• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.35-46
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• 2021

본 연구는 윤극영, 홍난파, 박태준과 더불어 우리나라 동요 4대 작곡가로 활동하였던 정순철의 동요 분석 연구이다. 정순철은 어린이가 독립된 인격체로 존중받지 못했던 일제강점기 시대에 창작 동요를 통하여 어린이 운동에 적극 참여한 인물이다. 동요는 어린이를 대상으로 만든 음악으로써 음감이 형성되지 않은 연령대 아이들이 쉽게 따라 부를 수 있는 선율 작법을 필요로 한다. 이처럼 쉽게 따라 부를 수 있는 선율을 만들 때, 모티브(Motive)를 활용한 전개 기법을 사용할 수 있다. 모티브를 사용한 전개 기법이란 멜로디를 형성하는 최소 단위인 모티브를 변형과 반복을 통하여 노래를 구조화하는 기법으로, 모티브 전개 기법이 적극적으로 활용된 경우 노래 멜로디를 보다 쉽게 따라 부를 수 있다는 장점이 있다. 이에 본 연구자는 도종환의 『정순철 평전』을 통하여 확인된 정순철의 동요 사십 곡 중 연구에 부합하는 38곡을 선정하여 미국의 버클리 음악 대학(Berklee College of Music)의 작곡 수업 교재 『Melody in Songwriting』의 열일곱 가지 전개 기법들을 참고하여 분석 연구하였고 정순철을 제외한 4대 작곡가들의 대표곡들과 비교 분석해 봄으로써 정순철이 거의 동일한 리듬 패턴 안에서 단순화, 연장 기법 등과 결합한 음정 변형을 다수 사용하였으며 동요에서 흔히 볼 수 있는 선율 구조인 모티브 반복 기법과 두 마디 이상의 선율 중복 사용을 즐겨 하지 않았다는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 발견은 정순철의 특징적 선율 작곡법으로 볼 수 있다. 본 연구자는 정순철 동요를 중심으로 우리나라의 초기 창작 동요의 이해와 모티브 선율 전개 기법이라는 관점을 통해 초기 창작 동요 연구의 또 다른 시각화를 제시 하고자 하였다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제17권1호
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• pp.1-24
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• 2020

본 연구의 목적은 음악치료 인턴들의 치료적 노래만들기 경험을 심층 탐구하는 것이다. 이를 위해 음악치료 인턴 다섯 명을 대상으로 경험적 음악치료 집단의 일환으로 치료적 노래만들기 워크샵을 240분씩 총 2회 진행한 후, 포커스 그룹 인터뷰를 실시하고 그들의 경험에 대한 자료를 수집하였다. 본 자료를 Braun & Clarke(2006)의 방법으로 주제분석하여, 총 6개의 주제와 18개의 하위 주제를 도출하였다. 6개의 주제는 '치료적 노래만들기에 대한 선입견', '의미있는 작사 과정', '작곡에서의 도전적 경험', '치료적 노래만들기 기법의 구조성 경험', '음악을 통한 자기인식의 발전', '집단작업을 통한 관계적 경험'으로 나타났다. 음악치료 인턴들은 치료적 노래만들기의 단계적 구조를 통해 집단의 다양한 의견을 조율하고 소통하면서 자신들의 이야기를 하나의 노래로 완성하였다. 이를 통해 자신들의 약점이라 느꼈던 작곡에 대한 부담감을 극복하고, 스스로의 욕구와 필요성을 인식하며 개인적 성장을 경험할 수 있었다. 결과적으로, 본 연구에 참여한 음악치료 인턴은 치료적 노래만들기 과정에 참여하면서 인턴훈련 과정에서 직면하는 도전을 규명할 수 있었고 더 나아가 개인적 성장과 전문가로서의 성장을 도모할 수 있었다는 점에서 본 연구의 의의가 있다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.205-218
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• 2019

1970년대 뉴욕의 힙합에서부터 유행했던 음악 샘플링은 현재에 이르러 장르 및 국가와 관계없이 사용되는 음악 제작 방법이다. 이 연구에서는 음악 샘플링의 전반적인 제작 방법론을 제시하고자 하였으며, 이를 위해 샘플링을 내용과 기법의 관점으로 살펴보았다. 우선 음악 샘플링에서의 내용에 있어서는 재사용 재료 및 길이, 완성곡의 샘플 기능으로 분류해보았다. 기법 종류로는 편집 기법 및 변형 기법을 정리한 후 각각의 세부적인 관계를 살펴보았다. 이러한 사항들을 모두 종합하여 음악 샘플링의 제작 방법 및 완성된 곡에서의 특징까지 포함한 방법론을 제시할 수 있었다. 이를 바탕으로 한국 유명 음악가의 샘플링 곡인 장기하와 얼굴들, 에픽하이, 더 콰이엇, 디제이 디오씨의 곡을 분석해보았다. 분석 과정을 통해 제시 방법론 내 요소들이 유기적인 관계로 이루어져있음을 확인했으며, 분석 결과를 통해 제시 방법론의 효용성을 확인할 수 있었다. 본 연구는 실제로 곡 제작을 하거나 기존의 샘플링 곡을 분석할 때에 직접 적용해볼 수 있는 토대를 마련한데에 그 의의를 둘 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.748-756
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• 2022

Thanks to the competition of AlphaGo and Sedol Lee, machine learning has received world-wide attention and huge investments. The performance improvement of computing devices greatly contributed to big data processing and the development of neural networks. Artificial intelligence not only imitates human beings in many fields, but also seems to be better than human capabilities. Although humans' creation is still considered to be better and higher, several artificial intelligences continue to challenge human creativity. The quality of some creative outcomes by AI is as good as the real ones produced by human beings. Sometimes they are not distinguishable, because the neural network has the competence to learn the common features contained in big data and copy them. In order to confirm whether artificial intelligence can express the inherent characteristics of different arts, this paper proposes a new neural network model called Humming. It is an experimental model that combines vgg16, which extracts image features, and DeepJ's architecture, which excels in creating various genres of music. A dataset produced by our experiment shows meaningful and valid results. Different results, however, are produced when the amount of data is increased. The neural network produced a similar pattern of music even though it was a different classification of images, which was not what we were aiming for. However, these new attempts may have explicit significance as a starting point for feature transfer that will be further studied.