• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11b
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• pp.535-538
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• 2010

컴퓨터로 대변되는 과학기술의 빠른 발전은 창조적인 음악 생산에 있어서 그 궤(軌)를 같이 한다. 오랫동안 전통적으로 사용되었던 음악 창작 방식은 최근의 50여 년 동안의 과학발전에 기인하여 그 방식이 빠르게 변화하였다. 현재의 많은 음악 창작가들은 컴퓨터와 MIDI의 등장으로 보다 빠르고 편리하게 자신들의 음악 창작물을 생산할 수 있게 되었다. 하지만 현재에도 꾸준히 개발되고 있는 전자 장비들은 단순히 음악 창작 활동의 도구일 뿐이다. 음악 작업에서의 이러한 장비들의 사용은 작곡가를 포함한 음악 생산자의 창의성이 전제 되어야 하는 것은 자명한 일이다. 본 논문은 Karlheinz Stockhausen을 위시한 여러 전자 음악가들의 작품을 분석하여 새로운 방식의 음악 창작을 연구하고, 그것을 토대로 다양하면서도 새로운 형태의 음악을 생산하고자 함이다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.97-98
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• 2015

기술의 발전과 함께 한 전자음악 제작 기법은 디지털 시대가 본격화 되면서 컴퓨터와 소프트웨어로 확대되고 있다. 샘플링 기법 또한 컴퓨터와 소프트웨어의 발달로 새로운 음악 창작 기법 영역으로 인정받고 있다. 저작권과 윤리적인 문제가 남아 있지만 변형의 음악으로서 새로운 음악 기법과 창조적인 음색 창조가 가능한 샘플링은 현재까지 많은 뮤지션들에의해 사용되고 있다. 본 연구는 샘플링의 발전 양상과 실제 전자음악에서 사용된 샘플링을 분석해 전자음악 제작에서의 샘플링의 과정과 음색 제작을 분석해 보고자 케미컬 브라더스(Chemicl Brothers)의 <스타 기타(Star Guitar)>의 샘플링 방법을 분석해 보았다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.127-134
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• 2009

In spite of controversial debates on aesthetic issues of computer-generated electronic music, rapid advancement of music technologies in the past decade have resulted proliferation of using virtual software synthesizers and samplers in music composition. Computer-based music production platform has become not only a norm among some of contemporary music composers but also vital apparatus for their compositional process. There are two imperative parts of this compositional process involving sampling in computer-based music production, which are commercially available sample libraries that include pre-recorded audio samples, and music production software that processes them. The purpose of this study is to investigate the process and effectiveness of reconstructive compositional process utilizing distinctive features of sampling on computer music production software. This study addresses issues such as: the definition of audio sampling, how sampling is incorporated in compositional process, and what features of music production software are particularly effective in various musical expressions. The result of this study will hopefully accommodate and fulfill the needs of electronic and acoustic musicians' creativeness.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.605-606
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• 2020

최근 방송 사용 음악에 대한 저작권료 배분의 투명성을 위하여 방송음악 식별 기술에 대한 관심이 커지고 있다. 음악 DNA라 부르는 음악의 신호적 특징을 이용하는 기존의 음악식별 기술이 존재하지만, 방송 배경음악의 특성으로 인해 방송 사용 음악 식별에 그대로 활용하기는 어렵다. 방송이나 영화에 사용되는 배경음악은 우리가 일상생활에서 주로 소비하는 가요나 팝과 같은 음악과 비교하여 그 수가 매우 많고, 하나의 음악 테마에 대하여 조금씩 다르게 편곡한 유사 음악들이 다수 존재한다. 즉, 방송 배경음악을 식별을 위해서는 유사한 음악이 많은 대규모 음악 DB를 대상으로 잡음이 섞여 있는 음악을 식별하여야 한다. 한편, 대부분의 음악 식별 시스템은 빠른 검색을 위하여 모든 데이터를 메모리에 올려두고 처리하는 방식으로 동작하는데, 대규모 음악 DB를 지원하기 위해서는 시스템 자원을 적게 사용하면서도 식별율이 떨어지지 않는 특징 추출 파라미터와 인덱싱 파라미터를 찾는 것이 중요하다. 본 논문에서는 이러한 요구사항을 만족하는 배경음악 특징의 추출방법과 이 특징을 효율적으로 검색할 수 있도록 하는 검색 구조를 기술한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.24 no.7
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• pp.365-370
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• 2005

