• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.05b
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• pp.611-614
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• 2011

디지털 기술의 발전으로 프로페셔널 음악 산업에서 가상악기로 통칭되는 샘플링 음원을 사용하는 일이 빈번해졌다. 이는 악기의 연주와 편집. 저장 그리고 재생을 컴퓨터가 대신한다는 의미이다. 이처럼 획일화된 음악 제작 현장에서 컴퓨터가 대신 할 수 없는 유일한 악기가 보컬이다. 보컬이 음악에 미치는 영향력은 거대하다. 빼어난 보컬 멜로디 라인 작곡, 음정의 정확성, 엄선된 보컬 사운드 제작은 그 곡의 성공 여부와 직결된다. 이러한 보컬의 중요성은 엔지니어에게는 많은 시간과 경험, 그리고 인내를 요구한다. 본 논문은 보컬의 정확한 이해와 분석, 그리고 녹음과 믹싱 등 전반적인 보컬 사운드 제작에 관한 연구이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.340-343
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• 2011

음악 감정 분류에 관한 기존의 연구들은 템포, 박자, 음정, 음표, 리듬 등과 같은 음악의 멜로디와 관련된 자질을 이용하여 음악 감정을 분류하였다. 그러나 노래(Song)와 같이 가사를 포함한 음악은 같은 스타일의 멜로디라도 가사의 내용에 따라 음악에 대하여 청자가 느끼는 감정이 크게 다르다. 본 논문에서는 감정 온톨로지를 활용하여 노래 가사를 감정에 따라 분류하는 방법에 대하여 제안한다. 기구축 된 감정 온톨로지를 바탕으로 네 가지 통사적 규칙을 적용하여 노래 가사로부터 감정 자질을 추출한다. 추출된 감정 자질을 이용하여 Naive Bayes, HMM, SVM과 같은 기계학습 기법을 이용하여 8개 감정 그룹에 대해 58.8%의 정확도를 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.405-406
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• 2021

1990년 대 이후 대한민국의 음악 엔터테인먼트 컨텐츠는 동서양을 넘어 각 대륙으로 수출되며 다양한 부가 가치를 창출하고 있다. 이에 따라 엔터테인먼트 산업은 직업과 진로의 선택에 있어 젊은 층의 높은 선호를 받고 있지만 업계의 외형적 성장에 비해 내부의 직업적 환경과 만족도는 열악한 상황으로 90년 대 이전 '도제 방식'이라는 미명 하에 이어져 온 텃세와 관행 등은 업계 종사자와 신규 창업자를 이탈시키고 있다. 산업의 선순환과 지속 가능성 제고를 위하여 다양한 형태의 청년 창업 지원이 이루어지고 있으나 실제 창업현장에서의 효과는 미미한 실정이다. 본 연구는 SWOT 모델을 이용하여 음악 엔터테인먼트 분야 청년 창업의 강점과 약점, 창업 환경에 따른 위기와 기회를 분석한 후 음악 엔터테인먼트 분야 청년 창업의 시사점을 제시하고 성공 전략을 모색하고자 한다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.8
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• pp.15-20
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• 2019

Music therapy has shown many benefits in the treatment of disabled children and the mind. Today's music therapy system is a situation where no specific treatment system has been built. In order for the music therapist to make an accurate treatment, various music therapy cases and treatment history data must be analyzed. Although the most appropriate treatment is given to the client or patient, in reality a number of difficulties are followed due to several factors. In this paper, we propose a music therapy knowledge management model which convergence the existing therapy data and text mining technology. By using the proposed model, similar cases can be searched and accurate and effective treatment can be made for the patient or the client based on specific and reliable data related to the patient. This can be expected to bring out the original purpose of the music therapy and its effect to the maximum, and is expected to be useful for treating more patients.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.26 no.5
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• pp.207-213
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• 2007

In this research, we propose an efficient Speech/Music discrimination method that uses spectrum analysis and neural network. The proposed method extracts the duration feature parameter(MSDF) from a spectral peak track by analyzing the spectrum, and it was used as a feature for Speech/Music discriminator combined with the MFSC. The neural network was used as a Speech/Music discriminator, and we have reformed various experiments to evaluate the proposed method according to the training pattern selection, size and neural network architecture. From the results of Speech/Music discrimination, we found performance improvement and stability according to the training pattern selection and model composition in comparison to previous method. The MSDF and MFSC are used as a feature parameter which is over 50 seconds of training pattern, a discrimination rate of 94.97% for speech and 92.38% for music. Finally, we have achieved performance improvement 1.25% for speech and 1.69% for music compares to the use of MFSC.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.622-624
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• 2003

