Harmony search (HS) is a relatively recently developed meta-heuristic optimization method imitating the music improvisation process where musicians improvise their instruments' pitches searching for a perfect state of harmony. In the conventional HS algorithm, it is necessary to determine the maximum number of iterations with some algorithm parameters. However, there is no criterion for determining the number of iterations, which is a very difficult problem. To solve this problem, a new method is proposed to perform the algorithm without setting the maximum number of iterations in this paper. The new method allows the algorithm to be performed until the desired tuning is achieved. To do this, a new variable bandwidth is introduced. In addition, the types and probability of harmonies composed of variables is analyzed to help to decide the value of HMCR. The performance of the proposed method is investigated and compared with classical HS. The experiments conducted show that the new method generally outperformed conventional HS when applied to seven benchmark problems.
Recently, as the quality of life has been improving, search items in the area of entertainment represent an increasing share of the total usage of Internet portal sites. Information retrieval in the entertainment area is mainly depending on keywords that users are inputting, and the results of information retrieval are the contents that contain those keywords. In this paper, we propose a search method that takes natural language inputs and retrieves the database pertaining to entertainment. The main components of our study are the simple Korean morphological analyzer using case particle information, predicate-oriented token generation, standardized pattern generation coherent to tokens, and automatic generation of the corresponding SQL queries. We also propose an efficient retrieval system that searches the most relevant results from the database in terms of natural language querying, especially in the restricted domain of music, and shows the effectiveness of our system.
최근 들어 인간과 컴퓨터 상호작용 분야에서 기존의 인지적인 측면 이외에 감정의 역할에 대한 관심이 증폭되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 사용자가 좁은 화면을 통해 의사 결정을 위한 정보검색을 수행 할 때 감정 상태에 따라 정보 검색 패턴이 달라지는지를 알아보고자 하였다. 본 실험에서 실험참가자들의 감정 상태를 긍정적 혹은 부정적 상태로 유도하기 위해 긍정적인 감정과 부정적인 감정을 유발시킬 수 있는 음악을 듣게 하였고 동시에 자신의 과거 기억으로부터 긍정적인 감정 혹은 부정적인 감정을 유발시킬 수 있는 자서전적 회상 과제를 수행하도록 하였다. 감정 유발 과정이 끝난 뒤 각 실험 참가자들은 작은 디스플레이를 통해 세 나라들에 대한 여행 정보를 검색하여 가장 선호하는 여행지를 선택하였고, 실험참가자들이 탐색한 링크들의 경로 및 각 링크에 머무른 시간 등이 실시간으로 기록되었다 실험결과 긍정적인 감정 상태에서는 중립 상태와 부정적인 감정 상태에 비해 보다 신속한 정보탐색이 이루어지는 것으로 나타났고, 중립 상태와 부정 감정 상태에서는 긍정 감정 상태에 비해 세부 항목에 상대적으로 많은 양의 인지적 자원을 할당하는 것으로 나타났다.
Nigdeli, Sinan Melih;Bekdas, Gebrail;Kim, Sanghun;Geem, Zong Woo
Structural Engineering and Mechanics
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제54권6호
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pp.1097-1109
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2015
A novel optimization approach for reinforced concrete (RC) biaxially loaded columns is proposed. Since there are several design constraints and influences, a new computation methodology using iterative analyses for several stages is proposed. In the proposed methodology random iterations are combined with music inspired metaheuristic algorithm called harmony search by modifying the classical rules of the employed algorithm for the problem. Differently from previous approaches, a detailed and practical optimum reinforcement design is done in addition to optimization of dimensions. The main objective of the optimization is the total material cost and the optimization is important for RC members since steel and concrete are very different materials in cost and properties. The methodology was applied for 12 cases of flexural moment combinations. Also, the optimum results are found by using 3 different axial forces for all cases. According to the results, the proposed method is effective to find a detailed optimum result with different number of bars and various sizes which can be only found by 2000 trial of an engineer. Thus, the cost economy is provided by using optimum bars with different sizes.
본 연구는 음악의 내용에 해당하는 음렬 패턴을 대상으로 분류자질을 선정하고 이를 기준으로 음렬간 유사도를 측정한 후 음렬간 군집을 형성하였다. 이는 내용기반음악검색 시스템에서 유사한 음렬을 검색 결과로 제시함으로써 이용자 탐색을 용이하게 하기 위함이다. 실험문헌집단으로는 $\ulcorner$A Dictionary of Musical Themes$\lrcorner$에 수록된 주제소절의 kern 형식 파일을 사용하였으며, 음렬 처리도구로는 Humdrum Toolkit version 1.0을 사용하였다. 음렬의 분절 여부와 시작 위치에 따른 네 가지 형태의 유사도 행렬을 대상으로 계층적 클러스터링 기법을 사용하여 유사한 음렬간 군집을 형성하였다. 이들 결과에 대한 평가는 외적 기준이 되는 수작업 분류표가 있는 경우 WACS 척도를 사용하였고, 음렬 내 임의의 위치에서부터 시작한 음렬을 대상으로 한 경우, 클러스터링 결과로부터 얻어낸 군집 내 공통 자질 패턴 분포를 통해 내적 기준을 마련하여 평가하였다. 평가 결과에 의하면 음렬의 시작 위치와 무관하게 분절한 자질을 사용하여 클러스터링한 결과가 그렇지 않은 것에 비해 뚜렷한 차이를 보이며 높게 나타났다.
