현재의 음악 서비스들의 대부분은 음악을 가수 이름이나 장르와 같은 키워드들로 구분하여 사용자에게 제공한다. 하지만 음악의 장르가 다양해지고, 장르별로 음악의 유형도 다양해짐에 따라 키워드 기반은 음악 제공 방법만으로는 사용자가 원하는 음악을 제공하는데 한계가 있다. 이런 한계점을 극복하기 위하여 음악 자체의 성질을 기반으로 음악을 분석하는 컨텐츠 기반의 음악 분석 방법이 필요하다. 또한 사용자가 원하는 음악을 제공 받을 수 있도록 사용자의 음악 선호도를 분석하여 그에 맞는 음악을 제공하는 방법도 필요하다. 본 논문에서는 음악의 시퀀스 정보와 특징을 추출하여 음악 모델을 구축하고, 이를 사용하여 사용자의 음악 선호도를 분석하는 방법을 제안하고, 사용자의 선호도에 맞는 음악을 제공하기 위하여 선호도 분석 방법을 통해 음악을 추천해주는 시스템을 제안한다.
음악에 대한 분석적 지식은 모든 음악치료 전문성의 기본이다. 특히 음악을 주 치료도구로(music as therapy) 사용하는 음악과 심상기법(GIM)에서는 각 요소들이 갖고 있는 심리적 혹은 정신분석적 의미와 심상 경험에서 어떻게 작용하는지에 대한 이해는 필수적이라고 할 수 있다. 이러한 음악분석에 대한 심리치료적 이해가 중요함에도 불구하고 기존의 GIM 훈련 과정에서 사용되는 음악분석 자료가 많이 미흡하다는 점과 기존의 분석이론의 적절성 문제가 언급되고 있다. 본 연구에서는 음악치료사는 물론 GIM 훈련자들을 위해 제안된 음악의 현상학적 분석, 통찰적 분석 등 다양한 음악분석이론들을 검토하였다. 이를 바탕으로 가장 명확히 이해되어야 하는 음악 요소들에 대한 기본적인 틀을 개발하기 위해 Bruscia의 즉흥기법사정프로파일에서 제안된 음악요소의 정신분석적 및 존재론적 측면을 중심으로 고찰하고 정리하였다. 심상 경험에 대한 분석자의 주간적인 이해 전에 음악 자체가 가지고 있는 요소적 특성을 규명하는 능력과 각 요소들의 정신분석적 측면과 존재론적 측면에 대한 이해는 GIM에서 심층적 경험을 해석하는 데에 중요한 임상적 기반이 된다고 할 수 있다.
인터넷 환경의 대중화와 디지털 음원의 기하급수적인 증가에 따라, 음악을 시그널 레벨에서 직접 분석하여 분류하거나 의미정보를 추출하는 음악분석 및 검색 기술의 상용화에 대한 요구가 늘어나고 있다. Music Information Retrieval Evaluation eXchange(MIREX)는 음악 검색(Music Information Retrieval) 시스템과 알고리즘들의 평가를 위해 매년 개최되는 평가 대회이다. MIREX는 매년 정기적으로 대회 및 회의를 개최하면서 음악 분석 기술에 대한 관심도와 최신 기술동향 등을 보여주고 있다. 따라서, 음악 기술의 MIREX의 배경, 구성 및 현황 등을 살펴보면서 전 세계 음악분석 기술의 현황을 파악해 볼 수 있다. MIREX에 대한 소개와 MIREX에서 운영하는 task들의 현황을 설명하고, 이를 통하여 음악 분석 기술의 동향과 전망을 짚어본다.
본 연구에서는 감상자들의 음악인지유형에 따른 음악정서인식 차이를 살펴보고자 하였다. 음악 관련 전공대학원생 91명에게 두 가지 음악(안정적 음악과 자극적 음악)을 제시하고, 각 음악에서 인식된 각성 수준, 정서가 및 해당 반응에 기여한 음악요소를 표기하게 하였다. 연구참여자들의 음악인지유형은 ME-MS척도(Music Empathizing-Music Systemizing Inventory, ME-MS Inventory)를 통해 확인하였으며, 자료분석 시 기술통계, 대응표본 t검정, 분산분석, 다변량분석 및 Pearson 상관분석을 실시하였다. 연구 결과 참여자들은 음악인지유형과 무관하게 공통된 음악정서를 인식하면서도, 해당 반응에 기여한 음악요소는 음악인지유형별로 상이한 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 PC게임을 구성하는 주요한 요소 중 하나인 음악의 기능적 역할을 알아보는데 있다. 이를 위해 PC 게임의 장르별 테마음악을 분석 유목을 통해 구분한 후 다중 대응일치분석을 사용하여 '음악종류', '음악의 구조적 요소', '이미지' 간의 거리를 시각적으로 위치화하여 변인간의 관련성을 분석하였다. 그 결과 게임 장르별 음악의 종류와, 음악의 구조적 요소, 이미지의 특성별 공간의 위치적 차이가 있음을 확인하였다.
