본 논문은 블록체인 시스템에 대한 이해와 동향 파악을 토대로 국내 음악 산업에의 적용 가능성과 관련성이 높다고 판단되는 디지털 뮤직 플랫폼의 변화와 저작권 및 디지털 유통수익 분배 이슈 등에 대해 분석적 고찰을 시도하는 것을 목적으로 한다. 이러한 시도와 노력은 앞으로 도래할 미래사회의 블록체인 시스템 활용의 성패를 논하기보다는 디지털시대에 많은 변화를 보이고 있는 음악 산업 분야에 있어서 블록체인의 본래적 기능이 어떻게 적용가능하며, 긍정적 가치를 높이기 위해 우리가 노력해야 할 실제적 요소는 무엇인지 고민하는 데 초점을 맞추고 있다. 이를 위해 먼저 블록체인과 암호(가상)화폐의 구조와 주요기능에 대해 간략히 살펴보고 음악 산업과의 연결고리가 무엇인지, 어떻게 적용가능한지 파악한다. 아울러 시스템을 적용한 몇 가지 사례를 중점적으로 분석해 국내 음악 산업에서의 적용 가능성을 타진해 볼 것이다. 이를 통해 본고는 테크놀로지의 고도화 과정에 의해 끊임없이 변화하고 있는 음악 산업 특히 국내 음악 산업계의 발전적 방향에 대한 토론의 장을 마련하는데 하나의 초석이 되길 기대한다.
일제강점기 전통음악공연은 식민지라는 특수한 상황에 놓이면서 점차 축소, 약체화 되어 갔고, 개화기 이후부터 사회전반에 꾸준히 확산되기 시작한 서양문물의 영향으로 서양식 장르의 공연이 활성화되었다. 이러한 상황 속에서 전통음악공연은 단독공연형태보다는 서양식 장르와 함께 연행되는 혼성공연(混成公演)형태를 보이는데, 특히 서양음악과의 혼성공연형태가 주를 이루었고 이 밖에 연극, 강연, 영화, 댄스, 마술과 같은 장르와도 함께 공연되었다. 이와 같은 서양식 장르와의 혼성공연형태는 1920년대에 들어 더욱 활발하게 전개되면서, 전통음악공연의 한 형태로 자리 잡게 되었다. 따라서 서양식장르와 전통음악의 혼성공연형태에 대한 연구는 한국근대음악사에서 아직 조명되지 않은 전통음악의 공연형태를 밝혀, 일제강점기 전반적인 전통음악공연의 동향을 파악하는데 그 의의가 있다고 하겠으나, 지금껏 이에 대한 연구는 거의 이루어진 바가 없는 실정이다. 이에 본 연구는 1920년대 서양식 장르와 전통음악의 혼성공연형태에 대해 당시의 신문기사들을 중심으로, 서양식 장르와 전통음악의 혼성공연형태 활성화 배경과 형태별 특징에 대해 고찰하였다. 서양식 장르와 전통음악의 혼성공연형태 활성화 배경에서는 1920년대에 들어 서양식 장르와 전통음악의 혼성공연형태가 이전에 비해 활성화 되었음을 알 수 있었다. 이와 같은 원인은 1920년대에 들어 공연의 주최나 후원 단체들이 늘어남에 따라, 전반적인 공연의 개최 수가 이전보다 급격히 증가하였고, 증가한 공연의 양상이 서양문물의 확산으로 더욱 다양해진 대중들의 기호 충족을 위해 대부분 혼성공연형태로 이루어진 데에 기인하고 있었다. 서양식 장르와 전통음악의 혼성공연형태별 특징에서는 전통음악과 함께 공연된 서양식 장르들을 분류하여, 전통음악이 개개의 서양식 장르와 함께 공연되었을 때 어떠한 특징이 나타나는지 살펴보았다. 첫째, 서양음악과 전통음악의 혼성공연형태에서는 전반적으로 서양음악의 프로그램 수가 많은 비중을 차지하였으며, 당시에 흔치 않았던 서양악기와 전통악기의 합주가 이루어지기도 하였고, 부제나 날짜별로 두 장르를 구분하여 공연되기도 하는 특징을 보였다. 둘째, 연극과 전통음악의 혼성공연형태에서는 전통음악이 창극과 유사한 형식으로 연극에 직접 참여하거나, 연극의 무대전환을 위한 막간공연의 역할로 연극과 독립되어 공연되기도 했고, 관객모집이나 여흥을 위해서도 공연되는 특징이 있었다. 셋째, 강연과 전통음악의 혼성공연형태에서는 전통음악이 강연의 전이나 후에 연주 되어서 강연의 분위기 조성과 여흥의 역할을 하는가 하면, 관객모집을 위해서도 공연되는 특징을 보였다. 넷째, 영화와 전통음악의 혼성공연형태에서는 전통음악이 영화에 직접 참여하거나, 독립적인 공연의 성격을 띠기도 했고, 영화 상영 후 여흥을 위해서도 공연되는 특징이 있었다.
