2010년에는 국내에 Smart Phone이 확산되면서, Smart Phone은 단순한 음성통신정보 전달 이외에 기존의 인터넷 PC가 정보를 전달 할 수 있는 전자책, 영화, 음악, 콘텐츠 영역으로 확장되고 있다. 하지만 Smart Phone 사용자들은 멀티미디어 저작권 콘텐츠를 불법으로 이용하고 있다. 또한 이동통신 단말로서 Smart Phone관련 범죄 증거의 생성, 저장된 디지털 증거는 증거의 활용도가 높아 모바일 포렌식 연구가 필요하다. 본 논문에서 Smart Phone에서 저작권 위반 내용들을 전자책, 영화, 음악, 콘텐츠 영역으로 조사한다. 저작권 위반 Smart Phone 증거자료를 추출하고 분석하기 위한 SYN 방식과 JTAG 방식을 연구한다. Smart Phone SYN 방식과 JTAG 방식으로 Smart Phone의 저작권 위반 자료를 추출하여 복원하고, 자료를 분석하였다. 본 연구 결과는 저작권위반 단속 기술 향상과 포렌식 수사 기술 발전에 기여 할 수 있을 것이다.
Music is a means of emotional expression and self-expression. In addition, it allows to interact with others and communicate with the world. Music may be considered as inaccessible for people with hearing impairment, who are sometimes discriminated from the music community. We explore trends in various technologies and research that enable everyone to access and enjoy music through experiences that leverage new and innovative technological approaches and bridge the gap between people with and without hearing impairment. Various aspects of haptic systems are being studied, but most of them are performance-oriented and focus only on technical functions. As research matures, more detailed and new studies that converge with various senses are being attempted. These studies will likely evolve into influential research areas that can positively affect the lives of people in terms of accessibility and inclusion by providing detailed functions and stimuli to specific users, including those with hearing impairment.
오디오 이퀄라이저의 주목적은 사용자가 원하는 음색을 낼 수 있도록 음악의 주파수 특성을 변환 하는 것으로 대형 오디오시스템으로부터 휴대용 MP3플레이어까지 음악을 재생하는 대부분의 기기에 사용되고 있다. 현재까지는 각 음악 장르에 적합한 음색을 재생하기위해 사용자가 각 이퀄라이저 주파수 대역 별로 일일이 수동으로 조절해 주어야 한다는 불편함이 있다. 본 논문에서는 내용기반 음악 장르 분류 기술을 이용하여 음악 장르를 분류하고, 분류된 장르에 알맞은 이퀄라이저를 자동으로 적용하여 주는 지능형 오디오 그래픽 이퀄라이저 시스템을 제안하였다. 이퀄라이져의 경우 초기 음악 재생 중 이퀄라이저 적용에 의한 갑작스런 음의 변화를 방지하기 위하여 Coarse Level과 Fine Level의 2단계 장르분류 절차를 거치면서 각 단계별 이퀄라이저를 적용 하였다. 제안된 시스템의 각 단계별 분류 성공률은 약 80%에 이르며, 2초 안에 모든 동작이 이루어지는 것을 확인 하였다. 제안된 시스템은 PC상에서 비주얼 C 을 이용하여 3-밴드 지능형 이퀄라이저의 SW GUI를 구현 하였다.
본 논문에서는 오디오 부호화기를 위한 스펙트럼 변화 파라미터와 Mel Frequency Cepstral Coefficients(MFCC) 파라미터를 이용하여 음성과 음악 신호를 분류하는 개루프 방식의 알고리즘을 제안한다. 반응성을 높이기 위해 단구간 특징 파라미터로 MFCC를 사용하고 정확도를 높이기 위해 장구간 특징 파라미터로 스펙트럼 변화를 사용하였다. 전체적인 음성/음악 신호 분류 결정은 단구간 분류와 장구간 분류를 결합하여 이루어진다. 패턴인식을 위해 Gaussian Mixed Model(GMM)을 사용하였고, Expectation Maximization(EM) 알고리즘을 사용하여 최적의 GMM 파라미터를 추출하였다. 제안된 장단구간 결합 음성/음악 신호 분류 방법은 다양한 오디오 음원에서 평균적으로 1.5% 분류 오류율을 보였고 단구간 단독 분류 방법 보다 0.9%, 장구간 단독 분류 방법보다 0.6%의 분류 오류율의 성능 개선을 이룰 수 있었다. 제안된 장단구간 결합 음성/음악 신호 분류 방법은 USAC 오디오 분류 방법보다 타악기 음악 신호에서 9.1% 분류 오류율, 음성신호에서 5.8% 분류 오류율의 성능 개선을 이룰 수 있었다.
