본 논문에서는 무선 음성 센서를 사용하여 스위치 제어나 생체신호 인증과 같은 유비쿼터스 센서 네트워크 응용 서비스를 지원하기 위한 음성인식 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 무선 음성센서와 심리음향 모델을 이용한 음성인식 알고리즘과 에러정정을 위한 LDPC(Low Density Parity Check) 모듈로 구성된다. 제안된 음성인식 알고리즘은 센서의 소비 에너지를 효율적으로 사용하기 위하여 호스트 컴퓨터에 삽입되며, 음성인식의 정확도를 향상시키기 위하여 전방향 에러정정 알고리즘을 사용하였다. 또한, 효율적으로 무선채널의 잡음을 제거하고 무선채널 에러를 정정하기 위하여 실험 환경과 실험 계수를 최적화하였다. 결과적으로, 센서와 음원 사이의 거리가 1.0m 이하 일 때 FAR 0.126%와 FRR 7.5%를 얻었다.
최근 고액의 실물자산이나 채권을 분할하여 여러 투자자가 공동으로 투자하는 이른바 조각투자가 인기를 얻고 있다. 2016년 설립된 뮤직카우는 음원 유통에 따른 저작권료 참여 청구권을 조각투자할 수 있는 서비스를 세계 최초로 시작하였다. 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘 중 하나인 LSTM 모델을 사용하여 뮤직카우에서 거래되는 저작권료 참여 청구권의 가격을 예측하는 연구를 진행하였다. 청구권의 이전 가격과 거래량, 저작권료와 같은 청구권과 관련된 변수 외에도, 음악저작권료 참여 청구권 시장 상황을 나타내는 종합 지표와 경제 상황을 반영하는 환율, 국고채 금리, 한국종합주가지수도 변수로 사용하였다. 연구 결과 상대적으로 거래량이 낮은 조각투자의 사례에서도 LSTM 모델이 거래가격을 잘 예측하는 것을 확인할 수 있었다.
인공지능에 의한 직업의 대체가 빠르게 진행되고 있지만, 창의성이 중요한 예술 분야에서는 예외로 여겨졌다. 예술과 기술의 경계에 있는 직업인 음악의 마스터링에서는 현재 여러 인공지능 마스터링 서비스가 운영 중이다. 일반적으로 인공지능의 마스터링은 전문 마스터링 엔지니어의 작업에 비해 품질이 낮다고 여겨진다. 본 논문에서는 인공지능 마스터링과 인간 마스터링을 음향 분석, 청취 실험, 전문가 인터뷰 과정을 통해 비교해 보았다. 음향 분석에서는 전문 마스터링 엔지니어의 결과물과 인공지능의 결과물에서 큰 차이는 관찰되지 않았다. 청취 실험의 경우 비음악인 그룹은 전문 마스터링 엔지니어의 결과물과 인공지능의 결과물의 음질 차이를 거의 구분하지 못했다. 음악인 그룹은 특정 음원에 대한 선호를 드러냈지만, 어느 특정 마스터링에 대한 일반적인 선호가 유의미하게 나타나지는 않았다. 전문가 심층인터뷰에서도 전문 마스터링 엔지니어와 인공지능 마스터링간의 음향적인 차이는 거의 없으며, 가장 큰 차이는 마스터링 서비스 제공자와 사용자 간의 소통 방식에 있다고 응답하였다. 또 향후 더 많은 데이터를 통한 훈련으로 인공지능 마스터링이 빠르게 품질 향상을 이룰 것이고 사용자와 인공지능 간의 소통 방식에서도 더 개선이 있을 것이라고 예상하였다.
청각선별에서 반응 역치는 검사 환경 잡음, 청각기관 생리적 특성, 과도한 음원 노출 등에 따라 다르게 나타난다. 이 연구 목적은 청각선별을 통과한 소아의 주파수별 가청역치에 대한 정보를 획득하는데 있다. 연구 대상은 언어치료센터와 지역아동센터에 다니는 3.3세부터 16.3세($9.01{\pm}2.52$) 사이의 110명으로 하였고, 이들의 소아 청각 선별 결과를 후향적으로 분석하였다. 청각선별은 고막운동성계측(Tympanometry), 등골근반사(acoustic reflex threshold), 자동화 이음향방사(automated otoacoustic emission), 순음청각선별(pure tone screening)을 시행하였다. 대상자들은 모두 청각선별 정상 기준에 포함되었다. 주파수별 가청역치 차이는 반복측정 분산분석 하였다. 결과: 가청역치 평균은 500, 1,000, 2,000, 4,000 Hz의 순서로 우측 귀 $16{\pm}6.49$, $11.5{\pm}4.79$, $6.86{\pm}4.99$, $5.95{\pm}6.65$ dB HL, 좌측 귀 $15.68{\pm}6.01$, $9.95{\pm}5.24$, $5.72{\pm}5.21$, $5.63{\pm}7.04$ dB HL로 각각 관찰되었다. 주파수 사이에는 500Hz와 1,000, 2,000, 4,000 Hz(p=.000), 1,000과 2,000, 4,000 Hz(p=.000)로 유의한 차이가 있었다.
