• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.1325-1337
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• 2013

음악은 사람의 감성, 감정에 영향을 끼치며, 최근 음악의 정서적인 힘은 여러 분야에 응용되고 있다. 특히, 음악을 듣는 것뿐만 아니라 시각적으로 가시화하여 여러 분위기를 연출할 수 있다. 본 논문에서는 음악과 조명을 연계하여 사람과의 상호작용을 위한 감성 제어 시스템을 제안한다. 기존의 FT(Fourier Transform)는 시간에 대한 정보를 가지고 있지 않기 때문에 시간에 따라 주파수 성분이 변하는 신호의 정보를 효율적으로 분석하기 어렵다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 음악 신호 분석은 STFT(Short Time Fourier Transform)을 사용하였고, 세 가지의 장르로 음악을 분류하여 장르에 따른 주파수 특성을 비교해 보았으며, 분석된 범위내의 주파수 성분을 바탕으로 컬러 LED조명의 색상과 밝기 제어를 하였다. 기존의 음악을 이용한 LED조명 제어 연구와 다르게 감성적인 조명의 색 제어와 음악 신호의 변화량을 이용하여 밝기 제어를 하였으며, 제안된 조명 제어 방식은 감성 조명뿐만 아니라 여러 산업분야로 활용 될 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.165-166
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• 2017

미국인인 J.L.Boots(1894-1983)는 한국에 선교사로 파견되어 1940년에 서양인으로는 처음으로 한국의 음악과 악기를 세계에 영어로 소개하였다. 당시 급속하게 밀려오는 서양 음악의 소용돌이 속에 한국 전통음악의 중요성과 전승의 필요성을 알리고자 부츠는 이 논문이 서술했으며, 아직까지도 이 논문이 한국음악계에 소개된 적이 없어, 필자는 영어로 된 자료를 번역하고, 분석하여 외부자인 서양인의 시각에서 쓰여진 한국의 음악과 악기에 대하여 살펴보았다. 이 논문은 서양인인 부츠의 한국음악에 대한 관점과 현 한국음악계의 시각을 비교하여 관찰한 논문이다.

• 전자통신동향분석
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• 제26권2호
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• pp.148-158
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• 2011

음악은 인간의 사상과 감정을 표현하는 예술로 인간의 문명이 시작되는 순간부터 인간의 삶과 밀접한 관계를 유지하며 발전하고 있다. 이러한 음악은 IT 기술의 발달과 함께 새로운 서비스 형태로 진화하고 있다. 음악 시장은 DRM-free와 음악 저작권 보호 강화에 따라 유료화가 정착하고 있으며, 음악 식별 기술과 분류 기술을 적용한 검색 및 추천 서비스를 바탕으로 빠르게 변모하고 있다. 본 동향에서는 국내외 음악 서비스 동향과 함께 음악 서비스 관련 기술 동향을 살펴본다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.270-278
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• 2018

본 연구는 유아 교사의 음악교육을 위한 음악교수내용지식과 음악교수효능감, 음악교육에 대한 교사의 태도 사이에 관계를 실증적으로 검증 하고자 하였으며, 검증을 위해 유아교육기관에 근무하는 유아 교사 132명을 대상으로 수집된 자료를 분석하였다. 통계적 분석은 SPSS와 AMOS를 사용하여 구조방정식모형분석을 하였다. 본 연구의 결과, 연구모형에 대한 적합도는 적절하였으며, 유아교사의 음악교수내용지식과 음악교수효능감, 음악교육에 대한 교사의 태도 변수 사이의 인과관계를 명확하게 확인하였다. 첫째, 유아 교사의 음악 교수내용지식은 음악교육에 대한 교사의 태도에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 유아 교사의 음악 교수내용지식은 유아 교사의 음악교육에 대한 교수효능감에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 유아 교사의 음악 교수내용지식은 음악교육에 대한 교사의 태도에 음악교수효능감을 매개로 간접적으로 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 매개 효과는 부분매개 효과로 나타났다. 본 연구의 결과는 유아의 음악적 발달을 위한 유아 교사의 전문성 강화에 중요한 기초 자료로 활용될 수 있다. 특히, 유아 교사의 음악교수내용지식 변수가 유아들의 음악교육에서 매우 중요한 변수임을 확인할 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권4호
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• pp.263-274
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• 2010

상황인지 음악추천 서비스를 제공하기 위해서는 무엇보다 상황 또는 문맥에 따라 사용자가 선호하는 음악의 분위기를 파악할 필요가 있다. 음악 분위기 검출에 대한 기존 연구의 대부분은 수작업으로 대표구간을 선정하고, 그 구간의 특징을 이용하여 분위기를 판별한다. 이러한 접근 방법은 분류 성능이 좋은 반면 전문가의 간섭을 요구하기 때문에 새로운 음악에 대해서는 적용하기 어렵다. 더욱이, 곡의 진행에 따라 음악 분위기가 달라지기 때문에 음악의 대표 분위기를 검출하는 것이 더욱 어려워진다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 보완하기 위해 음악 분위기를 자동으로 판별하는 새로운 방법을 제안하였다. 먼저 곡 전체를 구조적 분석 방법을 통하여 비슷한 특성을 갖는 세그먼트들로 분리한 후 각각에 대해 분위기를 판별한다. 그리고 세그먼트별 분위기 파악 시 Thayer 의 2차원 분위기 모델에 기초한 회귀분석 방법으로 개인별 주관적 분위기 성향을 모델링하였다. 실험결과, 제안된 방법이 80% 이상의 정확도를 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.367-372
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• 2023

