현대 사회에서 빼놓을 수 없는 기기인 휴대폰 카메라를 통하여 획득한 악보를 인식함으로써 누구나 손쉽게 전문적인 악보에 대한 지식이 없어도 악보를 연주할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 실험은 휴대폰 카메라를 이용하여 촬영한 악보 영상을 전처리과정을 통하여 분리된 심볼들을 인식한 후 미디를 구성한다. 본 논문에서는 실험을 위하여 휴대폰 카메라로 촬영한 임의의 악보 영상 11종을 사용하였다. 전처리 과정을 거친 심볼을 대상으로 제안한 방법을 통하여 인식한 결과 평균 98%의 높은 인식률을 보였다. 본 시스템을 휴대폰에 포팅하여 수행시간을 측정한 결과, 영상의 입력 후 미디 생성까지 걸리는 시간이 평균 8.63초가 소요됨을 알 수 있었다.
식물(植物) 생육촉진(生育促進) 유용미생물(有用微生物)을 지리산 일대의 침엽수와 활엽수 밑의 부엽토(腐葉土)에서 선발하고, 고추묘에 접종하여 묘의 생장에 미치는 효과를 조사한 결과는 다음과 같다. 1. 분리된 8종의 균주를 동정한 결과 Micrococcus sp., Bacillus subtilis, Enterobacter agglomerans, Bacillus megaterium, Pseudomonas putida, Pseudomonas fluorescens, Xanthomonas maltophilia, Staphylococcus xylosus등 8종의 균주가 동정되었다. 2. 8종의 혼합균주 처리구의 고추묘의 초장(草長)은 무처리구에 비해 처리 10일 이후, 엽수(葉數)는 44일 이후부터 생육이 크게 진전되었다.
최근 혹병이 심하게 발생한 충북지방의 포도나무의 뿌리로부터 선택배지를 이용하여 Agrobacterium속 세균을 분리하고 동정하였다. 분리균의 지방산 분석을 통한 MIDI에 의한 동정, 16S rDNA 염기서열, 생화학적 특성, 종 특이적 primer을 이용한 PCR 결과로 13개 분리균은 모두 A. tumefaciens로 동정 되었으며, 포도나무 혹병균인 A. vitis는 분리되지 않았다. 모든 분리균은 토마토와 포도나무의 줄기와 뿌리에 병원성을 나타내지 않았다. Rep-PCR 결과 분리균은 A. tumefaciens와 일부 유사성이 있지만 전체적으로 병원균인 A. tumefaciens와 A. vitis와는 유사성이 낮았다. 이상의 결과는 충북 일부 지방의 MBA와 거봉에서 발생한 혹병을 일으키는 병원균은 토양이나 뿌리로부터 전반되지 않고 묘목을 통해서 전반되었을 가능성을 시사하고 있다.
변질된 팥앙금에서 분리한 균주는 광학 및 전자현미경을 통하여 관찰한 결과 그람양성 간균으로 포자를 형성하고 형성된 집락은 원형으로 점질성의 물질을 생산하는 mucoid type이었으며, 표면은 smooth 하였고 광택을 나타내었다. 미생물 동정 시스템($MicroLog^{TM}$ System, Release 4)인 VITEK 2 COMPACT을 이용하여 분리된 균주의 46개의 생화학적 분석을 비교한 결과 팥앙금의 부패 원인균은 Bacillus subtilus로 동정 (97.0%)되었으며, 보다 더 정확한 동정을 위하여 부패균의 세포벽 지방산 조성을 분석하여 Midi sherlock시스템의 databank와 비교 분석시 그 유사성이 0.724로 분석되었다. Bacillus subtilus의 포자의 D-value는 $115^{\circ}C$에서의 4.85분이 었고, $121^{\circ}C$에서는 0.69분, $125^{\circ}C$에서는 0.48분이었으며, Z-value는 $9.71^{\circ}C$이었다. $45^{\circ}C$에서 수분활성도에 따른 분리균의 생육 상태를 관찰한 결과 수분활성도 0.92이하에서는 균이 증식되지 않았고, 0.94에서는 증식되는 것으로 관찰되었다.
