현재의 음악 서비스들의 대부분은 음악을 가수 이름이나 장르와 같은 키워드들로 구분하여 사용자에게 제공한다. 하지만 음악의 장르가 다양해지고, 장르별로 음악의 유형도 다양해짐에 따라 키워드 기반은 음악 제공 방법만으로는 사용자가 원하는 음악을 제공하는데 한계가 있다. 이런 한계점을 극복하기 위하여 음악 자체의 성질을 기반으로 음악을 분석하는 컨텐츠 기반의 음악 분석 방법이 필요하다. 또한 사용자가 원하는 음악을 제공 받을 수 있도록 사용자의 음악 선호도를 분석하여 그에 맞는 음악을 제공하는 방법도 필요하다. 본 논문에서는 음악의 시퀀스 정보와 특징을 추출하여 음악 모델을 구축하고, 이를 사용하여 사용자의 음악 선호도를 분석하는 방법을 제안하고, 사용자의 선호도에 맞는 음악을 제공하기 위하여 선호도 분석 방법을 통해 음악을 추천해주는 시스템을 제안한다.
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.
이 연구의 목적은, 한국 전통 음악의 어법을 활용하여 영화 음악을 발전시키기 위함이다. 2019년 현재 한국 영화 음악은 대부분 서양 악기 기반으로 만들어진다. 전통 음악이 쓰이는 빈도수를 확인해 보면, 서양 악기 기반의 음악보다 철저히 적음을 알 수 있으며, 1980년대 이전까지 한국 영화에서 다양하게 쓰이던 전통 악기와 전통 음악조차, 이제는 사극에서 내재적 음악으로 사용되는 데에 그치고 있는 것이 현실이다. 그리하여 전통 음악은 대중적으로 다가가기에 어렵다고 보는 관점이 많아지고 있으며, 많은 창작 음악 중에서도 영화 음악에는 거의 등장하지 않는다. 더 나아가 전통 악기의 음색을 사용하여 서양 악기를 흉내 내는 경우는 많은 반면, 전통 선법이나 장단, 시김새 등 전통 어법을 양악기로 연주하는 경우는 극히 드물다. 이는 필히 영화 음악을 작곡하는 음악가들의 전통 음악 어법이나 선법에 대한 제대로 된 이해가 부족함이 있을 것이며, 요즘의 음악 흐름에 전통 음악이 없기에 굳이 시도하지 않는 것이라고 생각된다. 하지만'전통'은, 그 나라의 역사와 문화, 생활, 성격 등을 모두 아우르며 그 민족을 나타내는 고유하고 특수한 것이다. 현재 디즈니사 영화나 할리우드 영화 등 세계적으로 유명한 영화를 살펴보면, 각 나라의 민속 음악을 활용하여 다양한 색채를 나타내는 월드 뮤직 형식이 많이 등장함을 알 수 있다. 이는 민속적인 색깔을 드러냄으로써 그 나라의 문화를 알리는 데 크게 일조한다. 하지만 한국의 색깔을 드러내는 영화나 음악은 찾아볼 수 없음이 현실이다. 이에 필자는 전통을 지켜내고자 하는 한국인으로서, 그리고 음악가로서 영화 음악에서 전통 어법을 사용한 음악이 필요하다는 것을 제안하였다. 제안 근거로 세계적으로 나라의 문화를 알리는데 일조한 중국 음악계의 '뉴웨이브' 양식과, 전통 어법이 서양 악기 양식으로 융화된 '탄둔'의 '와호장룡' 영화 음악을 예로 살펴보고, 그 음악으로 인한 효과를 한국 전통 음악에 대입했을 때도 훌륭한 효과를 나타낼 수 있을 것임을 증명하였다. 그를 통하여 영화 음악 작곡가들이 전통 음악을 더 잘 이해하고 하나의 음악을 만들어 내었을 때, 한국인만이 할 수 있는 가치 있는 음악이 완성되어 한국을 넘어 세계로 뻗어져 나갈 수 있을 것이다. 또한, 4차 산업혁명을 살아가고 있는 현재 그리고 미래에 우리의 목소리를 더 낼 수 있을 것이라고 기대한다.
최근 들어 소리의 세기나 하모니, 템포, 리듬 등의 다양한 음악 신호 특성을 기반으로 한 음악 무드 분류에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 음악 무드 분류의 정확도를 높이기 위하여 음악 신호 특성과 더불어 노래 가사와 소셜 네트워크 상에서의 사용자 평가 등을 함께 고려하는 멀티 모달 음악 무드 분류 기법을 제안한다. 이를 위해, 우선 음악 신호 특성에 대해 퍼지 추론 기반의 음악 무드 추출 기법을 적용하여 다수의 가능한 음악 무드를 추출한다. 다음으로 음악 가사에 대해 TF-IDF 기법을 적용하여 대표 감정 키워드를 추출하고 학습시킨 가사 무드 분류기를 사용하여 가사 음악 무드를 추출한다. 마지막으로 소셜 네트워크 상에서의 사용자 태그 등 사용자 피드백을 통한 음악 무드를 추출한다. 특정 음악에 대해 이러한 다양한 경로를 통한 음악 무드를 교차 분석하여 최종적으로 음악 무드를 결정한다. 음악 분류를 기반한 자동 음악 추천을 수행하는 사용자 만족도 평가 실험을 통해서 제안하는 기법의 효율성을 검증한다.
