된 악보 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 50장의 악보 영상을 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 제시한 악보 영상의 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
음악 연구에 따른 컴퓨터의 역할이 점자 중요한 비중을 차지함에 따라 보다 효과적인 악보 인식과 효율적인 악보의 편집 및 수정 방법이 요구된다. 기존의 수동 입력 방식에서는 악보를 부정확하게 입력하여 수정하는 경우에는 작업 시간이 많이 소요되며, 각 수정 프로그램에서 만든 악보는 특정 프로그램에서만 재수정이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 이미 작성 되어있는 악보들을 자동으로 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 악보 인식 방법은 수평 히스토그램을 이용하여 악보 이미지의 오선을 제거한 후, 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 Grassfire 알고리즘을 적용하여 악보 구성 기호들을 추출한다. 추출된 악보 구성 기호들은 Hierarchical ART2 알고리즘을 적용하여 인식한다. 인식된 악보구성 기초들을 이용하여 악보 구성 기호들이 속하는 마디의 위치 정보를 각각 저장하고 향후에 악보 구성 기호의 편집과 수정이 용이하게 한다. 제안된 악보 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 악보 영상을 대상으로 실험한 결과, 제시된 Hierarchical ART2 알고리즘을 이용한 악보 영상의 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
음악 연구에 따른 컴퓨터의 역할이 점차 중요한 비중을 차지함에 따라 보다 효과적인 악보 인식 방법이 요구된다. 기존의 악보 인식 방법에서는 특정 수정 프로그램에서 만든 악보만 그 프로그램에서 재수정과 재생이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 이미 작성 되어있는 악보들을 자동으로 인식하고 재생을 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 악보 인식 방법은 수평 히스토그램을 이용하여 악보 이미지의 오선을 제거한 후, grassfire 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 악보 구성 기호들을 추출한다. 추출된 악보 구성 기호들은 악보 구성 기호의 특징을 이용하여 음표와 쉼표, 그 외의 기호들로 분리한다. 분리된 음표 기호들은 박자마다 다른 음표 형태의 특징을 이용하여 다시 세밀하게 분리하고 쉼표와 그 외의 기호들은 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 인식한다. 인식된 악보 구성 기호들을 이용하여 각각 정보를 저장하고 향후에 악보 구성 기호에 해당하는 음의 재생을 용이하게 한다. 제안된 악보 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 50장의 악보 영상을 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 제시한 악보 영상의 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
음악 연구에 따른 컴퓨터의 역할이 점차 중요한 비중을 차지함에 따라 효과적인 악보 인식과 효율적인 악보의 편집 및 수정 방법이 요구된다. 기존의 수동 입력 방식에서는 악보를 부정확하게 입력하여 수정하는 경우에는 작업시간이 많이 소요되며, 각 수정 프로그램에서 만든 악보는 특정 프로그램에서만 재수정이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 이미 작성 되어있는 악보들을 자동으로 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 악보 인식 방법은 수평 히스토그램을 이용하여 악보 이미지의 오선을 제거한 후, 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 Grassfire 알고리즘을 적응하여 악보 구성 기호들을 추출한다. 추출된 악보 구성 기호들은 hierarchical ART2 알고리즘을 적용하여 인식된다. 제안된 악보 인식 방법 의 성능을 평가하기 위해 100장의 악보 영상을 대상으로 실험한 결과, 제시된 hierarchical ART2 알고리즘을 이용한 악보 영상의 인식 방법이 효율적임을 확인하였다.
본 논문에서는 신경회로망 알고리즘 중 하나인 backpropagation network을 이용한 악보인식 기법과 그에 필요한 악보 영상에 대한 전처리 기법을 제안한다. 전처리과정으로 이진화, 기울기 보정, 오선제거 등의 과정을 수행하여 인식에 필요한 음악 기호와 음표를 분리한다. 분리된 음악 기호와 음표들은 backpropagation 알고리즘을 사용하여 구성된 음표 인식 신경망과 비음표 인식 신경망을 통해 각각 음표와 비음표 인식과정을 거친다. 다양한 복잡도를 가진 악보를 대상으로 한 실험 및 분석 결과를 통해 제안한 악보 인식 기법의 정확도를 기술하였다.
