본 논문에서는 음악 신호로부터 추출한 비트 정보를 사용하여 가상 캐릭터의 움직임을 제어하는 방법에 대해 논한다. 특히 주기를 가지는 반복적인 동작, 그 중에서도 춤동작에 대한 음악 신호와의 동기화 방법을 제안한다. 서버로 구현된 음악 비트 인식기는 입력 음악 신호에 대한 분석 정보를 규칙적으로 출력한다. 동작 클라이언트는 동작 캡쳐를 통해 얻은 동작 데이터를 여러 개의 기본 동작들로 나누고, 사용자가 선택한 새로운 순서대로 기본 동작들을 연결하여 부드럽게 재생한다. 또한 서버에 접속하여 전송 받은 음악의 템포에 맞게 동작데이터를 와핑(warping)하고 음악의 주요 비트 시각에 맞추어 기본 동작들의 재생시작 시간을 동기화한다. 음원에 의한, 즉 박자, 강약, 비트와 같은 기본적인 정보뿐만 아니라 분위기, 박자 변화와 같은 고급 정보에도 동적으로 반응하여 춤을 추는 가상 캐릭터를 개발하는 것이 본 연구의 궁극적인 목표이다.
21세기에 들어서면서 컴퓨터와 인터넷의 급격한 발달은 인류의 정치 경제 사회 문화의 모든 트랜드를 바꿔 놓고 있다고 해도 과언이 아니다. 그 결과 아날로그와 오프라인의 시대에서 이제는 디지털과 온라인의 시대로 우리의 생활 중심이 옮겨가고 있다. 자원이 부족한 우리나라는 정보화측면에서는 선진국으로 평가받고 있으며, 이를 토대로 CT(Cultural Technology)를 국가전략분야로 육성해나가고 있는 등 세계화시대 및 문화산업시대의 도래와 함께 부가가치의 창출을 극대화할 수 있는 분야로 주목하고 있다. 그러나 디지털 강국인 우리나라에서는 정보화촉진기본법 등의 제정을 통하여 자료의 디지털 화에만 엄청난 예산을 쏟아 붓고 있다. 하지만 이제는 그보다 더 중요한 정보의 활용 즉, 활성화 측면에 관심을 가져야 할 때이다. 활성화되지 못한 디지털 자료는 땅속에 묻혀있는 오래된 유물과도 같다. 본 연구에서는 디지털 전통문화 콘텐츠 중에서도 특히 디지털화가 가장 용이하며, 활성화의 가능성이 가장 높은 디지털 전통음악 콘텐츠의 활성화를 위한 문제점과 이를 해결하기 위한 방안을 모색하였다.
클래식 음악만이 영화음악의 소스가 아니며, 이것은 작곡에서 최근에 생긴 변화도 아니다. 1906년에 '캐힐'이 텔하모니움을 발명하고 100년 이상이 지났으며, '피에르 쉐퍼'가 1948년에 뮤직 콘크리트를 시도한 이후 약 60년의 시간이 흘렀다. 사운드를 제어하는 기술과 장비는 하루가 다르게 변화하고 있으며, 대부분의 영화음악 작곡가들은 컴퓨터와 다양한 사운드 모듈을 통해 효과적이고 창의성 높은 다양한 소리를 만들어 내고 있고 이것은 그들의 강력한 작곡 도구이다.
Robot이 음악에 맞춰 어떤 행동을 하기 위해선 먼저 Acoustic을 이해 할 수 있는 인지 능력이 필요하며 인지한 음악적 내용을 Dance Motion에 가깝게 Action을 표현할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 신호처리와 기계학습을 사용하여 음악의 Tempo를 Tracking하고 이것을 참고하여 행동 Pattern을 결정하는 Dance Robot System을 소개한다.
본 논문에서는 음악 데이터베이스의 멜로디와 사용자가 기술한 멜로디의 기하학적 구조를 비교하는 음악 검색 시스템을 제안하고 있다. 시스템은 멜로디의 구조적이고 상황적인 특징들을 분석하여 쿼리 멜로디와 데이터베이스의 멜로디가 일치성을 찾고자 한다. 검색 방법은 사전 처리 단계와 인식 단계로 이루어진 기하하적 해싱 알고리즘에 기반을 두고 있다. 사전 처리 단계 동안 구조적 특징을 찾기 위해서 음악의 멜로디를 여러 개의 프래그먼트(fragment)들로 분할하고 그 프래그먼트의 각 음의 높이 및 길이를 분석한다. 상황적 특징을 찾기 위해서 각 프래그먼트의 중심 화음을 찾는다. 인식 단계 동안 사용자가 입력한 쿼리 멜로디를 여러 개의 프래그먼트들로 분할하고 구조적이고 상황적 특성이 유사한 모든 프래그먼트들을 데이터베이스에서 검색한다. 투표는 각 프래그먼트에 대해 이루어지고 총 득표수가 최대인 음악이 쿼리 멜로디와 일치하는 멜로디를 갖는 음악이 된다. 이러한 접근 방법을 이용하여, 음악 데이터베이스에서 유사한 멜로디를 빠르게 찾을 수 있다. 또한 이 방법은 표절 음악을 감지하는데 적용될 수 있다.
