• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.119-123
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• 2021

수많은 예술 관련 분야 대학 졸업생들과 예술가들은 많은 시간과 열정을 투자하여 예술 공부와 창작활동을 하지만 창작물을 통해 수익을 창출하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 최근에는 이런 문제를 해결하기 위해 많은 예술 플랫폼 창업 기업들이 생기고 있으며 이 기업들은 수익 창출이 어려운 많은 예술가들에게 수익 창출의 기회를 제공하고 있다. 예술가들의 창작물인 그림, 글, 음악, 패션 등을 사업화하여 수익을 창출하는 예술 플랫폼 창업 기업은 그림 대여 및 판매 플랫폼, 예술가 창작물 상품화 플랫폼, 예술 크라우드 펀딩 플랫폼, 공연 전시 플랫폼 이렇게 4가지 분야로 분류해 볼 수 있다. 또한, 국내 창업 생태계의 발전과 함께 예술 플랫폼 창업 기업에 대한 관심이 더욱 증가하고 있지만 예술 플랫폼 형태 분석 및 사례 적용 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구는 예술 플랫폼 창업 기업 형태를 분야별로 분석하여 예술 플랫폼 창업을 준비 중인 예비 창업자들에게 향후 예술 창업 전략 수립에 있어 시사점을 제고시하고자 한다.

• 방송과미디어
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• 제27권1호
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• pp.49-58
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• 2022

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.127-134
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• 2009

컴퓨터에서 생성되는 전자적 음악의 심미적 가치에 관한 논란 속에서도 지난 십년간 음악 기술의 발전은 음악 작곡에 있어 가상 전자 악기와 샘플러 사용의 확산을 가져왔다. 컴퓨터 기반 음악 제작 플랫폼은 현재 일부 작곡가들에게는 표준이 되었을 뿐만 아니라 중요한 음악 저작 도구가 되었다. 컴퓨터 기반 음악 제작에서의 샘플링을 활용한 작곡 과정에 있어 두 가지 중요한 부분이 있는데, 그것은 이미 녹음된 오디오 샘플을 담고 있는 상용화된 샘플 라이브러리와 이 샘플을 처리하는 음악 프로덕션 소프트웨어이다. 이 연구는 컴퓨터 음악 프로덕션 소프트웨어 상에서의 주요한 샘플링 기능을 활용한 재구성적 음악 작곡 과정과 효과를 조사하여 분석하는 것을 목적으로 한다. 이 연구의 주안점은 오디오 샘플링 정의, 음악 작곡 과정에서의 샘플링 적용 방식, 음악 프로덕션 소프트웨어의 어떤 기능이 음악적 표현에 특정하게 유용한가에 초점이 맞추어져 있으며, 전자 또는 어쿠스틱 음악인들의 음악 창작 요구에 부응하는 연구 결과가 될 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.1084-1086
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• 2020

동영상 공유 플랫폼의 발전으로 다양한 영상들이 업로드 되고 있는데, 영상에 사용된 음악의 저작권 행사를 위해서는 음악 검색 알고리즘의 역할이 매우 중요하다. 그러나, 커버곡과 같이 원곡을 변형하여 사용한 경우에는 단순한 음악 검색 알고리즘으로는 이러한 상황을 탐지하기가 쉽지 않다. 음악의 높낮이나 빠르기 등이 바뀌어도 검색 성능이 유지되어야 하지만, 현재까지 연구된 알고리즘들은 이러한 변화에 취약하기 때문이다. 이에 본 연구에서는 멜로디 라인의 변곡점을 활용한 커버곡 검색 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 멜로디 라인을 중심으로 하여 높낮이 변화에도 높은 성능을 유지하고, 변곡점을 이용하기 때문에 빠르기 변화에 강하고 사용되는 메모리 양은 적다는 장점이 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권3호
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• pp.537-541
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• 2022

테크놀로지가 발전하고 음악산업을 연계한 다양한 어플리케이션이 뉴미디어를 통해 대중화되고 있다. 음악 시장도 많은 변화가 일어났다. 음악저작권과 공연권이 음악 비즈니스의 중심을 이루던 기존 음악 시장에서 음악저작권 파생 투자 상품을 비롯하여 아티스트와 팬을 연결하는 소통 창구를 일원화하고 관리하게 되었다. 팬덤을 부가 사업 디지털 콘텐츠로 연결하는 기술은 하이브와 와이지엔터테인먼트의 위버스(Weverse)를 비롯하여 SM 엔터테인먼트의 버블(Buble)과 같은 글로벌 플랫폼으로 변모했다. 게다가 급변하는 5G 산업 생태계에 신속하게 대응할 수 있도록 5G MEC(MobileEdgeComputing) 환경을 구축하기 위한 다양한 국책성 지원 사업은 실감콘텐츠 실증과 실감콘텐츠 테스트 및 기술 분석 등을 지원함으로 점차 확대되는 메타버스 콘텐츠 시장에 효율적으로 부응할 수도록 기반을 마련하고 있다. 기술의 발전으로 음악 시장이 혁신적으로 변하고 있다. 이에 본 논문은 테크놀로지가 가지고 온 음악 시장의 변혁을 가져온 기술 적용 사례를 고찰하고 음악 사업의 새로운 시대 전략을 제시하고자 한다.

