본고에서는 악곡정보 검색을 위한 검색키로써 허밍을 이용한 검색 방법에 관한 내용을 기술하였다. 고정도의 악곡 검색 시스템은 사용자의 불안정한 음정 및 템포 그리고 애매한 기억에 의한 음표의 삽입 및 탈락에 대응이 가능해야 한다. 또한 입력된 음향신호로부터 검색에 필요한 정확한 특징량의 추출과 효과적인 멜로디 표현 기법이 요구된다. 일반적으로 사용자의 허밍으로부터 음고 정보를 얻기 위해 입력된 음향신호로부터 피치정보를 추출하지만, 피치 추출 알고리즘은 이러한 입력 허밍으로부터 때때로 하모닉 피치를 추출한다. 이러한 문제점을 고려하여, 본 논문에서는 음고 정보의 특징량으로 복수 피치 후보를 고려한 방법을 제안한다. 게다가 복수 피치 후보에 신뢰도라는 파라미터를 도입하여 신뢰도가 높은 피치후보의 선택 가능성을 높였다. 검색엔진에서는 제안하는 복수 피치 후보의 수용을 위해 DP알고리즘을 3차원으로 확장하였다. 또한 제안하는 알고리즘은 DP패스에 따라 음표의 삽입/탈락에 다이내믹하게 대응이 가능하도록 멜로디 표현 방법을 변경하였다. 성능 평가를 위해 종래 기법과의 비교 실험 결과 보다 높은 검색 결과를 얻었다.
GIS환경에서 도시모형(urban model)의 적용을 목적으로 사회·경제적 데이터(socio-economic data)를 활용하는 과정은 도시현상이 갖는 복잡성과 변동성으로 인해 하나의 특정시간에서의 상황을 그대로 저장한 형태인 스냅샷 모형(snapshot model)만으로는 효율적인 공간분석의 실행이 불가능하다. 또한 도시모형을 적용하는 과정에서 GIS의 대상이 되는 공간, 속성, 시간의 정의는 분석목적에 따라 다르게 정의되어질 수 있으며 이에 따라 상이한 결과가 도출될 수 있다. 본 연구는 30년 간의 부산시 인구분포의 동적 변화과정 관측을 위해 시간개념을 결합한 Temporal GIS를 구축하고 이를 활용하여 인구밀도모형 및 접근성모형을 적용하는 과정을 통해 보다 효율적이고 다양한 결과를 제시할 수 있는 GIS 활용방안을 제시하고자 하였다. 흔히 공간현상의 계량화와 통계적 기법의 적용을 위한 데이터 처리과정은 많은 오차와 오류를 유발할 수 있다. 이러한 문제의 해결을 위해서는 우선적으로 분석목적에 맞는 데이터의 정의(Data Definition), 적용하고자 하는 모형(Model)의 유용성 검증, 적절한 분석단위의 설정, 결과해석의 객관적 접근 등이 요구된다. 이와 더불어 변동성 파악을 위한 시계열 자료의 효율적 처리를 위한 방법론이 마련되어져야 한다. 즉, GIS환경에서의 도시모형의 적용에 따른 효율성과 효과성의 극대화를 위해서는 분석목적에 맞는 데이터모델의 설정과 공간DB의 구축방법이 이루어져야 하며 분석가능한 데이터의 유형에 대한 충분한 고려와 적용과정에서 분석결과에 중대한 영향을 미칠 수 있는 요소들을 미리 검증하여 결정하는 순환적 의사결정과정이 필요하다., 표준패턴을 음표와 비음표의 두개의 그룹으로 나누어 인식함으로써 DP 매칭의 처리 속도를 개선시켰고, 국소적인 변형이 있는 패턴과 특징의 수가 다른 패턴의 경우에도 좋은 인식률을 얻었다.r interferon alfa concentrated solution can be established according to the monograph of EP suggesting the revision of Minimum requirements for biological productss of e-procurement, e-placement, e-payment are also investigated.. monocytogenes, E. coli 및 S. enteritidis에 대한 키토산의 최소저해농도는 각각 0.1461 mg/mL, 0.2419 mg/mL, 0.0980 mg/mL 및 0.0490 mg/mL로 측정되었다. 또한 2%(v/v) 초산 자체의 최소저해농도를 측정한 결과, B. cereus, L. mosocytogenes, E. eoli에 대해서는 control과 비교시 유의적인 항균효과는 나타나지 않았다. 반면에 S. enteritidis의 경우는 배양시간 4시간까지는 항균활성을 나타내었지만, 8시간 이후부터는 S. enteritidis의 성장이 control 보다 높아져 배양시간 20시간에서는 control 보다 약 2배 이상 균주의 성장을 촉진시켰다.차에 따른 개별화 학습을 가능하게 할 뿐만 아니라 능동적인 참여를 유도하여 학습효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.향은 패션마케팅의 정의와 적용범위를 축소시킬 수 있는 위험을 내재한 것으로 보여진다. 그런가 하면, 많이 다루어진 주제라