음악교육은 창의력, 사회성, 학업 성취도를 향상시킨다. 효율적인 음악교육을 위해서 학습자의 학습 수준, 속도에 맞게 학습할 수 있는 학습도구의 개발에 대한 요구가 높아지고 있다. 본 논문에서는 콘텐츠의 형식을 지정하는 템플릿과 콘텐츠 내용을 기술하는 디스크립터 파일을 사용하여 일반 PC환경에서 PC MIDI를 이용한 자기주도플루트 연주 학습 소프트웨어를 구현하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사용자가 디스크립터 파일을 직접 변경할 수 있어서 악기 연주 학습자의 수준에 맞게 콘텐츠를 활용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하여 PC기반 플루트 연주 학습 소프트웨어를 구현함으로써 구현의 효율성을 보였으며 악기 초보자가 플루트 연주 학습에 편리하게 활용할 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 연구의 목적은 리듬 산출 시 수행 정확도를 정밀하게 수집, 저장하기 위한 모바일 어플리케이션 'Beat Processing Device(이하 BPD)' 개발에 있다. 이를 위하여 총 3단계의 개발 과정을 거쳤다. 1단계에서는 문헌 조사를 통해 기존 노인 인지 기능 훈련을 위해 사용된 리듬꼴들을 수집, 비교, 분석함으로써, 리듬 산출 과제 구성에 필요한 4개의 리듬꼴 문항을 확정하였다. 2단계에서는 확정한 4개의 리듬꼴 문항이 탑재된 iOS 기반 모바일 어플리케이션을 개발하였으며, 예비 테스트를 통해 디바이스 종류, 사용할 악기 음색, 구현할 실험 종류 등을 최적화하였다. 마지막 단계인 3단계에서는 노인 60명을 대상으로 본 기기와 미디(MIDI)로 수집한 리듬 산출 데이터를 비교하여, BPD의 실효성과 타당성, 정밀함을 검증하였다. 본 연구에서 개발된 BPD는 인지기능 강화를 위한 리듬 수행력 증진을 평가할 수 있는 유용한 도구로 다양한 현장에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 인터랙티브 멀티미디어 아트 공연을 초기 치매 환자의 재활 운동을 위해 활용하고자 한다. 무대 위의 퍼포머와 관객인 치매 환자의 소통과 참여로 인터랙티브 공연이 완성되며 이러한 과정을 통해 치매 환자는 흥미와 몰입을 동반한 효율적인 재활 운동을 하게 된다. 연구를 위해 초기 치매 환자의 특성과 효과적인 운동 방법을 살펴보고 환자의 공연 관람이 참여로 이어지면서 재활 운동으로 유도 될 수 있도록 프로그램 맵을 구축한다. 관객의 참여로 발생하는 동작과 소리는 Sound Level, Pitch, Velocity의 MIDI 신호로 변환되어 실시간으로 음악과 영상을 콘트롤하는 퍼포먼스가 된다. 이를 통해 환자는 흥미를 가지고 재활 운동에 몰입하게 되며 공연의 참여자로서 성취감을 가질 수 있을 것이다. 또한 이 연구는 인터랙티브 멀티미디어 아트의 다양한 활용과 응용으로 영역 확장의 의의가 있다.
본 논문은 lava로 구현한 코드작곡 프로그램에 band-in-a-box 라는 기존에 사용되고 있는 자동 반주 프로그램을 연동시킴으로써 미디라는 컴퓨터 작곡 시스템으로 일반인들도 작곡을 보다 쉽게 할 수 있는 방향이 주어졌음에도 음악을 전문적으로 배워오지 않은 사람들은 음악 작곡을 하기 힘들다는 점을 개선할 수 있는 방향을 제시한다. 즉, 작곡을 배우지 않은 사람들도 코드생성 프로그램에 단 하나의 소스코드만 입력함으로써 완벽한 한 곡의 코드작곡이 진행되고 그 작곡된 코드진행을 band-in-a-box 라는 기존의 프로그램을 통해 신디사이저와 기타 음원들로 연동되어있는 미디 시스템으로 자동 연주시킴으로써 악기를 다루지 못하는 사람들과 음악을 전공하지 않은 사람들도 코드 작곡이 완성된 연주를 듣고 멜로디 작곡을 할 수 있게 하는 것을 목적으로 한다.
본 논문에서는 키넥트의 3차원 영상정보를 이용하여 종이 바이올린 지판과 손가락 끝점을 검출하고 활 움직임을 판정한 뒤, 이 정보를 이용하여 가상 바이올린을 구현하는 방법을 제안한다. 키넥트의 컬러영상과 깊이영상을 이용하여 먼저 바이올린 지판을 식별하고 손가락 끝점을 검출한 뒤 지판 정보와 사용자의 지판 누름 여부를 판정하기 위한 지판의 깊이 정보를 검출한다. 운지와 활 움직임 정보에서 음이름을 판정하여 PC MIDI 인터페이스를 통해 가상 바이올린 연주 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하여 가상 바이올린 성능평가를 수행한 결과 높은 검출 정확도를 보였다. 구현된 가상 바이올린 기능을 활용하여 바이올린 연주 입력장치를 구현함으로써 PC기반 바이올린 연주시스템 구현의 편리성을 보였으며 악기 초보자가 PC 기반 바이올린 연주 학습에 사용자 인터페이스로 활용할 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 논문은 기계학습 기반 자동악보전사 모델의 입력에 음악적인 정보를 추가하는 방법을 통해 원하는 성능 향상을 얻는 방법을 다루었다. 여기서, 추가한 음악적인 정보는 각 시간 단위마다 발생하는 음고 개수 정보이며, 이는 정답지에서 활성화되는 음고 개수를 세는 방법으로 획득한다. 획득한 음고 개수 정보는 기존 모델의 입력인 로그 멜-스펙트로그램 아래에 연결하여 사용했다. 본 연구에서는 네 가지 음악 정보를 예측하는 네 종류의 블록이 포함된 자동악보전사 모델을 사용하였으며, 각 블록이 예측해야하는 음악 정보에 해당하는 음고 개수 정보를 기존의 입력에 추가해주는 간단한 방법이 모델의 학습에 도움이 됨을 확인했다. 성능 개선을 검증하기 위하여 MIDI Aligned Piano Sounds(MAPS) 데이터를 활용하여 실험을 진행하였으며, 그 결과 모든 음고 개수 정보를 활용할 경우 프레임 기준 F1 점수에서 9.7 %, 끝점을 포함한 노트 기준 F1 점수에서 21.8 %의 성능 향상을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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