애니메이션 영상물에서 사용되는 사운드는 거의 모두가 인위적으로 만들어진다. 많은 수의 사운드는 실제의 소리를 녹음해서 사용하기도 하고, 신디사이저와 같은 전문 음향장비로 제작된 가상적 사운드를 여러 가지 방법으로 가공하여 사용하기도 한다. 한 편의 애니메이션은 적지 않은 양의 사운드를 소비하는데, 그를 위한 제작비용 또한 만만치 않다. 이렇게 해서 만들어진 사운드들은 여러 다른 영상작품에 사용될만한 가치가 충분히 있음에도 불구하고, 그렇지 못한 것이 현실이다. 본 논문은 이러한 사운드 소스들을 현 시장상황 하에서 새로운 부가가치로 인정받을 수 있는 '디지털 콘텐츠'로 활용하는 방안에 대하여 논의해 보려한다. 현재 가장 성공적인 디지털 콘텐츠 유통모델로 인정받고 있는 미국 Apple사의 iTunes Music Store 시스템은 국내 음원시장에서의 적용이 가능하다. 연구결과 이 시스템은 사운드의 창작자가 스스로 온라인 스토어의 콘텐츠 제공자로서 역할을 주도하며, 동시에 사용자는 간편한 방법과 저렴한 비용으로 원하는 콘텐츠를 제공 받을 수 있다는 특성을 갖고 있다. 그리고 이러한 시스템을 구축 할 때 반드시 필요한 것이, 원하는 데이터를 짧은 시간 안에 검색 가능하게 해 주는 검색 시스템인데, 이 부분은 우리말의 특징을 고려하여 새롭게 디자인 되어야 하는 부분일 것이다. 본 논문에서는 위키 시스템을 활용하여, 검색 작업과 더불어 사용자 스스로가 데이터베이스를 구축하고 다른 사용자들과 그것을 공유할 수 있도록 하는 방안을 제시하려 한다. 이러한 시스템을 바탕으로 국내판 애니메이션 사운드 라이브러리라는 새로운 음원 디지털 콘텐츠로써 국내 음원시장 개척의 발판을 마련하고자 한다.
Purpose: This study was to analyze the characteristics and effect size of intervention studies in reference to cancer pain. Methods: In order to conduct a meta-analysis, a total of 208 studies were retrieved from search engine. And 29 studies published from 2000 to 2010 were selected upon their satisfaction with the inclusion criteria. The data was analyzed by the RevMan 5.0 program of Cochrane library. Results: 1) Intervention studies included 7 studies on reflexology (24.1%), 5 for pain management education (17.2%), 3 studies for each music therapy, spiritual care and hand massage (10.3%, respectively), and 2 studies for each hospice and horticultural therapy (6.7%, respectively). 2) The effect size of the intervention studies were high in hand massage (d=-0.98), reflexology (d=-0.74), spiritual care (d=-0.72), pain management education (d=-0.66), music therapy (d=-0.41), and horticultural therapy (d=-0.32). Conclusion: This study suggest that non-drug therapy can reduce the levels of cancer pain intensity, even though the numbers of intervention studies and randomized controlled trials are very rare.
The study aims to define the Korean Wave as global attention to Korea's unique culture and consider the specificity of traditional Korean fashion images in Korean Wave content. The research method of this study is a case study through literature research. In order to collect Korean Wave content on YouTube, 24 channels with the highest number of views were selected from among content uploaded from 2018 to the present through keyword search, and up to two channels with high views showing traditional Korean fashion images. As a result of selecting the analysis target, 41 Korean Wave videos and 368 costumes were selected and analyzed based on fashion style elements, including item, color, detail, motif, styling, silhouette, and accessory. As a result of the study, music, broadcast, fashion, and other content were found in the Korean Wave content fields in which Korean fashion style appeared, and the characteristics of each field were derived. Music content was characterized by fashion style excluding stereotypes about traditional Korean costume, broadcast and fashion content was characterized by fashion style inherited from traditional costume, and other content was characterized by symbolic fashion style of traditional culture. This study is meaningful in revealing the formative characteristics of traditional Korean design elements recently shared online through the study of Korean traditional fashion images in Korean Wave content.
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.
인터넷과 스마트폰의 발달로 디지털 음원은 쉽게 접근이 가능해졌고 이에 따라 음악 검색 및 추천에 대한 관심이 높아지고 있다. 음악 추천 방법으로는 장르나 감정을 분류하기 위해 음정, 템포, 박자 등의 멜로디를 사용한 연구가 진행되고 있다. 하지만 음악에서 가사는 인간의 감정을 표현하는 수단 중의 하나로 역할 비중이 점점 높아지고 있기 때문에 가사를 기반으로 한 감정 분류 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 가사를 기반으로 이별 감정을 세분화하기 위해 이별 가사의 감정을 분석한다. 이별 가사에 나타나는 단어 간 유사도를 Word2Vec 학습을 통해 벡터화하여 감정 사전을 구축 한 후 LSTM을 활용하여 가사를 학습시켜 유사한 감정으로 가사를 분류해주는 Word2Vec과 LSTM을 활용한 이별 가사 감정 분류 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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