연구는 오디오 콘텐츠 기반 AI 스피커 이용 인식과 지속 이용 의도를 이용 기능에 따른 차이로 살펴보았다. 구체적으로 AI 스피커 이용기능별(음악 청취, 뉴스 습득, 생활 검색) 이용량을 기준으로 이용 패턴(단일 기능 중심 집단과 다중 기능 중심 집단)구분하고, 이들에 따라 AI 스피커 이용 인식과 지속 이용 의도의 차이를 분석하였다. 분석은 AI 스피커 이용 경험이 있는 성인 남녀 335명을 대상으로 온라인 설문조사 한 응답을 활용하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 남성이 뉴스 습득을 위해 AI 스피커 이용이 많았고, 20대와 40대 이상 간의 뉴스 습득 정도도 차이를 보였다. 둘째, AI 스피커의 유용성과 사용 용이성에 대한 인식은 다중 기능 중심(음악 청취-뉴스 습득-생활 검색) 이용 집단에서 높게 나타났다. 마지막으로 AI 스피커의 지속 이용 의도도 다중 기능 중심 이용집단에서 가장 높게 나타났으며, 음악 청취 기능에 집중된 이용자의 지속 이용 의도가 다른 기능의 이용자에 비해 상대적으로 높다는 사실도 발견했다. 본 연구의 결과는 향후 AI 스피커의 이용 확산과 브랜드별 제공 서비스 전략 수립을 위한 기초자료로 활용될 것을 기대한다.
MI란 Music and Imagery의 약자로 심리치료의 한 방법인 GIM(Guided Imagery and Music)을 현실에 맞게 축약적으로 접목시킨 방법이다. 이는 치료목표에 적합한 음악감상을 통해 다양한 심상을 경험함으로 인간의 내면세계를 탐색, 직면, 통찰, 해결하게 한다. 본 치료사례는 MI기법을 활용하여 우울한 내담자의 긍정적 내적자원에 따른 심상을 체험하고, 그 체험을 언어적으로 표현한다. 또한 그 이미지들을 일상생활에 긍정적인 변화를 적용할 수 있도록 유도하는 지지적 수준의 개인 치료사례이다. 지지적인 수준(Supportive Level)에서의 MI는 음악 안에서 안전하게 서로 지지하는 수준에서만 사용한다. 개인세션 도입은 특정 느낌이나 주제, 단어 혹은 시각적 이미지를 연상하고, 이러한 이미지는 갈등적인 내용이 아닌 긍정적인 경험을 유도한다. MI의 한 회기 별 첫 번째 단계는 초기면담(Prelude)으로 상담의 초기면담과 같이 구체적인 목표를 정한다. 두 번째 단계는 전환(Transition)으로 여러 가지 내담자의 이야기 중에 가장 지지적인 주제를 좀 더 초점화하여 구체적으로 느끼고 표현 할 수 있도록 한다. 세 번째 단계는 긴장완화 및 음악 감상(Music Listening)으로 여러 긴장이완법 등을 사용하여 음악 감상하는 동안 심상이 잘 떠오를 수 있도록 이완 시킨다. 그리고 음악 감상 동안 음악이 가져다주는 여러 가지 심상들을 탐색하고 연상 할 수 있도록 한다. 