최근 국내 대중가요 시장은 디지털 음원을 중심으로 규모가 증가하고 있다. 2012년~2016년도의 연간 음원차트 100위권의 곡을 디지털 음원과 악보를 통해 분석한 결과 연평균 BPM은 5년간 총 11.26 하락하였다. 매년 음악 스타일은 다양화 되었고, 특히 힙합의 비중이 2012년 8.5%에서 2015년 17.8%까지 2배가량 높아졌다. 댄스음악과 발라드의 선호비율은 높았으나, 둘의 관계는 반비례 형태이다. 가수 구성은 여성솔로와 남성그룹의 비율이 반비례하였다. 특히 곡의 빠르기와 장단조의 관계는 느린 템포 곡은 장조의 비율이 81.42%였고, 빠른 템포 곡은 단조가 53.85%를 차지하였다. TV드라마 OST의 경우 가수 구성에서 솔로 가수의 곡을 선호하였으며, 음악스타일은 팝이 80%를 차지하였으며, 발라드가 20%를 차지하였다.
본 논문에서는 내용 기반 음악 정보 검색에 MPEG-7에 정의된 오디오 서술자를 적용하는 방법을 제안한다. 특히 Pitch 정보와 timbral 특징들은 음색 구분을 용이하게 할 수 있어 음악 검색뿐만 아니라 음악 장르 분류 또는 QBH(Query By Humming)에 이용 될 수 있다. 이러한 방법을 통하여 오디오 신호의 대표적인 특성을 표현 할 수 있는 특징벡터를 구성 할 수 있다면 추후에 멀티모달 시스템을 이용한 검색 알고리즘에도 오디오 특징으로 이용 될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 방송 시스템에 적용하기 위해 영화나 드라마의 배경음악에 해당하는 O.S.T 앨범으로 검색 범위를 제한하였다. 즉, 사용자가 임의로 검색을 요청한 시점에서 비디오 컨텐츠로부터 추출한 임의의 오디오 클립만을 이용하여 그 컨텐츠 전체의 O.S.T 앨범 내에서 음악을 검색할 수 있도록 하였다. 오디오 특징 백터를 구성하기 위해 필요한 MPEG-7 오디오 서술자의 조합 방법을 제안하고 distance 또는 ratio 계산 방식을 통해 성능 향상을 추구하였다. 또한 reference 음악의 템플릿 구성 방식의 변화를 통해 성능 향상을 추구하였다. Classifier로 k-NN 방식을 사용하여 성능평가를 수행한 결과 timbral spectral feature 보다는 pitch 정보를 이용한 특징이 우수한 성능을 보였고 vector distance 방식으로는 특징들의 비율을 이용한 IFCR(Intra-Feature Component Ratio) 방식이 ED(Euclidean Distance) 방식보다 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 사용자의 음악적 선호를 모델링하고, 사용자가 원하는 감정과 선호를 추론할 수 있게 도와주는 컨텍스트 기반 음악 추천 온톨로지 (COMUS)를 제안한다. COMUS는 제목, 연주자, 장르와 같은 음악의 일반적인 속성과 무드와 상황과 같이 도메인에 특화된 확장을 제공하는 확장성을 계층적인 방식으로 제공한다. COMUS는 음악 추천을 위한 도메인에 특화된 클래스들이 음악 온톨로지와 연동되도록 OWL 언어를 사용하여 개발된 음악 온톨로지이다. COMUS에 표현된 컨텍스트 정보를 사용하면, 컨텍스트 정보의 일관성을 체크할 수 있고, 규칙 기반의 추론을 통해 명시적인 정보 뿐만 아니라, 내재된 컨텍스트를 도출하는 상위 레벨의 추론이 가능하다고. 