This study investigated how music therapists perceive the professionalism of the profession. A total of 98 certified music therapists completed the online survey for a 46.7% response rate, and 78 questionnaires were included in the analysis after excluding incomplete responses. The results of this study demonstrated that music therapists show a high level of standards for music therapy professionalism in general. Meanwhile, the respondents gave their lowest rating on the perception of their occupation as a social service addressing the needs of society. The majority of respondents rated the level of their professionalism as high and they tended to identify individual competency as the most important factor. Also, there were significant differences in perceived professionalism depending on the length of clinical practice and level of education. These results indicate that the quality of training may contribute to a high level of perception on professionalism. Also, lower levels of perception on social aspects of the professionalism support the need for continuing education to broaden the understanding of professionalism. Given the importance of professionalism in enhancing the quality of care for clients and expanding the profession, further studies were suggested to increase understanding of the music therapy professionalism and propose strategies for maintaining the professionalism of music therapists.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.28
no.6
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pp.1523-1537
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2018
The AI speaker is a simple operation that provides users with useful functions such as music playback, online search, and so the AI speaker market is growing at a very fast pace. However, AI speakers always wait for the user's voice, which can cause serious problems such as eavesdropping and personal information exposure if exposed to security threats. Therefore, in order to provide overall improved security of all AI speakers, it is necessary to identify potential security threats and analyze them systematically. In this paper, security threat modeling is performed by selecting four products with high market share. Data Flow Diagram, STRIDE and LINDDUN Threat modeling was used to derive a systematic and objective checklist for vulnerability checks. Finally, we proposed a method to improve the security of AI speaker by comparing the vulnerability analysis results and the vulnerability of each product.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.4
no.4
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pp.261-266
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2018
This study aimed to provide an overview of artificial intelligence based music composition programs. The artificial intelligence-based composition program has shown remarkable growth as the development of deep neural network theory and the improvement of big data processing technology. Accordingly, artificial intelligence based composition programs for composing classical music and pop music have been proposed variously in academia and industry. But there are several limitations: devaluation in general populations, missing valuable materials, lack of relevant laws, technology-led industries exclusive to the arts, and so on. When effective measures are taken against these limitations, artificial intelligence based technology will play a significant role in fostering national competitiveness.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.15
no.3
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pp.41-50
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2021
While artificial intelligence is rapidly replacing human jobs, the art field where human creativity is important is considered an exception. There are currently several AI mastering services in the field of mastering music, a profession at the border between art and technology. In general, the quality of AI mastering is considered to be inferior to the work of a human professional mastering engineer. In this paper, acoustic analysis, listening experiments, and expert interviews were conducted to compare AI and human experts. In the acoustic analysis, In the analysis of audio, there was no significant difference between the results of professional mastering engineers and the results of artificial intelligence. In the listening experiment, the non-musicians could not distinguish between the sound quality of the professional mastering engineer's work and the artificial intelligence work. The group of musicians showed a preference for a specific sound source, but the preference for a specific mastering did not appear significantly. In an expert interview, In expert interviews, respondents answered that there was no significant difference in quality between the two mastering services, and the biggest difference was the communication method between the mastering service provider and the user. In addition, as data increases, it is expected that artificial intelligence mastering will achieve rapid quality improvement and further improvement in communication.
This study was a randomized before-and-after design of 17 subjects in the experimental group and 17 subjects in the control group to investigate the effects of listening to relaxing music on the mood state and autonomic nervous system, that is, heart rate of hospitalized patients with mental illness. The collected data were analyzed with SPSS V15.0. There was a statistically significant difference between the two groups in mood state and autonomic nervous system, that is heart rate and the effect of listening to relaxation music was objectively verified(<.05). among the subdomains of mood states, tension(<.00), depression (<.00), vitality (<.03), fatigue () <.01), excluding anger (>.39) and confusion (>.33) showed a significant difference, proving that it is an effective intervention method applied to hospitalized mentally ill patients. In the future, we would like to suggest long-term intervention research and development and application, and research on the effect of mood change and heart rate using individual preferred music.
As the interactive AI speaker becomes popular, voice recognition is regarded as an important vehicle-driver interaction method in case of autonomous driving situation. The purpose of this study is to confirm whether multimodal interaction in which feedback is transmitted by auditory and visual mode of AI characters on screen is more effective in user experience optimization than auditory mode only. We performed the interaction tasks for the music selection and adjustment through the AI speaker while driving to the experiment participant and measured the information and system quality, presence, the perceived usefulness and ease of use, and the continuance intention. As a result of analysis, the multimodal effect of visual characters was not shown in most user experience factors, and the effect was not shown in the intention of continuous use. Rather, it was found that auditory single mode was more effective than multimodal in information quality factor. In the semi-autonomous driving stage, which requires driver 's cognitive effort, multimodal interaction is not effective in optimizing user experience as compared to single mode interaction.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.17
no.1
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pp.1-9
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2024
This paper analyzes the trends in generative AI technology based on patent application documents. To achieve this, we selected 5,433 generative AI-related patents filed in South Korea, the United States, and Europe from 2003 to 2023, and analyzed the data by country, technology category, year, and applicant, presenting it visually to find insights and understand the flow of technology. The analysis shows that patents in the image category account for 36.9%, the largest share, with a continuous increase in filings, while filings in the text/document and music/speech categories have either decreased or remained stable since 2019. Although the company with the highest number of filings is a South Korean company, four out of the top five filers are U.S. companies, and all companies have filed the majority of their patents in the U.S., indicating that generative AI is growing and competing centered around the U.S. market. The findings of this paper are expected to be useful for future research and development in generative AI, as well as for formulating strategies for acquiring intellectual property.
With the development of information and communication technology, various methods have been tried to provide learners with a fun educational environment through fun and interest. It is a good example to utilize technologies such as games and robots in education for edutainment and game-based learning. In this study, we propose an intelligent rhythm education system using user data collection and analysis for humanoid robot rhythm generation. To do this, the user selects music and inputs rhythm information according to the selected music. The robot utilization data of this user extracts patterns through collection and analysis. Patterns are based on frequency, and FFT similarity comparison method is applied when past data is insufficient. The proposed method is validated through experiments of kindergarten children.
Ui-Do Kim;Seung-Jin Yu;Jae-Won Lee;Seok-Tae Cho;Jae-Wook Kim
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.1
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pp.165-172
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2024
In this paper, we designed a smart home system that can be used intuitively and easily in everyday life, such as sending text messages to users, providing various information and scheduling using smart AI, and providing lighting and atmosphere suitable for the atmosphere in situations such as listening to music using neopixels, as well as using ESP32, RFID, and Google Cloude Console using raspberry pie. As a result of the experiment, it was confirmed that security characters were normally sent to users when RFID was recognized on ESP32 connected to Wi-Fi even if the power was reconnected, and smart AI using Neopixel lighting, Raspberry Pie, and voice recognition, which calculated frequency, also changed the recognition rate over distance, but it worked.
To enable AI(artificial intelligence) to realize visual emotions, it attempts to create music centered on color, an element that causes emotions in paintings. Traditional image-based music production studies have a limitation in playing notes that are unrelated to the picture because of the absence of musical elements. In this paper, we propose a new algorithm to set the group of music through the average color of the picture, and to produce music after adding diatonic code progression and deleting sound using median value. And the results obtained through the proposed algorithm were analyzed.
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