자동 음악 채보는 주어진 오디오에서 음표 정보를 추출하는 태스크로, 이 연구에서는 피아노 음악의 자동음악 채보 모델에서 지연 시간을 줄이는 방법을 소개한다. 신경망 기반 채보 모델이 피아노 채보에도 적용되어 높은 정확도를 기록하였고 이를 이용한 실시간 구현도 소개된 바 있지만, 채보를 위한 지연 시간이 길어 인터랙티브 시나리오에서 활용하기에 한계가 있었다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구는 Fast Fourier Transformation(FFT)에서 윈도우 크기와 홉 크기를 줄이거나 합성곱 레이어의 커널 크기를 수정하고 시간 축에서 레이블을 이동하여 모델이 시작을 더 일찍 예측하도록 훈련하는 등 피아노 전사를 위한 신경망의 내재적 지연 시간을 줄이는 몇 가지 기술을 제안한다. 실험 결과, 이러한 접근 방식을 결합하면 높은 전사 정확도를 유지하면서 지연 시간을 줄일 수 있음을 알 수 있었다. 기존 모델은 160 ms의 지연 시간을 가지고 음표 F1 점수는 93.43 %였으나 제안한 방법을 적용하면 96 ms와 64 ms의 지연 시간 동안 각각 92.67 %와 90.51 %의 F1 점수를 달성할 수 있었다. 이러한 결과는 향후 피아노 교육을 위한 실시간 피드백 제공 등 다양한 인터랙티브 시나리오를 위한 자동 채보 모델에 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 국내 아이돌 그룹 중 3세대 걸 그룹을 중심으로 하여 리듬의 분석과 분포 양상에 초점을 맞추고 있다. 장르의 발전과 리듬의 융, 복합은 계속되어지고 있으며 세계적으로도 라틴음악의 리듬이 강세를 보이고 있다. 이러한 현상은 세계의 음악시장뿐 아니라 국내 대중가요의 장르 중 아이돌 댄스 음악에서도 동일하게 나타고 있음을 알 수 있다. 본 논문은 라틴 음악의 리듬중 하나인 뎀보우 리듬과 트레실로 리듬이 3세대 아이돌 음악에 중점적으로 나타나고 있는 현상에 주목하여 특정한 수의 조합이 리듬과 멜로디에 나타나는 현상을 연구하였다. 3세대 걸 그룹의 곡들 중 연구의 대상에 해당하는 12곡의 분석을 통하여 사용 되어진 리듬의 기원과 구조, 사용 사례를 확인하여 비교 분석하였다. 3세대 걸 그룹의 12곡을 분석한 결과 뎀보우 리듬이 사용된 곡은 5곡 트레실로 리듬이 사용된 곡은 8곡으로 확인되었으며 뎀보우 리듬은 16비트에서만 사용 가능하지만 트레실로 리듬은 8분음표와 16분음표 모두 사용 가능하다는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 영상음악의 물리적 관점에서 영상과 음악의 시간일치를 살펴보고 있다. 시간일치는 클릭트랙을 활용하여 영상의 시간과 음악의 마디 위치를 수학적 계산에 의해 나타내게 되는데, 음악적 강조지점인 Hit의 위치는 박자 당 프레임 수(FPB)를 산출하여 시간대별 음표의 위치를 가늠함으로써 찾아 낼 수 있다. Hit은 여린박에 위치 할 수 있으며, 음악의 특성상 센박에 위치하는 것이 작곡가에게 더욱 편리하기 때문에 본 연구에서는 음악과 영상 싱크를 위한 세 가지 방법을 제안한다. 첫째는 박자변환을 통한 싱크, 둘째는 템포변환을 통한 싱크이며, 마지막으로 오프셋을 통한 싱크 방법이 있다. 이 방법들은 각기 장단점이 있으므로, 이들 싱크의 선택 문제는 음악의 자연스러운 흐름을 기초로 판단해야 한다.
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.