본 논문에서는 기본적으로 음악 청각자극이 학습활동에 어떤 영향을 미치게 되는지를 뇌파를 통하여 분석하였다. 음악적 청각자극은 진정성향과 자극성향 그리고 선호음악과 비선호음악으로 나누어서 실험을 하였고, 학습활동 과제는 수학과제와 암기과제로 구분하여 실험하였다. 뇌파 실험에서 계측한 데이터는 인간의 집중과 관련이 있는 것으로 알려진 SMR파의 파워 스펙트럼으로 분석하여 정량적 비교에 활용하였다. 본 논문의 결과에서는, 음악이 자극으로 주어진 경우가 주어지지 않은 경우보다 파워가 크게 관측되었고, 과제의 유형과 관계없이 진정성향의 경우가 자극성향의 경우보다 뇌파의 파워가 더 크게 관측되었으며, 선호음악의 경우가 비선호음악의 경우보다 뇌파의 파워가 더 크게 관측되었다. 이들 결과로부터 음악 청각자극이 있는 경우, 진정성향의 음악의 경우, 선호음악의 경우가 상대적 경우보다 집중력을 높일 수 있을 것으로 추정한다.

• 한국음향학회지
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• 제41권6호
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• pp.662-667
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• 2022

음악 유사도 계산은 음악 검색 서비스 구현에서 가장 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문은 커버곡 검색의 성능을 제고하기 위한 음악 유사도 학습에 대해서 다룬다. 음악 유사도 함수를 유도하는 데 확률적 선형 판별 분석을 이용하여 잠재 음악 공간을 구한다. 잠재 음악 공간은 같은 커버곡 간의 거리는 줄이고 다른 곡 간의 거리는 크게 되도록 학습한다. 추출된 음악 특징이 잠재 음악 변수에서 생성되었다는 가정 하에 확률 모델을 구하고, 음악의 동질성 여부를 가설검증하여 음악 유사도 함수를 유도한다. 두 가지 커버곡 실험 데이터셋에서 성능 비교를 수행하여 제안한 음악 유사도 함수가 커버곡 검색 성능을 개선시킬 수 있음을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.239-244
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• 2009

2000년부터 지속적으로 성장해온 한국 디지털 음악산업은 기존의 음반산업을 능가하는 새로운 음악산업 분야로서 엄청난 영향를 미치고 있다. 따라서 환경분석을 통해 여러 요인을 규정하고 이를 토대로 앞으로의 전망을 예측해 보는 것이 필요하다. 마케팅 전략을 수립하는 기법인 SWOT분석은 이를 위한 유용한 분석수단이며, 기존의 전통적 의미의 음반산업과 디지털 음악산업의 강점, 약점, 기회, 위협 요인들을 분석, 비교하여 디지털 음악시장이 음반시장의 일부분으로서가 아닌 여타 미디어 및 엔터테인먼트 산업분야와 더 활발하게 연계될 수 있는 가능성을 모색해 보는 계기가 되도록 해야 할 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (B)
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• pp.135-140
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• 2008

최근 주변에서 다양한 음악분수를 찾아볼 수 있다. 음악분수의 연출을 위해서는 음악과 동기화되는 물의 움직임을 정의하는 음악분수 시나리오가 요구된다. 하지만 일반적으로 이러한 시나리오는 전문가들에 의하여 생성되기 때문에, 비용적인 문제로 인하여 다양한 음악에 대한 시나리오가 생성되지 못하고 있는 현실이다. 본 논문에서는 예제 기반 방식을 이용하여 자동으로 음악 분수의 시나리오를 생성하는 방법을 제안한다. 즉 기존에 전문가들에 의하여 생성되었던 음악분수의 시나리오를 분석하여 데이터베이스화 시킨 후, 이를 새롭게 합성하여 시나리오를 생성한다. 또한 음악분수 시나리오 생성에서 중요하게 요구되는 음악과 물 모양의 동기화를 위하여 본 논문에서는 임의의 음악이 들어왔을 때, 이 음악의 비트를 추출한 후 비트를 단위로 시나리오를 합성하게 된다. 사용자 실험결과 본 기술에 의하여 자동 생성된 시나리오는 전문가가 생성한 시나리오와 큰 차이가 나지 않음을 알 수 있었다. 본 기술을 이용하면 음악분수 시나리오를 생성할 때 요구되는 시간을 크게 줄일 수 있으며, 이로 인해 음악분수의 유지비용을 크게 절감할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.533-536
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• 2015

모바일 음악 시장이 점차 커지고 있다. 하지만 현재 적용되는 서비스는 사용자가 선호할 만한 음악을 추천하기에는 정확도가 떨어진다. 본 연구에서는 음악 정보와 사용자의 음악적 성향을 분석해 협업 필터링기법으로 사용자가 보다 선호하는 음악을 자동으로 추천해주는 음악 추천 시스템을 제안한다. 본 시스템은 음원의 메타데이터에서 장르 데이터를 추출해서 장르별로 구분하고, STFT기법의 ZCR, Spectral roll-off, Spectral flux의 요소 벡터값을 추출하여 유사한 음원끼리 군집화를 한 후, TF-IDF기법으로 각 음원 가사의 무드를 분류한 다음, 이 요소들로 협업 필터링기법을 이용해 유사한 취향의 사용자를 발견해 자동 음악 추천을 하는 시스템을 제안한다.