본 논문에서는 신경회로망 알고리즘 중 하나인 Backpropagation Network을 이용한 악보인식 기법과 그에 필요한 악보 이미지에 대한 전처리 기법을 제안한다. 전처리과정으로 이진화, 기울기 보정, 오선제거 등의 과정을 수행하여 인식에 필요한 음악 기호와 음표를 분리한다. 분리된 음악 기호와 음표들은 Backpropagation 알고리즘을 사용하여 구성된 음표 인식 신경망과 비음표 인식 신경망을 통해 각각 음표와 비음표 인식과정을 거친다. 다양한 복잡도를 가진 악보를 대상으로 한 실험 및 분석 결과를 통해 제안한 악보 인식 기법의 정확도를 기술하였다.
이 논문에서는 음악을 시계열 자료로 해석하고 시계열 자료의 퍼지 로직에 기반한 모델링에 대해 설명한다. 음악은 음악적 기호들인 보표, 악센트, 오선, 박자표, 음표, 쉼표 등등과 같은 유한개의 음악적 표기법들로 구성된다. 악보는 음악 해석에 필요한 리듬, 멜로디, 화음등과 달은 다양한 특성을 표현하기 위해 음악적 기호들을 사용한다. 본 논문에서는 각각의 시간에서 소리나는 음들의 비트와 높낮이로 인식한다는 관점에서 음악에서의 비트와 음의 높낮이를 시계열 자료로 표현하는 것이 가능하다. 악보의 규정된 특징들을 바탕으로, 악보를 시계열 자료로 표현하고 시계열을 예측하기 위해 퍼지 로직에 기반한 모델로 구성한다. 제안한 방법의 타당성으로 보이기 위해 몇 가지 예를 제시한다.
본 논문에서는 악보를 시계열로 해석하여 퍼지 로직을 이용한 모델링에 대하여 다루고자 한다. 악보에 나타난 음악적 기호들은 음의 길이와 높이 등의 많은 정보들은 나타낸다. 본 논문에서는 멜로디, 음높이와 음색들을 사용하여 악보의 시각적 정보를 시계열 자료로 변환한다. 시계열 자료의 특징을 추출하기 위해 시계열 자료에 슬라이딩 윈도우를 통과시켜 다시 한번 새로운 시계열 자료로 변환한다. 변환된 시계열 자료를 분석하기 위해 Box-Jenkins의 시계열 분석 방법을 사용하고 분석된 시계열의 특징을 바탕으로 퍼지 모델을 구성한다.
컴퓨터의 기술적 발전은 사회 여러 분야에 막대한 영향을 끼쳤다. 그중 악보인식분야에도 커다란 영향을 주었다. 그러나, On-line 상에서 그린 악보를 실시간으로 정형화된 악보형태로 변환하는 처리에 대한 연구가 미흡하여 이에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 실시간으로 악보를 인식하고, 사용자의 편의를 도모하기 위해 DP(Dynamic Programming) 매칭 법을 이용한 On-Line 악보인식에 관한 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 실시간으로 입력되는 악상기호를 인식하기 위해, 가장 유효한 정보인 악상 기호내의 방향, x, y 좌표를 이용하여 벡터형태로 추출한 후 음표와 비음 표(쉼표, 기타기호)의 두개의 그룹으로 나누어진 표준패턴과의 DP매칭을 통해 인식한다. 먼저 tablet을 통해 실시간으로 악상 기호를 입력할 때 생기는 x, y좌표를 이용하여, 펜의 움직임에 대한 16방향 부호화를 수행한다. 음표와 비 음표를 구분하기 위한 시간을 줄이고자 16방향 부호화를 적용하지 않고 사사분면부호화를 적용한다. 음표를 약식으로 그릴 경우 음표 머리에 해당하는 부분의 좌표는 삼사분면에 분포하고, 폐곡선의 음표일 경우에는 좌표가 사사분면에 고르게 나타난다. 폐곡선을 제외한 음표의 머리는 폐곡선과 같은 조건이면서 입력받은 y좌표 값들 중에서 최소 값과 최대 값을 구한 다음 2로 나눈 값을 지나는 y좌표의 개수가 임의의 임계값 이상이면 음표로 판단한다. 