마지막 단계는 마무리(Process)시간으로 음악 감상 동안 경험되어진 심상을 그림으로 표현하고, 개인적인 심상경험을 언어적인 과정을 통해 치료사와 공유함으로써 긍정적인 경험을 확장시켜 내적인 힘을 키운다. A 내담자의 경우 내담자와의 라포 형성하기(공감, 이해, 지지), 내담자의 긍정적인 자원탐색(어린시절, 가족), 내담자의 감정표현 및 긍정적 지지(현재의 나)의 구체적인 목표를 설정하였다. 음악은 내담자가 선호하는 음악과 치료사가 선정한 음악 중에서 음의 전개가 단순하고, 멜로디가 반복적이며, 리듬이 규칙적이며, 협화음으로 구성된 안정적이고 구조화된 음악을 사용하였다. 그 결과 A는 1, 2회기에는 방어기제를 많이 사용하고 우울로 인한 감정조절의 어려움을 보였으나 3회기 이후 자신이 좋아하는 음악과 지지적인 음악을 치료사가 제공하는 것으로 인해 공감과 지지를 경험할 수 있게 되었다. 이를 통하여 4회기부터 안정감을 갖고 세션 안에서 부정적 정서를 긍정적인 정서로 전환하고, 자신의 내재된 힘을 발견하게 되었다. 6회기에는 과거 힘들었던 시간들이 앞으로 갖게 될 좋은 시간을 준비하는 단계라고 인식하기 시작하였다. B 내담자의 경우 내담자와의 라포 형성 및 탐색하기(공감, 이해, 지지), 내담자의 문제 탐색 및 긍정적 인식(어린시절, 가족), 내담자의 감정표현 및 통찰하기(현재와 미래의 나)의 구체적인 목표를 설정하였다. 음악은 1, 2회기에는 안정적이고 구조적인 음악을 사용하였으나, 3회기 이후 곡의 전개가 점점 커지고 주제 멜로디의 변주로 음의 고저가 많으며, 협화음과 불협화음이 넘나드는 고전파와 낭만파의 음악을 사용하였다. 그 결과 B 내담자는 1,2회기에서는 대인관계의 어려움을 종교적인 관계로 전환하여 현실회피하려는 경향이 나타났으나 자신이 좋아하는 음악과 지지적인 음악을 통하여 공감과 지지를 경험할 수 있었다. 3회기 이후 B는 자신의 현실 문제를 인식하고 직면하였으나 회피와 직면의 양가감정을 갖게 되었다. 4회기 이후 B는 우울로 인한 감정의 변화를 음악 안에서 경험하고, 자신의 문제에 직면하였다. 5, 6회기에서는 긍정적인 자원을 통해 내적인 힘을 키우고 해결하려는 태도와 미래에서의 내가 좀 더 당당하고 건강하게 살아가려는 의지가 나타났다. 이와 같이 MI 프로그램은 GIM 프로그램보다 좀 더 현실적이고 짧은 회기수로 내담자의 문제들을 해결할 수 있다는 가능성을 제기한다. GIM처럼 깊은 무의식속으로 접근 하지 않고도, MI는 현실주의 상담과도 같이 내담자의 현실적인 문제를 근거로 하여 문제인식 및 통찰, 해결해 나갈 수 있다. 특히 음악의 사용에 있어서도 다양한 장르의 곡을 내담자에게 맞게 사용할 수 있으며, 음악감상 시간도 GIM에 비해 짧고 곡의 기능들도 구조화되어 내담자의 감정을 심상으로 잘 표현 할 수 있다. 그러므로 MI는 내담자의 음악선호도와 음악의 다양한 기능들을 활용하여 개인과 그룹으로 성인뿐만 아니라 아동 및 청소년에게도 알맞게 수정 보완하여 사용할 수 있음을 시사한다.