피아노는 전 세계에서 사랑받는 악기 중 하나이며 연주하는 법도 간단하여 아이들이 음악을 배우는 용도로 많이 사용된다. 이에 따라 장난감 피아노 등 아동을 위한 여러 제품이 출시되었다. 하지만 피아노 연주법이나 악보를 보는 법 등 음악 교육을 위한 피아노는 부족한 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 아두이노를 활용한 게임 형식의 교육용 피아노를 제안한다. 악보를 LCD 화면에 표시하고, 악보에 표시된 음표를 연주하는 타이밍에 맞춰 건반을 누르면 점수를 획득하는 형식으로써 저렴한 가격으로 재미와 교육을 사로잡을 수 있을 것으로 예상한다.
천해는 속도가 빠르고 강한 간섭표적으로 인하여 신호단편 (snapshot) 수가 제한되어 인접한 느리고 약한 표적을 탐지하기 어려운 환경이다. 천해환경에서 적응정합장처리에 적용하여 고소음의 간섭표적의 효과를 줄일 수 있는 도파관 공간의 간섭표적 필터링 기법을 제안하였다. 이를 위하여 NDC (null direction constraint)를 적용한 MCM (multiple constraint method) 기법을 새로운 공간간섭 필터로 제안하였다. NDC는 복제음장을 이용하여 CSDM (cross-spectral density matrix)에 포함되어있는 강한 소음원 성분을 강제적으로 걸러줌으로서, 부엽 준위가 낮아지고 저소음표적 신호의 이득을 복원시킨다. 이 기법을 Pekeris 도파관에서의 시뮬레이션 및 동해에서 수행한 정합장처리 실험인 HAPLE03 (matched acoustic properties and localization experiment)의 수직선배열 자료에 적용하였으며, 그 결과 인접한 저소음 표적의 SBNR (signal-to-background-and-noise ratio)이 MVDR (minimum variance distortionless response)과 NSP (null space projection) 보다 향상되었다.
음악은 서로 다른 높이와 길이를 갖는 음표들을 주어진 박자 안에서 리듬성을 갖도록 나열한 패턴이기 때문에 음악의 선율정보는 시간의 흐름에 따라 정보 값을 갖는 시계열 데이터로 변환할 수 있다 따라서 본 연구에서는 음악의 특성을 유지하도록 선율정보를 정규화와 보정과정을 거쳐 시계열 데이터로 변환하고 유클리드 거리함수를 이용하여 선율정보간의 유사도를 계산하며, 유사성을 갖는 선율들을 클러스터링하여 각 클러스터의 대표성을 갖는 선율을 주제선율로서 추출한다. 그리고 추출된 주제선율로 다차원색인 기법인 M-tree를 이용하여 주제선율색인을 구성한다. 사용자 질의에 대한 검색과정에서도 색인 구성단계와 같은 과정으로 사용자 질의를 시계열 데이터로 변환하여 검색을 한다. 또한, 본 연구에서는 주제선율색인을 이용하여 내용기반 음악 검색을 실시하는 프로토타입 시스템을 개발하여 제안된 주제선율색인 구성기법의 실효성을 시험하였다. 실험결과에 따르면, 주제선율색인을 이용하면 원하는 음악 정보를 적은 공간을 사용하여 빠르고 정확하게 검색할 수 있음을 알 수 있다.
지금의 음악 교육 콘텐츠는 많은 부분에서 결과를 가지고 학습하는 형태를 갖추고 있으며 음악의 중요한 요소인 리듬의 교육 또한 만들어진 결과의 악보를 활용하여 대부분 이루어지고 있다. 이 연구는 리듬이 만들어 지는 과정의 원리인 수학의 경우의 수를 활용하여 두 개의 리듬 교육 콘텐츠를 도출해 내었다. 첫 번째는 한 박자 안에 3연음을 제외한 음표와 쉼표가 들어갈 수 있는 경우의 수를 계산하여 16가지 리듬 교육콘텐츠를 도출해 내었고 두 번째는 한 박자 단위의 교육 콘텐츠를 이어 주는 경우의 수를 계산하여 두 박자단위의 225가지 리듬 교육 콘텐츠를 도출해 내었다. 이 두 가지의 리듬 교육 콘텐츠를 활용하여 20대 초반의 음악 전공생들에게 리듬 교육을 하였고 리듬 능력 테스트를 통하여 그 효과를 증명하였다. 이처럼 리듬의 기초로 돌아가면 만들어지게 된 원리들이 존재하고 있으며 그것을 활용하여 한층 발전된 교육 콘텐츠를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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