위 조건을 만족하지 않을 경우 비 음표로 취급한다. 음표와 비 음표를 결정한 다음, 입력패턴과 표준패턴과의 DP매칭을 통하여 벌점을 구한다. 그리고 경로탐색을 통해 벌점에 대한 각각의 합계를 구해 최소 값을 악상기호로 인식하였다. 실험결과, 표준패턴을 음표와 비음표의 두개의 그룹으로 나누어 인식함으로써 DP 매칭의 처리 속도를 개선시켰고, 국소적인 변형이 있는 패턴과 특징의 수가 다른 패턴의 경우에도 좋은 인식률을 얻었다.리되고 이원화된 코드체계와 데이터 형태의 이질화를 통일하는 방법으로 데이터웨어하우스 시스템을 제시하였다. 결국 병원에서 데이터웨어하우스 시스템의 구축은 임상, 연구, 교육의 유기적 순환관계를 정립하여 지식의 순환적 고리인 수집, 공유, 확산, 재창출을 지속적 유지할 수 있는 인프라를 구축해 준다. 반면 상이한 정보들간의 충돌과 이에 따른 해석의 오류로 잘못된 의사결정을 위한 정보를 제공할 수 있고 기초정보의 접근 및 추출의 유용성에 의해서 정보유출에 대한 문제가 한계점으로 나타났다.로세스 개선을 위해서 무엇을 정말로 필요로 하는지를 밝힘으로써, 한국 소프트웨어 산업의 현실적인 특수성을 고려한 소프트웨어 프로세스 평가와 개선 모델의 개발을 위한 기초적인 자료를 제공할 것으로 예상된다. 또한, 본 연구 결과는, 우리나라 소프트웨어 조직들이 실제로 무엇을 필요로 하는지를 밝힘으로써, 우리나라의 소프트웨어 산업을 육성하기 위한 실효성 있는 정책 입안을 위한 기초 자료를 제공할 것으로 예상된다.를 검증하려고 한다. 협력체계 확립, ${\circled}3$ 전문인력 확보 및 인력구성 조정, 그리고 ${\circled}4$ 방문보건사업의 강화 등이다., 대사(代謝)와 관계(關係)있음을 시사(示唆)해 주고 있다.ble nutrient (TDN) was highest in booting stage (59.7%); however no significant difference was found among other stages. The concentrations of Ca and P were not different among mature stages. According to these results, the yellow ripe period is appropriate to harvest the whole crop rice for forage considering
음악 점자는 문자 점자에 비해 보다 체계적이고 다양한 기호들로 구성되어 있다. 그러므로 음악 점역은 점자 기호의 숙지와 함께 악보에 대한 해박한 지식이 필요하다. 현재 문자 점역은 컴퓨터 프로그램이 개발되어 있어서 점역사의 도움 없이 점역을 할 수 있다. 하지만 음악 점역은 아직까지 음악 전문 점역사의 도움 없이 컴퓨터 프로그램으로 자동 점역하는 것이 어렵다. 음악 점역사가 악보를 보고 직접 점자로 작성하는 실정이다. 본 논문은 점자를 잘 이해하지 못하는 사람도 음악점역을 할 수 있는 '음악점자 변환기'를 설계 및 구현 하였다. 가사처리를 위해 문자 점역을 포함하고 있으며, 악보 구현은 음표, 쉼표, 길표, 조표, 박자표, 타이, 슬러, 도돌이표를 개발하여 실제 악보의 성공적 변환을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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