The present study is purposed to establish a systematic theory for user-friendly approach to the creation of using a programming language using Csound. Csound is a world-wide computer music programming language and a software synthesizer specialized for prominent sound designers developed by Barry Vercoe at the Media Laboratory in M.I.T. The introduction and the main body of this paper suggested as the starting point of creating electronic music and musical sound the time of combination of music with natural sound or sound from specific media from the viewpoint of traditional Western music. and presents a systematic method composed of the principle of the operation of Csound and basic data samples.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.26 no.2
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• pp.148-158
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• 2011

음악은 인간의 사상과 감정을 표현하는 예술로 인간의 문명이 시작되는 순간부터 인간의 삶과 밀접한 관계를 유지하며 발전하고 있다. 이러한 음악은 IT 기술의 발달과 함께 새로운 서비스 형태로 진화하고 있다. 음악 시장은 DRM-free와 음악 저작권 보호 강화에 따라 유료화가 정착하고 있으며, 음악 식별 기술과 분류 기술을 적용한 검색 및 추천 서비스를 바탕으로 빠르게 변모하고 있다. 본 동향에서는 국내외 음악 서비스 동향과 함께 음악 서비스 관련 기술 동향을 살펴본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.760-762
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• 2008

음악에서는 다양한 감정의 표현을 시간에 따른 음악 무드의 전이로 표현한다. 본 연구에서는 Longest Common Subsequence (LCS) 알고리즘 및 k-Means 알고리즘에 기반한 유사 음악 검색 기법을 제안한다. 우선, 음악 무드의 흐름을 무드 세그먼트 단위로 나누고, 이를 추출된 다양한 음악 특성을 k-Means 알고리즘으로 분류하여 무드 시퀀스로 변환한다. 또한, 유사한 무드의 흐름을 가지는 음악을 검색하기 위해 LCS 알고리즘에 기반한 무드 시퀀스의 유사도를 정의한다. 본 논문은 제안된 내용을 바탕으로 실험과 설문 조사를 통해, 기존의 전역적 특성 검색 방식보다 시퀀스를 이용한 검색방식이 좀 더 효율적임을 증명하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.51-53
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• 2008

최근 오디오 압축 기술의 발전에 힘입은 디지털 음원과 웹 스트리밍의 보급으로, 사용자가 음악 정보에 손쉽게 접할 수 있게 되었다. 이에 따라 음악을 보다 쉽고 효율적인 방법으로 검색하는 방법뿐 아니라 사용자의 환경에 따라 적절한 음악을 검색할 수 있는 기능의 필요성이 증가하게 되었다. 본 논문에서는 음악의 특징에 따라 분류된 데이터베이스를 사용하고, 사용자의 감정을 분석하여 적절한 음악을 검색하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 사용자의 감정 입력을 효율적으로 처리하기 위한 방법으로 Thayer의 2D emotional space를 적용하여 Valence-Arousal model의 두 가지의 입력을 처리한다. 가장 적합한 음악의 정보를 얻기 위해 사용된 Fuzzy Inference System의 IF-THEN 규칙을 정의하기 위하여 언어적으로 정의된 기존의 음악 감정 연구 결과를 적용하였고, 도출된 결과와 가장 유사도가 깊은 음악을 우선적으로 검색하도록 설계하였다. 이와 같이 구현된 시스템의 타당성을 검증하기 위해 사용자 설문조사를 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.359-360
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• 2009

최근 활발해진 여러 유형의 생활 문화 축제에서나 음악 스트리밍 방송과 같은 서비스에서 멈춤없이 계속적으로 음악을 재생할 수 있도록 여러 음악을 조화롭게 혼합하는 믹싱(Mixing) 기술을 담당하는 DJ(Disc-Jockey)의 역할이 중요시되고 있다. 본 논문에서는 이러한 DJ 믹싱 기능을 자동화할 수 있는 방법에 대하여 제안한다. 우선, 여러 음악이 가지는 구조를 분석하여 믹싱에 적합한 음악 부분을 검출한다. 또한 음악 믹싱에 필요한 요소인 템포 분석과 비트 매칭(Beat matching)을 자동화하고, Easy Mix System 을 적용하여 해당 음악에 적합한 다른 음악을 찾아 조화로운 키를 가지게 함으로써 보다 자연스러운 믹싱이 가능하도록 한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.41 no.6
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• pp.662-667
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• 2022

Computing music similarity is an indispensable component in developing music search service. This paper focuses on learning a music similarity function in order to boost cover song identification performance. By using the probabilistic linear discriminant analysis, we construct a latent music space where the distances between cover song pairs reduces while the distances between the non-cover song pairs increases. We derive a music similarity function by testing hypothesis, whether two songs share the same latent variable or not, using the probabilistic models with the assumption that observed music features are generated from the learned latent music space. Experimental results performed on two cover music datasets show that the proposed music similarity improves the cover song identification performance.