음악이란 사람의 느낌을 인위적인 작업을 통해 만들어내는 산물이라고 할 수 있다. 작곡자가 사물을 통해서 또는 어떤 영감을 통해서 만들어내고 있는 것이 대부분의 음악이었다. 이 런 것들은 다분히 작곡자의 의도나 듣기 좋도록 구성된 짜임새를 갖음으로써 청취자로 하여금 음악의 표현에 대한 편견을 갖게 할 수도 있다. 인위적임에서 벗어난 음악을 만들거나 우연의 음악을 만들거나 또는 간단한 조작을 통해서 다양한 음악을 만들어 내는 작업들은 많이 있어왔다. 그러나, 이것도 사람이 개입하지 않고서는 안 된다는 인위성을 배제할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 컴퓨터 비젼을 이용하여 물고기의 움직임과 상태를 통해 스스로 음악을 만들어 내면서 기존의 음악이 가진 인위성을 제거 하려고 하였다. 그리고 사람의 작업 없이도 음악의 조화로움을 실시간으로 이끌어 낼 수 있도록 하여 좀 더 자연스런 음악으로서의 가치를 갖는 Musical Synthesizer를 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.526-528
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• 2005

음악은 스토리텔링에서 이야기의 분위기와 흐름을 전달하는데 중요한 역할을 한다. 최근 컴퓨터 애니메이션에 자동으로 알맞은 음악을 삽입하기 위하여 많은 연구가 진행되고 있지만 이야기가 있는 애니메이션보다는 주로 영상물의 동기화를 위한 연구가 대부분이었다. 텍스트 애니메이션은 동화를 자동으로 분석하여 애니메이션을 만들어 주는 연구이다. 본 논문에서는 동화의 이야기 구조에 근거하여 각 장면의 분위기에 맞는 음악 자질을 자동으로 추출하는 과정을 보이고 이를 이용하여 텍스트 애니메이션에 음악이 삽입될 수 있는 방법에 대하여 논의한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2012.05a
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• pp.134-136
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• 2012

본 논문은 컴퓨터에서 사용 가능한 가상 악기 제작에 관한 연구이다. 가상악기는 전통적으로 사용되고 있는 악기를 디지털로 복원하는 것에서부터 지금까지 존재하지 않았던 새로운 악기를 창조하는 것에 이르기까지 그 사용과 쓰임이 매우 다양하다. 가상악기의 등장은 전통적인 음악제작의 틀을 유지하면서 보다 쉽고 빠르게 음원을 제작하면서도 창의적인 음악의 발전을 유도하는 장점을 가지고 있다. 본 논문은 기타(Guitar)의 한 음(미, E)을 녹음하여 컴퓨터에서 여러 음정으로 자유롭게 바꾸어 사용하고, 원음과는 전혀 다른 전자 바이올린 소리로 완성해 가는 과정에 대한 연구이다.

• Digital Contents
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• no.1 s.116
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• pp.100-103
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• 2003

디지털콘텐츠는 기획, 제작 및 유통, 구입에서 결제, 이용까지 모두 네트워크와 PC로 처리되는 전자상거래의 독자적인 분야이다. 문학, 음악, 미술, 만화, 영화, 캐릭터, 애니메이션, 컴퓨터게임, 광고 등 저작물을 디지털 방식으로 제작·처리·유통한다. 디지털콘텐츠의 제작을 위해서는 하드웨어로서의 컴퓨터 시스템, 소프트웨어로서의 운영체제와 플랫폼, 콘텐츠 유통채널로서의 디지털 방송망, 유무선 정보통신망, DVD등 패키지 미디어에 대한 기본적인 이해를 필요로 한다. 그 외 프로그래밍 언어, 2D·3D 컴퓨터그래픽 기술, 사운드 및 음악 제작기술, 다양한 콘텐츠 저작 도구 등에 대한 이해가 필요하다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.2
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• pp.107-116
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• 2013

In this paper, we propose a hybrid music recommendation system combining users' listening habits and tag information in a social music site. Most of commercial music recommendation systems recommend music items based on the number of plays and explicit ratings of a song. However, the approach has some difficulties in recommending new items with only a few ratings or recommending items to new users with little information. To resolve the problem, we use tag information which is generated by collaborative tagging. According to the meaning of tags, a weighted value is assigned as the score of a tag of an music item. By combining the score of tags and the number of plays, user profiles are created and collaborative filtering algorithm is executed. For performance evaluation, precision, recall, and F-measure are calculated using the listening habit-based recommendation, the tag score-based recommendation, and the hybrid recommendation, respectively. Our experiments show that the hybrid recommendation system outperforms the other two approaches.