• 디지털콘텐츠
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• 1호통권116호
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• pp.100-103
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• 2003

디지털콘텐츠는 기획, 제작 및 유통, 구입에서 결제, 이용까지 모두 네트워크와 PC로 처리되는 전자상거래의 독자적인 분야이다. 문학, 음악, 미술, 만화, 영화, 캐릭터, 애니메이션, 컴퓨터게임, 광고 등 저작물을 디지털 방식으로 제작·처리·유통한다. 디지털콘텐츠의 제작을 위해서는 하드웨어로서의 컴퓨터 시스템, 소프트웨어로서의 운영체제와 플랫폼, 콘텐츠 유통채널로서의 디지털 방송망, 유무선 정보통신망, DVD등 패키지 미디어에 대한 기본적인 이해를 필요로 한다. 그 외 프로그래밍 언어, 2D·3D 컴퓨터그래픽 기술, 사운드 및 음악 제작기술, 다양한 콘텐츠 저작 도구 등에 대한 이해가 필요하다.

• 융합정보논문지
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• 제11권9호
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• pp.214-220
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• 2021

스마트폰이 빠르게 보급되면서 음악을 생활 속의 배경음악처럼 항상 모든 곳에서 듣는 것이 일반화되어 개인의 상황과 조건에 맞는 추천을 할 수 있는 음악 데이터베이스를 필요하다. 본 논문에서는 소셜 미디어를 통한 음악추천 모델을 제안한다. 소셜 미디어의 데이터를 사용하여 음악 데이터베이스를 작성하고 기존의 음원 제공 플랫폼이 주로 사용하는 협업필터링과는 다른 방식으로 음악을 분류한다. 웹크롤링으로 음악 제목이 해시 태그로 달린 게시글을 찾아 해당 글에 함께 달린 다른 해시 태그들을 수집하고 분류하여 실제 청취자의 음악에 관한 의견을 데이터베이스에 사용한다. 소셜 미디어를 작성할 때의 감정, 상황, 시간대, 날씨 등 많은 조건이 해시 태그에는 포함되어 있으므로 다양한 사람의 의견이 집단지성으로 반영된 소셜 미디어 기반 데이터베이스를 구축할 수 있다.

• 방송과미디어
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• 제17권1호
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• pp.78-85
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• 2012

무선망과 인터넷 초고속화와 함께 비디오 스트리밍, 모바일 방송, IPTV 등 통방융합 환경에서의 비디오를 중심으로 한 멀티미디어 콘텐츠 서비스가 보편화되고 있다. 이러한, 이종의 접속망과 다양한 성능의 단말이 혼재하는 융합 콘텐츠 소비환경에서 스마트폰, Tablet PC, IPTV 등 다양한 단말기에서 비디오, 음악, 게임, 데이터 등의 콘텐츠를 끊김 없이 이용할 수 있는 서비스를 일반적으로 N-Screen 서비스라고 한다. 이렇게 단말간의 이동성을 제공하기 위해서는 다양한 플랫폼 형태에 따른 N-Screen 서비스 표준화가 필요하다. 또한, 다양한 스마트 스크린간의 끊김 없는 서비스 이용이 가능한 송수신 기술 및 네트워크 자원을 활용하는 서비스들과 인터넷 기반의 서비스들 간의 상호 연계를 위한 기술들의 표준화가 계속 진행되어야 한다. 본고에서는 이러한 차세대 네트워크 환경에서 N-Screen을 위한 플랫폼과 플랫폼 형태에 따른 N-Screen 서비스 분류에 대해 살펴본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.43-44
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• 2020

최근 케이팝 문화의 확산으로 한류라는 브랜드가 구축되고, 이에 관심이 급증함에 따라 관련 콘텐츠 시장의 혁신이 요구되고 있다. 본 논문은 한류문화 전수를 위한 수퍼인텔리전스 기반의 확장현실(XR) 소프트웨어 플랫폼에 관한 것으로, 본 플랫폼을 통하여 한류 문화 체험 및 전수가 가능하다. 세부적으로는 한류 콘텐츠 전수를 위한 확장현실 기반 공간을 바탕으로 딥러닝 기반 영상 생성 및 동작 분석기술, 자동 음악생성 기술, 한류 문화 데이터 보안 기술을 포함한 통합적인 플랫폼 환경을 설계하여 제안한다. 또한 이 플랫폼의 3차원 동작 분류 및 예측을 향상 시킬 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.655-658
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• 2020

최근 IT 기술의 발달로 태블릿, 스마트폰과 같은 다양한 디바이스로 손쉽게 음악을 감상할 수 있다. 하지만 최근 이런 기술 발달과는 다르게 사용자가 원하는 음악을 검색하는 방법은 고전적인 형태에서 벗어나지 않고 있다. 기존 음악 검색 방법은 텍스트 기반, 내용 기반, 소비자 감성 기반의 음악 추천 검색 방법이 있으며 저장된 메타 데이터를 이용하여 사용자의 질의에 대한 결과만 제공할 뿐 사용자의 경험 정보를 고려하지 않는다. 그리고 기존 플랫폼들은 사용자가 최근 많이 들은 가수, 장르, 분위기를 종합하여 사용자에게 어울리는 음악을 추천을 할 뿐 사용자의 경험정보를 고려하여 음악을 추천하지는 않는다. 본 논문에서는 사용자의 경험 정보를 활용하여 사용자 맞춤형 음악 추천 시스템을 제안한다. 본 시스템은 사용자의 현재 기분 정보, 주변 날씨 정보 등을 입력 받는다. 이후, 경험 정보를 기반으로 결정 트리를 통해 사용자 요구 기반의 음악 추천 시스템을 구축하였다.