드라마 위주의 방송을 매체로 한 이전의 한류와 달리, 케이팝을 중심으로 한 신한류의 확산은 소셜미디어를 통해 이루어졌다. 본 논문은 이러한 확산 방식의 차이가 사회자본 관점에서 한류의 수용층과 수용방식에 어떻게 영향을 미쳤는지 고찰하고, 이를 토대로 콘텐츠 산업에 대한 시사점을 도출하고자 한다. 소셜미디어를 통한 신한류의 수용자들은 자발적으로 케이팝을 찾아 공유하고 자신들의 의사를 표출하는 젊은 열성 팬들로 구성된다. 유튜브나 페이스북과 같은 소셜 네트워크 서비스를 제공하는 웹 기업들은 이들을 결속형에서 교량형 사회자본으로 변화시켜, 음원제공 사이트에서 케이팝의 판매를 촉진하는 정보제공자의 역할을 한다. 통신사와 광고주는 이러한 시장에 제3자로 참여하여 미디어가 소비자들 사이에서 유통될 수 있도록 자금을 지원한다. 이처럼 서로가 서로를 지원하는 다면시장에서 생태계의 변화를 유도하는 플랫폼의 확보 없이는 신한류의 파급효과를 극대화하는 연계형 사회자본 형성은 어려울 것이다.
매체의 발달과 함께 무형문화재에 대한 기록도 여러 가지 방법으로 시도되고 있는데, 과거에는 문자 기록에만 의존하던 것에서 최근에는 사진, 음원 및 영상 등을 많이 활용하게 되었고, 그 방식에 있어서도 아날로그 방식에서 디지털 방식으로 이행하고 있는 추세이다. 이러한 변화의 과정에서 모션캡쳐를 이용한 무형문화재의 기록은 3차원적 기록을 필요로 하는 무용종목 등에서 주목을 받고 있다. 모션캡쳐란 움직이는 물체에 공간상의 위치를 표시하는 센서를 부탁시키고 시간의 흐름에 따라 센서의 위치를 컴퓨터의 좌표공간에 치환하여 기록하는 시스템으로, 모션캡쳐를 이용한 무형문화재의 기록은 형체가 없이 사람의 기예에 의해서 전승되고 있는 무형문화재의 신체적 표현을 디지털화 된 데이터로 나타내줌으써 무형문화재의 보존을 위한 과학적 자료를 제공해 준다. 국립문화재연구소는 멀티미디어 및 디지털 시대에 대응하기 위해 무형문화재에 대한 새로운 기록방안 개발을 목적으로 영화 및 게임 등의 CG제작 현장에서 널리 사용되고 있는 모션캡쳐(Motion Capture) 장비를 이용하여 국가지정의 중요무형문화재에 대한 기록 작업을 실시하고 있다. 본 사업은 복권기금을 사용하여 2005년부터 2007년까지 3개년에 걸쳐서 국가지정의 중요무형문화재 중 신체적 동작이 중요하게 표현되고 있는 무용 7개 종목 11건의 모션캡쳐 작업을 실시할 예정이다. 이미 1차 년도인 2005년에는 승무, 살풀이춤, 태평무 등 기술적 난이도가 낮은 독무(獨舞)를 중심으로 데이터 축적작업을 실시하였고, 2차 년도인 2006년에는 진주검무, 승전무, 처용무 등 군무(群舞)의 데이터를 축적할 예정이며, 3차 년도인 2007년에는 학연화대합설무의 데이터 축적과 함께 축적된 데이터를 이용한 무형문화재의 비교 분석 및 전승을 위한 교육용 프로그램과 대국민 서비스를 위한 3차원 콘텐츠 등을 개발할 계획이다. 본 보고서에서는 사업 초년도인 2005년도에 실시된 보유자 이매방, 이애주, 정재만의 승무, 이매방의 살풀이춤, 강선영의 태평무 등의 모션캡쳐 작업에 대하여 기술하고 있다. 이를 통하여 무형문화재에 대한 새로운 기록 방안을 모색하기 위한 시도를 소개하려고 한다. 이번 사업에서는 기술적으로 다음과 같은 두 가지 문제가 제기되었다. 첫 번째, 장시간(20~30분 가량)의 보유자의 춤을 끊김 없이 모션캡쳐 받을 수 있는가라는 문제였다. 수 차례의 사전 모의테스트를 통해 사업수행 적합성 판단을 마쳤고, 결국 사업수행을 무사히 마칠 수 있었다. 두 번째, 리타겟팅(RE-Targeting)이 없이 정확한 모션캡쳐 동작을 가공해 낼 수 있는가라는 문제였다. 모션캡쳐 데이터에서 국내 최초로 보유자의 골격구조 역추출 방식을 도입하여 최대한 정확한 보유자의 춤 동작을 구현해낼 수 있었다. 이번 작업에서는 이매방, 이애주, 정재만, 강선영 네 보유자의 전신 삼차원 스캔을 통해 정확한 삼차원 신체 모델링을 얻었고, 보유자 본인의 춤사위 동작을 그대로 모션캡쳐에 적용함으로써 최대한 정확도를 유도할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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