최근 방대한 양의 음악데이타를 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 방법의 필요성이 증대되고 있다. 현재 음악 데이타 검색에서 가장 일반적으로 쓰이는 방법은 텍스트 기반의 검색 방법이다. 그러나 이러한 방법은 사용자가 키워드를 기억하지 못할 경우 검색이 어려울 뿐만 아니라 키워드와 정확하게 일치하는 정보만 검색해 주기 때문에 유사한 내용을 가진 정보를 검색하기에 부적절하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 내용 기반 인덱싱 방법(Content-Based Indexing Method)을 사용하여 사용자가 부정확한 멜로디(Humming)로 질의하였을 경우라도 원하는 음악을 효율적으로 찾아주는 허밍 질의처리 시스템(Query-By-Humming System)을 설계한다. 이를 위해 방대한 음악 데이타베이스에서 한 음악을 대표하는 의미 있는 멜로디를 추출하여 인덱싱하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 이러한 의미 있는 멜로디를 사용자가 자주 질의할 가능성이 높은 멜로디로서 하나의 음악에서 여러 번 나타나는 반면 멜로디와 긴 쉼표 후에 시작되는 쉼표 단위 멜로디로 정의한다. 실험을 통해 사용자들이 이들 멜로디를 자주 질의한다는 가정을 증명하였다. 본 논문은 성능 향상을 위한 3가지 방법을 제안한다. 첫 번째는 검색속도를 높이기 위해 인덱스에 저장할 멜로디를 문자열 형태로 변환한다. 이때 사용되는 문자 변환 방법은 허밍에 포함된 에러를 허용한 방법으로써 검색 결과의 정확도를 높일 수 있다. 두 번째는 사용자가 자주 질의할 가능성이 높은 의미 있는 멜로디를 인덱싱 하여 검색 속도를 높이고자 한다. 이를 위해 신뢰도가 높은 의미 있는 멜로디를 생성하는 빈번 멜로디 추출 알고리즘과 쉼표 단위 멜로디 추출 방법을 제안한다. 세 번째로는 정확도를 향상시키기 위한 3단계 검색 방법을 제안한다. 이는 데이타베이스 접근을 최소화하여 정확한 검색 결과를 얻기 위하여 제안되었다. 또한 기존 허밍 질의 처리 시스템의 대표적인 인덱싱 방법으로 제안되었던 N-gram 방법과의 성능 비교를 통해 본 논문이 제안하는 방법의 성능이 보다 더 향상되었음을 검증하였다.
본 연구는 조현병환자 대상 음악중재 연구를 체계적으로 고찰하고자 실시되었다. 2000년 이후 연구를 대상으로 9개의 학술검색엔진에서 조현병과 음악중재 관련 주제어를 조합, 검색하여 272개를 우선 선택하였고, 제목 및 초록의 내용 확인 후 전문 확인의 과정을 거쳐 15개의 논문을 선택하였다. 조현병 음악치료에 대한 기존의 고찰연구에서 15개에 포함되지 않은 3개의 논문을 추가하여 전체 18개의 분석대상 논문을 최종 결정하였다. 연구의 일반적인 내용에 대해 1차 분석을 하고, 음악중재 중심으로 2차 분석을 하였다. 임상연구의 질 평가 체크리스트인 PEDro 척도를 사용하여 대상연구들의 질평가를 실시한 결과, 음악중재의 질이 더 높은 연구일지라도 무선 표집, 참여자들에 대한 검맹 여부를 명시하고 있지 않은 연구들은 중재의 질이 상대적으로 낮은 연구들에 비해 연구의 질이 저평가되었다. 음악중재자의 자격요건을 명시한 8개의 연구에서는 대부분 음악창작활동을 포함하고 있고, 참여자-음악-치료사의 상호적 관계형성의 중요성을 강조하고 있으며, 중재의 질 향상을 위한 체계적인 수퍼비전 시스템에 대하여 언급하고 있다. 결론적으로 신뢰할 수 있는 조현병 환자대상 음악중재 효과연구를 위해 검맹, 무선 표집을 연구과정에 도입할 것과 동시에 음악활동 제시에 대한 상세한 설명과 근거가 함께 고려되어야 함을 제안하는데 본 연구의 의의가 있다.