한국의 전통악기, 대금은 악기의 특이한 음색과 다양한 기법으로 한국의 고유한 아름다움을 전하면서 동시에 국제적으로 관심을 받고 있다. 대금 연주가 및 음악인류학 연구자로서 활동하고 있는 본인은 대금 연주를 통해 클래식, 동아시아 음악, 전자 음악, 재즈 등 다양한 배경을 가진 연주가들과 한국 외 세계 여러 곳에서 협업을 진행해 왔다. 공연을 기반으로 한 협업은 음악간의 문화적 간극을 극복하고자 한 빅토르 터너 (Victor Turner)가 주장한 '다문화적 퍼포먼스 (Intercultural Performances)'를 지향하는 연구 주제와 병행하여 진행되었다. 본 연구는 그 중의 한 예로서 한국 전통 음악과 클래식 음악의 협업을 기반으로 한 공연 연구이다. 본 연구의 분석 대상은 본인이 한국의 저명한 작곡가 김대성(1967년생)에게 위촉한 대금과 서양 악기를 위한 두 곡, '님'과 '청'을 기반으로 이루어져 있다. 협업 내용은 리차드 셰크너 (Richard Schechner)의 공연 이론 (Performance Theory)을 기반으로 음악 인류학 및 공연 연구의 핵심적인 문제를 다루고 있다. 본 공연 연구의 목적을 두 가지로 나눌 수 있다. 첫번째, 대금의 현대화 과정을 클래식 음악의 문맥 안에서 구체적으로 살펴 보고자 한다. 두번째, 본 공연 작업은 영상과 음원 등의 자료를 이용해 분석되고 이를 마이클 텐저 (Michael Tenzer)의 '문화적 상대화 (Cultural Relativism)' 개념에 적용시켜 본다.
자폐범주성장애 아동은 사회적 의사소통 발달에 있어 넓은 범주의 개별적 변이성을 보이기 때문에 이에 대한 중재 개입 시 효과적인 전략이 매우 중요하며, 이를 정확하게 평가할 수 있는 사회적 의사소통 평가도구의 중요성이 지속적으로 강조되고 있다. 본 연구에서는 음악 중재 문헌 내에서 사용된 사회적 의사소통 측정 도구에 대해 고찰하고 이를 분석하였다. 전자데이터베이스 및 음악치료 학술지 검색을 통해 자폐범주성장애 아동의 사회적 의사소통을 변인으로 한 중재 연구 중 1980년에서 2015년까지 출간된 통제된 디자인의 연구가 검색되었고, 최종 분석에는 21개의 연구가 포함되었다. 분석 결과, 측정 도구 유형으로는 행동 직접 관찰이 가장 많이 사용되었고, 측정 도구 유형과 그에 따른 목표 영역 간 조합에 있어 변이성이 크게 나타났다. 또한 선정된 연구 중 90.4%를 차지하는 연구에서 측정 도구 사용의 적절성 검증을 위한 평가자 간 신뢰도가 보고되고 있음이 나타났다. 이러한 결과는 음악치료 중재문헌 내에서 객관적, 체계적 평가 시도가 증가함에도 불구하고, 동일 기능 수준에 접근하는 개별 연구 간 평가 방안 및 전략에 있어 일관성이 떨어지고, 이로 인한 임상근거 도출에 제한이 있음을 시사한다. 결론적으로 자폐범주성장애의 고유한 특성을 고려하여, 사회적 의사소통 평가 시 전반적 기능 수준 변화뿐만 아니라 특정한 행동 습득, 사회 인지 수준 등을 고려할 필요가 있음을 제언하였다.