본 연구에서는 감상자들의 음악인지유형에 따른 음악정서인식 차이를 살펴보고자 하였다. 음악 관련 전공대학원생 91명에게 두 가지 음악(안정적 음악과 자극적 음악)을 제시하고, 각 음악에서 인식된 각성 수준, 정서가 및 해당 반응에 기여한 음악요소를 표기하게 하였다. 연구참여자들의 음악인지유형은 ME-MS척도(Music Empathizing-Music Systemizing Inventory, ME-MS Inventory)를 통해 확인하였으며, 자료분석 시 기술통계, 대응표본 t검정, 분산분석, 다변량분석 및 Pearson 상관분석을 실시하였다. 연구 결과 참여자들은 음악인지유형과 무관하게 공통된 음악정서를 인식하면서도, 해당 반응에 기여한 음악요소는 음악인지유형별로 상이한 것으로 나타났다.
한국의 음악을 처음 국악이라고 쓰게 된 것은 1907년부터이다. 이는 국악이 나라의 음악이라는 뜻으로 1907년 조선조 고종 말경에 관직제도를 개혁하면서 궁중아악의 책임 관리자를 "국악사장"이라는 직제를 두면서부터 우리나라의 정통음악을 국악이라고 표기하게 되었다. 원래 우리의 전통음악은 궁중과 사대부를 중심으로 행하여 졌던 정악과 일반서민의 음악이었던 속악으로 나누어졌으며 기타 특수한 종교음악이나 현대에 와서 작곡.된 신국악곡들도 국악의 범주에 속했다. 이러한 국악에서는 가곡, 가사, 시조, 판소리, 민요, 범패(불교음악) 등이 있었는데 여기에서 한국 현대 작곡가에 의해 우리말로 된 작곡이라 하더라도 서양식 작곡법에 따라 작곡된 오페라나 가곡 같은 음악은 전통음악인 국악에 포함시키지 않았기 때문에 오늘날 우리의 음악인 국악과 양악이 구분되고 있다. (중략)
온라인 음악서비스가 유료화를 단행한 지 1년이 지났다. 지난해 7월 8개 온라인 음악사이트가 유료화를 단행한데 이어 지난 7월에는 국내 최대 온라인 음악사이트‘벅스뮤직’까지 유료화를 선언, 온라인 음악서비스의 유료화는 급물살을 타고 있다. 최근에는 한국음원제작자협회와 벅스뮤직간의 힘겨루기가 일단락되면서 온라인 음악유통 확대에 대한 기대감도 조성됐다. 국내외 온라인 음악 시장의 현황을 살펴봤다.
음악 검색에 있어 소셜 태그 정보는 사용자로 하여금 음악의 내재적 의미를 빠르게 파악할 수 있도록 한다. 음악의 소셜 태그 정보는 음악 추천 시스템을 활용하는 사용자(청취자)에 의해 점진적으로 완성되기 때문에 초기에 완전한 태그 정보를 수집하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 음악의 일부 태그가 누락되어 있는 상황에서 음악 정보 검색을 자동으로 수행할 수 있는 클래스 분류 알고리즘을 제안하고자 한다.
최근 주변에서 다양한 음악분수를 찾아볼 수 있다. 음악분수의 연출을 위해서는 음악과 동기화되는 물의 움직임을 정의하는 음악분수 시나리오가 요구된다. 하지만 일반적으로 이러한 시나리오는 전문가들에 의하여 생성되기 때문에, 비용적인 문제로 인하여 다양한 음악에 대한 시나리오가 생성되지 못하고 있는 현실이다. 본 논문에서는 예제 기반 방식을 이용하여 자동으로 음악 분수의 시나리오를 생성하는 방법을 제안한다. 즉 기존에 전문가들에 의하여 생성되었던 음악분수의 시나리오를 분석하여 데이터베이스화 시킨 후, 이를 새롭게 합성하여 시나리오를 생성한다. 또한 음악분수 시나리오 생성에서 중요하게 요구되는 음악과 물 모양의 동기화를 위하여 본 논문에서는 임의의 음악이 들어왔을 때, 이 음악의 비트를 추출한 후 비트를 단위로 시나리오를 합성하게 된다. 사용자 실험결과 본 기술에 의하여 자동 생성된 시나리오는 전문가가 생성한 시나리오와 큰 차이가 나지 않음을 알 수 있었다. 본 기술을 이용하면 음악분수 시나리오를 생성할 때 요구되는 시간을 크게 줄일 수 있으며, 이로 인해 음악분수의 유지비용을 크게 절감할 수 있다.
본 논문에서는 오디오 피크 검출을 적용한 TV 방송 프로그램내 배경음악 식별 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 음악 핑거프린트 추출 및 전송부, 음악구간 검출부, 음악 핑거프린트는 고속 매칭 및 정보전송부 세 부분으로 구성되어 있다. 음악 핑거프린트 추출 및 전송부에서는 음악 원음 오디오 데이터를 퓨리에 변환하여 스펙트럼 계수를 추출한다. 추출된 스펙트럼의 성분 중에서 일정한 문턱값 이상의 에너지를 가지는 값을 피크로 검출하고 검출된 피크를 이용하이 핑거프린트를 생성하고 데이터 베이스화한다. 음악구간 검출부에서는 입력된 방송 프로그램 오디오 데이터에 GMM(Gaussian Mixture Model)을 적용하여 음악과 음악 외 오디오 데이터를 분류한다. 음악 핑거프린트 고속 매칭 및 정보전송부에서는 음악구간이라고 인식된 쿼리 오디오 데이터를 음악 핑거프린트 추출 및 전송부와 동일한 과정을 통해 핑거프린트를 생성하고 데이터 베이스화된 음악 원음의 핑거프린트들과 비교하여 가장 유사한 음원의 정보를 TV의 화면에 자막으로 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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