여기서 제안하는 온톨로지는 음악과 감정과 상황 사이의 복잡하고 자세한 관계를 표현할 수 있어서, 사용자가 음악 추론 어플리케이션을 위해 적절한 음악을 찾을 수 있게 해준다. 이와 관련된 음악 추천을 위한 사례 연구로써 수행한 몇 가지 실험을 보인다.
음악 스트리밍 서비스의 대중화로 음악의 소유 없이 언제든 원하는 듣고 싶은 노래를 들을 수 있게 되었다. 넓어진 선택권은 역설적으로 노래를 선택하기 어렵게 만들었다. 이러한 선택의 어려움을 극복하기 위해 음악 추천에 대한 관심이 높아졌고 판도라와 Last.fm과 같은 상용 서비스뿐 아니라 음악 정보 검색 분야의 연구자들도 다양한 추천 시스템을 제안하였다. 내용 기반 필터링과 협업 필터링 방식이 주류인 기존의 추천 시스템은 음악 감상의 주요 요인인 맥락을 고려하지 않았다는 한계점을 지니고 있다. 본 논문에서는 음악을 선택하는 맥락 중 주요한 요인인 감정을 이용한 노래간 유사도 측정 방법을 제안하여 새로운 추천 시스템에 대한 가능성을 탐색한다. 노래의 감정 추출에 가사를 이용하였고 가사에서 노래의 구조도 추출해 노래의 의미적 분석을 시도하였다. 실험을 통해 제안한 모델이 기존의 추천 시스템에 비해 작은 계산 복잡성으로 기존 모델과 유사한 성능을 보일 수 있음을 보였다.
지난 10년 동안 디지털 음악콘텐츠 시장은 급속도로 확산되고 있으나 다양한 음원 상품과 서비스 상품에 대한 소비자 사용 및 소비에 영향을 미치는 음악콘텐츠 상품의 가치 요인들을 고려한 상품 구성과 가격 정책에 대한 자료는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 현재 국내에서 이루어지는 스트리밍과 다운로드 방식의 디지털 음악콘텐츠 서비스 상품을 중심으로 소비자의 서비스 상품 선택에 영향을 미치는 속성으로 장르, 가격, 음질, 이용기기를 정의하고, 헤도닉 가격모형이론과 컨조인트 분석방법을 통해 소비자가 지각하고 있는 속성 요인별 중요도와 부분 가치를 추정하여 디지털 음악콘텐츠 서비스에 대한 소비자 중심의 시장가격과 상품 구성에 대한 전략적 시사점을 제시하고자 했다. 이를 위해 국내 디지털 음악콘텐츠 서비스 사용자 405명의 설문조사를 실시하였으며, 분석 결과 다운로드 방식에서는 '음질' 속성이 스트리밍 방식에서는 '이용기기' 속성이 '가격' 속성보다 중요하게 나타났다. 결론적으로 디지털 음악콘텐츠 서비스 상품 구성 및 가격 책정의 경우 생산자 중심의 가치에 대한 고려를 넘어 소비자 중심의 시장과 소비 속성을 고려한 차별화가 이루어질 수 있어야 함을 살펴볼 수 있었다.
