• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.949-951
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• 2015

컴퓨터의 활용 범위가 다양화되면서 음악 분야에도 컴퓨터의 역할이 점점 커지고 있다. 기존의 악보 인식 방법들은 대부분 특정 프로그램에서 작성된 악보만 편집과 재생이 가능하고 다른 프로그램에서 작성된 악보는 수정과 재생이 어려운 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하여 이미 작성된 악보를 자동으로 인식하고 재생할 수 있는 스마트폰 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 스마트폰 소지자는 언제 어디서나 원하는 악보를 획득할 수 있으며, 폰에 내장된 카메라를 이용하여 악보를 인식시킨 후 연주 기능을 이용하여 음악을 즐길 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.410-414
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• 2008

음악 연구에 따른 컴퓨터의 역할이 점차 중요한 비중을 차지함에 따라 보다 효과적인 악보 인식 방법이 요구된다. 기존의 악보 인식 방법에서는 특정 수정 프로그램에서 만든 악보만 그 프로그램에서 재수정과 재생이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 이미 작성 되어있는 악보들을 자동으로 인식하고 재생을 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 악보 인식 방법은 수평 히스토그램을 이용하여 악보 이미지의 오선을 제거한 후, Grassfire 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 악보 구성 기호들을 추출한다. 추출된 악보 구성 기호들은 악보 구성 기호의 특징을 이용하여 음표와 쉼표, 그 외의 기호들로 분리한다. 분리된 음표 기호들은 박자마다 다른 음표 형태의 특징을 이용하여 다시 세밀하게 분리하고 쉼표와 그 외의 기호들은 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 인식한다. 인식된 악보 구성 기호들을 이용하여 각각 정보를 저장하고 향후에 악보 구성 기호에 해당하는 음의 재생을 용이하게 한다. 제안된 악보 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 50장의 악보 영상을 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 제시한 악보 영상의 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.1059-1062
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• 2009

As the electronic processing of music gradually is developed, there has been growing interest in automatical input of music. As a result, various researches which input music in the computer has been studied. However, previous studies have drawbacks that only the experts can do it. In other words, if beginners would like to use traditional production program of music scores than prior knowledge is required. To resolve this, we propose system painting music scores automatically using a bandwidth of soundsource, after extracting the voice sounds created by amateurs. The System provides amateurs with convenience so that they can compose. As well as, the System provides the ability to play music that produced by the computer. By using the system, amateurs can compose using voice and simple system handling. And, they can make a music that plays desired instruments.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.369-374
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• 2008

음악 연구에 따른 컴퓨터의 역할이 점자 중요한 비중을 차지함에 따라 보다 효과적인 악보 인식과 효율적인 악보의 편집 및 수정 방법이 요구된다. 기존의 수동 입력 방식에서는 악보를 부정확하게 입력하여 수정하는 경우에는 작업 시간이 많이 소요되며, 각 수정 프로그램에서 만든 악보는 특정 프로그램에서만 재수정이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 이미 작성 되어있는 악보들을 자동으로 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 악보 인식 방법은 수평 히스토그램을 이용하여 악보 이미지의 오선을 제거한 후, 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 Grassfire 알고리즘을 적용하여 악보 구성 기호들을 추출한다. 추출된 악보 구성 기호들은 Hierarchical ART2 알고리즘을 적용하여 인식한다. 인식된 악보구성 기초들을 이용하여 악보 구성 기호들이 속하는 마디의 위치 정보를 각각 저장하고 향후에 악보 구성 기호의 편집과 수정이 용이하게 한다. 제안된 악보 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 악보 영상을 대상으로 실험한 결과, 제시된 Hierarchical ART2 알고리즘을 이용한 악보 영상의 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.6 no.1
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• pp.84-89
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• 2011

Musical sheet recognition is an emerging area as the role of computers in music increases. Although there are several well-known programs for composition, they have a limitation in that they cannot edit or play music generated from other programs. In this paper, we propose an algorithm that can read, recognize, and play music using printed sheets. The proposed algorithm first removes lines using horizontal histogram and extracts symbols. The symbols belong to one of the three categories; notes, rests, and other signs. Notes are recognized using the context information and rests and signs are recognized using a fuzzy ART algorithm. The proposed algorithm were applied to 50 pages of musical sheets and the experimental results showed that it is effective in automatic recognition of musical sheets.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.10
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• pp.1997-2003
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• 2009

Methods for effective musical score recognition and efficient editing of musical scores are demanded because functions of computers for researches on musical activities become more and more important parts in recent days. In the conventional methods for handling musical scores manually, there are weak points such as incorrect score symbols in input process and requirement of much time to adjust the incorrect symbols. And also there is another weak point that the scores edited by each application program can be remodified by a specific application program only. In this paper, we proposed a method for automatic musical score recognition of printed musical scores in order to make up for the weak points. In the proposed method, staffs in a scanned score image are eliminated by horizontal histogram, noises are removed by 4 directional edge tracking algorithm, and then musical score symbols are extracted by using Grassfire algorithm. The extracted symbols are recognized by hierarchical ART2 algorithm. In order to evaluate the performance of the proposed method, we used 100 musical scores for experiment. In the experiment, we verified that the proposed method using hierarchical ART2 algorithm is efficient.

• Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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• v.10 no.3
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• pp.215-220
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• 2016

Music braille is made up of more systematic and various symbols compared with text braille. Therefore, the translation of braille music requires extensive knowledge of the music and the braille symbols. Because currently the computer program for the text braille has already developed, we don't need any help from the braille translator. However, the translation of music braille is hard without the help of a professional music braille translator, because the translation computer program is not perfect. The current situation is that the music braille translator reads the music score and translates it into the braille himself. In this paper, we designed and implemented the "Braille Music Converter", you can implement a person does not understand the braille translation into music braille well. It includes translation into text braille for the lyrics processing and rest, octave, key signature, time signature, tie, slur, repeat mark was confirmed that the successful conversion to the actual music score.