음악은 인간의 감성을 소리로 표현하는 창조적 예술 행위이다. 음악은 사람들의 기분을 우울하게 혹은 기쁘게 변화시킬 수 있다. 따라서 음악을 감상하는 데 있어 감성은 소비자에게 적합한 음악을 찾고 들려주는 데 매우 중요한 요소인데, 다양한 음원 서비스에서 제공하는 추천 알고리즘은 사용자의 기본적인 정보(성별, 나이, 감상 횟수 등)와 사용자의 플레이 기록에 기반한 음악 추천 방식을 주로 사용하고 있다. 본 연구에서는 음악을 감상하는 개인의 감성을 고려하여 각 음원이 가지는 고유의 감성을 기본으로 한 음악 추천 알고리즘을 제안해 보고자 한다. 구체적으로, 사용자들이 자주 듣는 음악과 그렇지 않은 음악을 기준으로 '감정 패턴'을 추출 후 상관관계를 확인하고자 하며, 앞선 결과를 기반으로 사용자들이 원하는 노래에 대한 검색과 사용자 감성 기반 추천 방법을 도출해내보고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 사례기반추론 기법을 이용하여 사람들이 주로 듣는 음악과 비슷한 '감성 패턴'을 갖는 특정한 곡을 추천해주는 알고리즘을 개발하였다. 먼저, 분석에 필요한 감정 형용사를 정리하여 변수화 시키고, 의미 있는 것끼리 묶어 음악 감성지수를 개발하였고, 분석의 대상이 될 음원에 대해 고유의 감성지수 점수를 측정하였다. 마지막으로 도출된 점수의 결과를 통해 유사한 감정 패턴이 나오는 곡들을 유사 곡 리스트로 분류하고 사용자들에게 추천하는 과정을 거친다. 앞선 일련의 과정을 거처 도출된 결과는 음원 추천 시스템뿐만 아니라, 인기 있는 곡과 아닌 곡에 영향을 미치는 변수 도출 및 음원 출시 전, 해당 곡의 스트리밍 수 예측 모형 구축 등 다양한 용도로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
최근 멀티미디어 내용기반 검색 기술의 발달로 음악 정보 검색 기술 중 하나인 오디오 특징을 이용한 뮤지션 검색에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나 이와 관련한 음악 데이타베이스의 인덱싱 기법에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 시계열 패턴 인덱스 화일의 공간 분할 방법을 이용하여 오디오 특징 데이터를 사용한 뮤지션 검색 기법을 제시한다. 뮤지션 탐색을 위하여 오디오의 특징을 사용하며, 유사한 후보 뮤지션의 곡을 탐색하기 위한 인덱싱 기법으로 시계열 패턴 인덱스 화일을 사용한다. 실험 결과, 윤번 공간 분할 방법을 사용한 시계열 패턴 인덱스 화일이 뮤지션 검색에 있어서 효율적임을 보였다.
본 논문에서는 스테레오 음악에 오디오 워터마크를 삽입하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 스테레오 음악은 2개의 채널을 갖고 있기 때문에 기존 워터마킹 기술은 일반적으로 각 채널을 독립적으로 생각하고 처리하는 경우가 많다. 그러나 스테레오를 모노로 변환하는 과정에서 워터마크의 손실이 발생하는 경우가 많이 발생할 수 있다. 제안한 알고리즘은 스테레오를 모노로 변환하더라도 워터마크의 손실이 발생하지 않도록 워터마크를 삽입할 때 스테레오와 모노변환의 특성을 이용하였다. 제안된 알고리즘에 사용된 오디오 워터마크는 "Copyright"와 "Copy_free"라는 두 가지 정보를 터보코드를 이용하여 생성하였다. 두 워터마크는 9바이트(72비트)로 이루어져 있으며, 오류정정을 위하여 터보코드를 적용하면 222비트로 삽입해야 하는 정보량이 늘어난다. 222비트의 워터마크는 추가적인 오류에 강인하도록 1024비트로 확장하여 최종적으로 스테레오 음악에 삽입할 워터마크로 사용하였다. 평균적으로 SNR은 40dB를 넘어서서 전통적인 양자화 방식보다 10dB 이상의 음질 개선을 가져왔다. 이는 상대적으로 10배의 음질 개선도를 의미하는 것으로 매우 유의미한 결과이다. 또한 워터마크의 추출에 필요한 샘플길이는 1초 이내의 길이면 충분히 추출이 가능하고, 128Kbps의 비트레이트를 갖는 MP3 압축에 대해서도 모두 1초 이내 길이의 음악 샘플로부터 워터마크의 완전한 추출이 가능하였다. 전통적인 양자화 방식이 10초 길이의 샘플을 이용해도 대부분 워터마크의 추출에 실패한 것에 비하면 1/10에 불과한 길이로 워터마크의 추출이 가능하다.