본 연구는 성악과 기악 배경음악이 단어 암기 과제에 미치는 영향을 알아보고자 하는데 목적이 있다. 30명의 대학생과 대학원생이 참여하여 두 그룹으로 무작위로 나뉘어 졌다. 단어 암기 과제를 하는 동안 배경음악이 삽입 되었다. 그룹 A에 있는 참가자들은 성악곡을 감상했고 그룹 B에 있는 참가자들은 동일 음악이지만 첼로로 연주되는 기악 음악을 감상 했다. 모든 참가들은 배경 음악이 있는 단어 암기 과제 후 암기력을 측정하기 위해 사후 검사가 실시되었다. T test를 통해 두 그룹의 차이를 보고자 하였다. 그룹 A의 평균(8.93)이 그룹 B(7.46) 보다 높았지만 두 그룹간의 유의미한 차이는 없었다(t(28) = 1.38, p < .05). 이는 가사가 단어 암기 과제에 방해되지 않는다는 것을 제시하였으며 배경음악이 인지 능력에 직접적인 영향을 미치지 않는다는 것을 시사한다.
Chronic mental-handicapped people are lacking in non-verbal expression such as eye contact, intonation, voice volume, facial expression, and gesture as well as the contents of speech, speak with a monotonous voice, fail to be vivid and clear in voice, and have absence of expression, thereby bringing about difficulty even for social adjustment and about low self-esteem. Accordingly, the purpose of this study was to examine effectiveness for enhancing self-expression and self-esteem by applying music therapy to the chronic mental-handicapped. The subjects were the chronic mental-handicapped who receive rehabilitation service at the community rehabilitation center, and who have over 10 years in the duration of disease. 1he music therapy activity was progressed with totally 14 sessions during 7 weeks with twice a week. This study confirmed t-test that is verification of difference in the mean, in order to examine difference between before and after music therapy in self-expression and self-esteem of the chronic mental-handicapped, and researched into qualitative case. The findings are as follows. First, as a result of score in self-expression scale, the significant improvement was shown after music therapy compared to before music therapy. The significant difference was indicated in verbal self-expression, phonetic self-expression, and non-verbal self-expression, which are its sub-spheres. Thus, the conclusion was obtained as saying that music therapy is effective for enhancing self-expression. Second, as a result of score in self-esteem scale, the significant difference was shown after music therapy compared to before music therapy. Thus, the conclusion was obtained as saying that music therapy is effective for enhancing self-esteem. Through the above results, the music therapy showed effectiveness of self-expression ability and self-esteem in the chronic mental-handicapped at the community rehabilitation center, thereby having been confirmed to be possibly utilized as rehabilitation program for the social skill ability and the social adjustment of the chronic mental-handicapped.
음악에 대한 선호도는 다양한 요소들에 의해 결정되며, 추천의 이유를 보여주는 특성을 발굴하는 것은 음악 추천에 있어 중요하다. 본 논문은 가수 인식 작업을 통해 학습한 모델을 활용하여 다양한 음악적 특성을 반영하는 요소들 중 가수의 목소리 특성을 추출하는 방법을 제안한다. 배경음이 포함된 음원 역시 활용할 수 있지만, 음원에 포함된 배경음은 네트워크가 가수의 목소리를 온전하게 인식하는 것을 방해할 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 음원 분리를 통해 배경음을 분리하는 사전 작업을 수행하고자 하며, SiSEC에 등장해 검증된 모델 구조를 활용하여 분리된 보컬로 이루어진 데이터 세트를 생성한다. 최종적으로 분리된 보컬을 활용하여 아티스트의 목소리를 반영하는 음색 기반 음악 특성을 발굴하고자 하며, 배경음이 분리되지 않은 음원을 활용한 기존 방법과의 비교를 통해 음원 분리의 효과를 알아보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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