본 연구는 운전 중 발생하는 청각 자극의 유형 및 정도가 운전자가 지각하는 주관적 속도감에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보고자 수행되었다. 본 연구에서 사용된 청각 자극은 엔진 소음과 음악 소리였으며 전자는 자동차의 속도에 따라 함께 변하는 청각 단서인 반면 후자는 자동차의 속도와는 무관하게 변화하는 비단서 소음으로 사용되었다. 엔진 소음의 강도만 조작되어 제시된 실험 1에서는 엔진 소음의 크기에 따라 운전자가 느끼는 주관적 속도감이 다르게 나타나 운전자들은 엔진 소음이 작을수록 기준속도보다 더 빨리 주행한 반면 엔진 소음이 클수록 더 천천히 주행하는 것이 관찰되었다. 실험 2에서는 엔진 소음과 음악 소리를 모두 들려주었는데, 그 결과 엔진 소음의 크기변화에 따른 주관적 속도감의 차이는 여전히 나타났으나 음악 소리의 크기변화에 따른 속도감의 차이는 보이지 않았다. 또한 실험 1과 2를 통합하여 음악 소리의 유무효과를 분석해 본 결과 음악 소리가 엔진 소음을 차폐시킬 만큼 크고 엔진 소음이 작을 경우에는 음악 소리가 없는 경우보다 속도를 더 내는 것으로 나타났다. 이는 음악 소리가 속도감에 영향을 주는 직접요인은 아니지만 간접적으로 영향을 미친다는 가능성을 시사한다.
본 연구의 목적은 만성 뇌졸중 환자를 대상으로 악기연주 시 동반되는 노래부르기 과제의 유무에 따라 피로도 및 운동 수행력이 달라지는지 비교함으로써 뇌졸중 환자의 신체 재활 시 활용 가능한 악기연주 및 노래부르기에 대한 기초 자료를 제공하는 것이다. 연구 대상자는 서울시 소재 노인 복지관과 주간보호센터를 이용하고 있는 12명의 만성 뇌졸중 환자로, 실험 집단과 비교 집단에 각각 6명씩 무작위 배정하였다. 연구 진행 시 2회기에 걸쳐 실험 집단은 전자 드럼 연주와 함께 노래부르기를, 비교 집단은 전자 드럼 연주만을 수행하였으며, 각 집단에 따라 피로도, 운동자각도, 활동 참여도, 드럼 타력값을 비교 분석하였다. 연구 결과, 전자 드럼 연주와 함께 노래부르기를 한 실험 집단이 전자 드럼 연주만 실시한 비교 집단에 비해 피로도와 운동자각도가 낮은 것으로 나타났으며 집단 간 유의한 차이를 보였다. 전자 드럼 연주와 노래부르기를 복합 과제로 제시하였을 때 활동 참여도 역시 높게 나타남에 따라 향후 이를 사용한 음악치료 중재 시 뇌졸중 환자의 상지 운동에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 나타냈다. 본 연구는 만성 뇌졸중 환자의 상지 운동 시 동반되는 노래부르기가 신체 운동에 대한 주의를 노래부르기로 전환시키고 참여 동기를 증진시켜 지속적인 움직임 유도 시에도 피로도 또는 운동자각도를 감소시킬 수 있음을 시사한다. 이러한 결과를 통해 신체 재활 시 반복적인 운동에 대해 긍정적으로 인식하고 운동 수행력을 높일 수 있는 복합적인 치료적 개입을 위한 기초 자료를 제시할 수 있을 것이다.
Support vector machine (SVM)은 패턴인식 분야에 많이 사용되어지고 있다. 한 예로서 3GPP2 selectable mode vocoder (SMV)와 같은 규격화된 코덱에 쓰여 코덱의 음성/음악 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 SVM을 개선시켜 음성/음악의 분류성능을 향상시키는 새로운 방법을 제안한다. SVM을 학습시킬 때 적용되는 기존의 기법들과는 달리 제안되는 기법은 SVM이 패턴분류를 행할 때 사용된다. 그렇기 때문에 기존의 기법들과 독립적으로 개발되고 사용될 수 있고, 따라서 패턴분류의 성능을 한층 더 향상시킬 수 있다. 이를 위해 먼저 radial basis function의 커널 width 파라미터가 SVM의 패턴분류에 미치는 영향을 분석해 보았다. 분석한 결과, 커널 width 파라미터를 가지고 SVM의 패턴분류 성향을 미세 조정할 수 있다는 것을 알았다. 또한 음성신호의 각 프레임 간의 상관관계 (correlation)을 확인하고 이를 커널 width 파라미터조절의 길잡이로 삼았다. 실험을 통해, 제안된 기법이 SVM의 성능을 향상시킬 수 있음을 증명하였다.
People feel gloomy or delightfulness psychologically according to characteristic of the music when they listened the music. this effect called acoustic psychology effect. In this paper we have analyzed the music felt with gloomy or delightfulness in spectrum to find out characteristic of that music.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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