One of the important parts of the in-core fuel management is loading pattern optimization (LPO). The loading pattern optimization as a reasonable design of the in-core fuel management can improve both economic and safe aspects of the nuclear reactor. This work proposes the hybrid of fuzzy logic controller with harmony search algorithm (HS) for loading pattern optimization in a pressurized water reactor. The music improvisation process to find a pleasing harmony is inspiring the harmony search algorithm. In this work, the adjustment of the harmony search algorithm parameters such as the bandwidth and the pitch adjustment rate are increasing performance of the proposed algorithm which is done through a fuzzy logic controller. Hence, membership functions and fuzzy rules are designed to improve the performance of the HS algorithm and achieve optimal results. The objective of the method is finding an optimum core arrangement according to safety and economic aspects such as reduction of power peaking factor (PPF) and increase of effective multiplication factor (Keff). The proposed approach effectiveness has been tried in two cases, Michalewicz's bivariate function problem and NEACRP LWR core. The results show that by using fuzzy harmony search algorithm the value of the fitness function is improved by 15.35%. Finally, with regard to the new solutions proposed in this research it could be used as a trustworthy method for other optimization issues of engineering field.
Harmony Search(HS)는 비교적 최근에 개발된 메타 휴리스틱 최적화 알고리즘으로 최근 이에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. HS는 음악인의 즉홍 연주를 기반으로 하고 있으며 목적변수는 악기의 역할을 한다. 그러나 각 악기는 음대역만 주어질 뿐 음악의 기본이라 할 수 있는 음계의 개념이 없다. 본 연구에서는 기존 HS에 음계를 도입하고 대역폭을 양자화하여 알고리즘의 성능을 향상시키고자 한다. 도입한 음계는 음대역 범위에서 무작위로 초기화되던 기존 방식을 대신하여 HM 초기화에 적용하였다. 양자화 단계는 임의로 정할 수 있도록 하였으며 이를 통해 알고리즘 초반에는 상대적으로 큰 대역폭을 사용하여 알고리즘의 탐색성을 향상시키고 후반에는 작은 대역폭을 통해 탐지성을 향상시키고자 하였다. 음계 도입과 대역폭 양자화를 통하여 기존 HS보다 초기값에 따른 알고리즘 성능 편차를 줄이고 알고리즘 수렴속도 및 성공률을 향상시킬 수 있었다. 본 연구의 성과는 여러 함수에 대한 최적화 수치 예를 종래의 방식과 비교하여 확인하였다. 구체적인 비교 수치는 모의실험에 서술하였다.
현재 악보에 대한 DTD(Document Type Definition) 정의는 응용에 따라 그 종류가 다양하게 연구되어 왔으며 또한 정의된 DTD를 XML Schema로 자동 변환하는 방법들이 진행되고 있다. 그리고 연구되어온 DTD 정의 구조는 악보 상에 존재하는 음악 정보들이 각각 독려된 형식을 유지하도록 표현하는 데 집중되고 있다. 따라서 본 논문에서는 악보의 기본 구성 요소가 소절(Measure:마디)인 점을 이용하여 소절 단위내 관련된 정보를 일련의 연속 문자열 값으로 표현하는 방법을 제안하고 이를 위한 XML Schema를 모델링 하였다 또한 제안된 방법에 의해 표현된 XML 인스턴스에서 음악 정보를 추출하는 메카니즘을 제시하였다. 그 결과 연속된 문자열 값들을 가지는 XML Schema 정의가 가능했으며, 제안된 방식을 적용한 인스턴스는 기존 방식의 인스턴스들 보다 검색식(XPATH) 표현의 단순화 및 검색 단계를 줄여 그 효율성이 기대된다. 또한 사람에 의한 직접 표현 능력이 가능하며, 인스턴스 크기가 작아짐을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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