최근 다양한 분야에서(웹 포털, 유료 음원서비스 등) 디지털 음악의 검색이 사용되고 있다. 기존의 디지털 음악의 검색은 음악 데이터에 포함된 자체 메타 정보를 이용하여 이루어진다. 하지만 메타 정보가 다르게 작성되었거나 작성되지 않은 경우 정확한 검색은 어렵다. 요즘 이러한 문제의 보완 방안으로 음악자체를 이용하는 내용기반정보 검색 기법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 음악의 파형에서 추출된 특징 정보간의 유사도 측정을 통하여 동일음원을 인식하는 방법에 대해 논하고자 한다. 디지털 음악의 특징 정보는 단순화시킨 MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficient)를 이용하여 음악의 파형으로부터 추출하였다. 디지털 음악간의 유사도는 Vision 및 Speech Recognition 분야에서 사용되던 DTW (Dynamic Time Warping) 기법을 활용하여 측정하였다. 제안된 동일 음원 인식 방법의 검증을 위한 같은 장르에서 무작위 추출된 1000곡에서 시행한 500번의 검색은 모두 성공했다. 검색에 사용된 500개의 디지털 오디오는 60개의 디지털음원을 압축방식과 비트율을 다르게 조합하여 만들었다. 실험의 결과로 DTW을 이용한 유사도 측정법이 동일음원을 인식할 수 있음을 증명하였다.
본 연구는 서로 다른 두 음원에 대한 표절 여부를 분석하기 위한 음악 요소에 대해서 연구한다. 따라서 본 연구에서는 먼저 음원 분석을 위해서 디지털 음악 요소에 대해서 알아보고, 이 음악 요소를 컴파일러 기법을 활용하여 어떻게 표절 분석에 이용할 것인지 살펴본다. 또한 복잡한 미디 음악 데이터를 간단하게 처리 할 수 있도록 지원하는 오픈소스 자바 API인 JFugue를 활용한다. 따라서 본 논문에서는 JFugue에서 지원하는 포맷인 뮤직스트링 (MusicString)을 이용하여 음악 표절 분석 시스템을 설계하고 음악 표절 분석을 효율적으로 처리하기 위하여 뮤직스트링 문법 처리 요소를 살펴보고 추상구문트리(AST)를 구축하는 하고자 한다. 따라서 본 논문은 지금까지 감성적이고 주관적으로 평가해왔던 두 음원의 표절 분석을 시스템적으로 구축하기 위한 첫걸음이 될 것이며, 이 연구가 잘 활용된다면 차후에 두 음원의 표절 여부를 시스템적으로 정형화할 수 있다는 점에 큰 의의를 둘 수 있다고 판단된다.
1 인 미디어 산업의 성장으로 다양한 콘텐츠 제작의 증가와 함께 영상의 분위기를 좌우하는 BGM 의 수요도 급증하고 있다. 그러나 무료 음원은 한정되어 있으며 이미 많은 영상에 쓰여 시청자에게 흔한 느낌을 준다. 특히 MCN 에 소속되지 않은 콘텐츠 크리에이터들은 개성 있고 영상에 어울리는 음원 확보에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 이러한 콘텐츠 제작 환경을 개선하기 위해 창작자가 직접 녹음하거나 악보를 스캔해 자신만의 음원을 제작할 수 있는 웹 애플리케이션 '플랫'을 제안한다. 본 연구를 통해 콘텐츠 크리에이터들은 독창적이고 풍성한 콘텐츠를 만들 수 있으며, 음악적 숙련도와 관계없이 쉽게 음원을 만들 수 있어 작곡에 대한 접근성이 좋아질 것으로 보인다. 또한, 딥러닝을 활용해 음악을 창작함으로써 인공지능 작곡 분야를 활성화하고 디지털 음악 시장의 새로운 분야를 개척하는 데 이바지할 것으로 기대한다.
1970년대의 게임은 소형카세트와 축음기 등의 하드웨어에 음악 등과 같은 아날로그 파형을 저장하여 사용하였다. 이러한 구성 요소들로 인해 내구성이 매우 떨어질 수 밖에 없었다. 비디오 게임에 음악을 사용하는 경우 보다 저렴한 방법은 컴퓨터 칩을 사용하여 아날로그 음형을 컴퓨터 코드로 변환해 스피커로 보낼 수 있는 전기 파형으로 변환하는 것이다. 게임 음향 효과도 이와 같은 방식으로 생성되었다. 기술적 한계가 점점 극복되어, 작곡가들에게는 더 많은 자유가 부여되었으며 광디스크 등에 의해 미리 녹음된 사운드 트랙이 출현하게 되었다. 오늘날의 게임 개발자는 게임음악을 제작하는 기술에 대해 여러 가지 시도를 하고 있다. 게임 음악 제작의 변화가 기술과 비즈니스 영향을 받아 발달하는 과정에 따른 연구를 고찰하였다.
음악제작에 쓰이는 음성합성엔진은 악기 소리와 음색의 합성에 머물던 과거의 신디사이저와는 달리, 인간의 목소리를 각 음소에 따라 샘플화하여 탑재함과 동시에 각 음소의 연결을 주파수 영역 내에서 자연스럽게 처리함으로써 실제 사람이 노래하는 것과 같은 수준까지 도달하게 되었다. 사용자들은 이러한 음성합성엔진을 음악제작에 국한하여 쓰지 않고 캐릭터를 활용한 콘서트, 영상제작, 음반, 모바일 서비스 등 2차 창작물로 새로운 음악의 형태를 창조하며 문화적 패러다임을 바꾸어 나가고 있다. 현재 음성합성엔진 기술은 악보 편집기를 통하여 사용자가 원하는 음과 가사, 그리고 음악적 표현 파라미터를 입력한 뒤, 실제 가성 샘플을 데이터베이스에서 가져와 합성엔진에서 발음들을 조합, 연결하여 노래하는 것을 가능하게 한다. 이러한 컴퓨터음악 기술의 발전으로 인해 파생된 새로운 음악 형태들은 문화적으로 큰 반향을 불러일으키고 있다. 이에 따라 본 논문은 구체적 활용 사례를 살펴보고 합성기술을 탐색함으로써, 사용자들이 음성합성엔진을 이해하고 습득하는 데 기여함과 동시에 그들의 다양한 음악제작에 도움이 되고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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