대중음악에서의 가사는 인간의 감정을 전달하는 하나의 감성 표현으로 음악 요소와 서로 밀접한 관련이 있다. 인간이 느끼는 감정 상태에 따라 음악을 선택하는 기준이 달라지며, 이러한 선택은 음악의 선호도와 유행에 민감한 영향을 미친다. 본 연구는 신나는 이라는 감성을 중심으로 가사와 템포, 조성, 화성진행, 전조 등의 음악 요소를 분석하고 감정에 따른 가사와 음악요소의 비교분석을 통하여 음악과 인간의 감성과의 상관관계를 연구하고자 한다.
온라인 음악 시장이 점차 커지고 있다. 이에 따라 사용자를 위한 다양한 서비스가 요구되고 있다. 하지만 현재 적용되는 서비스는 통계적인 수치에 기반하는 순위권 나열 혹은 테마나 장르별 음악 소개에 그치고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 성향에 가까운 음악을 분석하고 이를 추천하는 방법을 제시한다. 음악 추천 시스템을 위해 우선 사용자의 성향을 분석하기 위하여 사용자가 청취했던 음악의 음파를 분석하여 특성을 추출하여 벡터로 나타낸다. 하지만 추출된 성향과 다른 음악의 성향을 비교해야 하는데 음악의 양이 방대하기 때문에 시간이 오래 걸릴 수 있다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해 공간 분할을 통해 검색의 범위를 축소시키고, 음악을 빠르게 추천한다. 실험 결과, 사람의 주관적인 해석이 아닌 음파의 해석을 통해 보다 객관적이고 자동화된 추천 방법을 구현할 수 있었다. 그리고 같은 성질의 음악이 추천되어짐을 확인할 수 있었다.
랩 음악은 음악의 특성과 발화 언어의 특성을 가지고 있으며 음악적 특징을 가진 시와도 공통점을 가진다. 이러한 유사성을 근거로 Eminem이라는 랩 가수의 freestyle음악을 음성분석 프로그램을 사용하여 분석하였다. 대상 음악이 즉석적인 발화였음에도 불구하고 각운 부분에서의 피치(pitch)와 리듬은 매우 유사한 값을 보였다. 분석 결과에서 보여준 약간의 차이 값은 인간의 지각 능력과 성향을 고려하여 봤을 때 같은 피치(pitch) 같은 리듬으로 지각하기에 충분하다고 결론 내렸다.
본 연구는 NICU 고위험 신생아를 대상으로 시행된 국내·외 음악중재연구의 효과를 심박동수, 호흡수, 산소포화도, 행동상태 등의 활력징후와 음악 유형, 음악제공자, 회기 수 등의 중재세부 사항에 따라 분석하고 평가하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 국내·외 학술지 전자 데이터 베이스를 사용하여 음악중재와 NICU, 고위험 신생아, 활력징후 등을 검색어로 하여 2023년 3월까지 게재된 논문을 검색하였다. 검색 결과, 총 17편의 문헌이 최종 선정되었고 해당 연구에 포함된 음악에 대해 고찰 및 메타분석을 실시하였다. 연구 결과, NICU 고위험 신생아를 대상으로 한 음악중재에서 활력징후의 효과크기는 심박동수 0.433, 호흡수 효과크기는 0.568, 산소포화도 0.791, 행동상태 1.329의 중간 효과 또는 큰 효과로 확인되었다. 또한 주요 조절변수에 따라 효과크기를 비교 및 분석한 결과 음악 유형의 경우 라이브와 녹음을 혼합 방식으로 제공한 음악이, 음악제공자의 경우 심박동수는 음악치료사가, 그 외 산소포화도, 호흡수, 행동상태에서는 비음악치료사가 음악을 제공한 경우 효과적이었으며, 총회기는 1회기 이상 5회기 이하가 상대적으로 효과적인 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 고위험 신생아를 대상으로 한 음악의 임상적 가치를 확인하고 신생아집중치료실 음악중재 시 음악 요소, 음악 전달 방식, 음악 중재자 등에 대한 고려점을 제시했다는 데 그 의의가 있다.
최근 들어 음원 협회의 항소로 인해 음악 파일을 무료로 다운 받을 수 없게 되었다. 이로 인해, 유료 음악 사이트의 사용이 증가되었고,수익성이 커지고 있다.하지만 수요가 커진 것에 비해, 대부분의 음악 사이트들의 서비스는 음악 메일이나 휴대폰 전송 등에 그치고 있다. 따라서 사용자를 유치하기 위한 전략으로 추천시스템을 제안하고자 한다. 그 방법으로, 본 논문에서는 음악의 파형 변화를 분석하고, 사용자가 다운로드했던 파일의 리스트를 통하여 사용자 맞춤형 추천 시스템을 벡터 유사도를 통하여 구현하고자 한다. 음악에 대한 성분은 파형을 통하여 진폭과 진동수에 대한 특징 벡터를 추출한다. 그리고 사용자의 다운로드 리스트에 누적시킨다. 위의 두 절차를 통해 사용자의 리스트를 분석하여 비슷한 성분의 음악을 검색한다. 실험을 위해 사용되는 음악 성분에 대한 내용은 수치적인 데이터를 기반하고 있기 때문에 자동화가 용이했고, 빠른 연산 시간과 유동적인 검색 범위를 가질 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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