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.
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.
컴퓨터에서 생성되는 전자적 음악의 심미적 가치에 관한 논란 속에서도 지난 십년간 음악 기술의 발전은 음악 작곡에 있어 가상 전자 악기와 샘플러 사용의 확산을 가져왔다. 컴퓨터 기반 음악 제작 플랫폼은 현재 일부 작곡가들에게는 표준이 되었을 뿐만 아니라 중요한 음악 저작 도구가 되었다. 컴퓨터 기반 음악 제작에서의 샘플링을 활용한 작곡 과정에 있어 두 가지 중요한 부분이 있는데, 그것은 이미 녹음된 오디오 샘플을 담고 있는 상용화된 샘플 라이브러리와 이 샘플을 처리하는 음악 프로덕션 소프트웨어이다. 이 연구는 컴퓨터 음악 프로덕션 소프트웨어 상에서의 주요한 샘플링 기능을 활용한 재구성적 음악 작곡 과정과 효과를 조사하여 분석하는 것을 목적으로 한다. 이 연구의 주안점은 오디오 샘플링 정의, 음악 작곡 과정에서의 샘플링 적용 방식, 음악 프로덕션 소프트웨어의 어떤 기능이 음악적 표현에 특정하게 유용한가에 초점이 맞추어져 있으며, 전자 또는 어쿠스틱 음악인들의 음악 창작 요구에 부응하는 연구 결과가 될 것으로 기대한다.
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.
본 논문은 Csound 프로그래밍 언어에 대한 발전된 학술 연구 혹은 독창적인 학술 아이디어를 탐구하기에 앞서, 현재 한국에서는 학술적 연구나 소개가 전혀 이루어지지 않은 Csound 음악 프로그래밍 언어를 누구도 쉽게 접근할 수 있도록 체계화된 이론을 정립하고 보급하기 위해 제안한 것이다. Csound는 세계적인 컴퓨터 음악음향 제작 프로그래밍 언어이며, 세계적으로 유명한 사운드 디자이너들이 이용하는 전문적인 텍스트 기반 소프트웨어 신디사이저로, 1985년 M.I.T. Media Lab의 Barry Vercoe에 의해 개발되었다. 본 본문은 서양 전통음악의 역사적인 관점에서 음악과 자연의 소리 혹은 특정 매체로부터 발생되는 소리와의 결합시기를 전자음악과 음악음향 제작의 출발점으로 제시하였다. 그리고 기초적인 Csound의 작동원리를 서술하고. 이를 기초로 Csound를 이용한 음악 프로그래밍의 적용예를 제시하였으며, 결론에서는 본 논문의 연구 목표와 앞으로의 연구 과제를 서술하였다.
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.
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.
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.
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.
음악 유사도 계산은 음악 검색 서비스 구현에서 가장 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문은 커버곡 검색의 성능을 제고하기 위한 음악 유사도 학습에 대해서 다룬다. 음악 유사도 함수를 유도하는 데 확률적 선형 판별 분석을 이용하여 잠재 음악 공간을 구한다. 잠재 음악 공간은 같은 커버곡 간의 거리는 줄이고 다른 곡 간의 거리는 크게 되도록 학습한다. 추출된 음악 특징이 잠재 음악 변수에서 생성되었다는 가정 하에 확률 모델을 구하고, 음악의 동질성 여부를 가설검증하여 음악 유사도 함수를 유도한다. 두 가지 커버곡 실험 데이터셋에서 성능 비교를 수행하여 제안한 음악 유사도 함수가 커버곡 검색 성능을 개선시킬 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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