• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.259-267
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• 2018

본 연구는 사물인터넷(IoT)을 기반으로 원격으로 악보를 넘기기 위한 시스템에 대한 연구이다. 음악인들이 음악을 연주할때 악기를 연주하면서 동시에 악보를 넘겨야 되는 경우가 발생한다. 이때 음악에 대한 몰입도가 떨어진다. 이러한 문제를 해결하고자 본 연구에서는 사물인터넷(IoT)기반으로 악보 자동 페이지 넘기기 시스템을 제안하였다. 본 시스템의 특징은 손을 사용하지 않더라도 발을 이용하여 원격으로 조정가능하다. 본 시스템은 블루투스(Bluetooth)를 탑재한 무선 스마트 버튼(Wireless Smart Button)과 이를 조작할 수 있는 어플리케이션(App)으로 구성된다. 스마트 버튼의 설계는 아두이노(Arduino)기반의 오픈소스를 사용하였다. 그리고 이를 활용할 수 있도록 어플리케이션(App)을 설계하여 직관적인 UI를 제안하였다.

• International Journal of Contents
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• 제12권4호
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• pp.53-61
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• 2016

Although extensively developed, optical music recognition systems have mostly focused on musical symbols (notes, rests, etc.), while disregarding the chord symbols. The process becomes difficult when the images are distorted or slurred, although this can be resolved using optical character recognition systems. Moreover, the appearance of outliers (lyrics, dynamics, etc.) increases the complexity of the chord recognition. Therefore, we propose a new approach addressing these issues. After binarization, un-distortion, and stave and lyric removal of a musical image, a rule-based method is applied to detect the potential regions of chord symbols. Next, a lexicon-driven approach is used to optimally and simultaneously separate and recognize characters. The score that is returned from the recognition process is used to detect the outliers. The effectiveness of our system is demonstrated through impressive accuracy of experimental results on two datasets having a variety of resolutions.

• 영재교육연구
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• 제20권3호
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• pp.789-807
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• 2010

본 연구는 영재들의 음악경험과 흥미도가 창의성에 끼치는 영향력을 분석함으로써 국내 영재의 창의성 신장을 위한 예술 활동의 가능성을 탐색하고자 수행되었다. 연구결과 영재들의 음악경험 및 흥미도는 전체적으로 중하위 수준에 분포되어 있었다. 창의성 점수 평균은 높았으며, 하위 영역 중 독창성, 추상성, 종결 등이 특히 우수한 것으로 조사되었다. 또한 음악경험과 흥미도가 창의성의 다양한 하위 요인에 끼치는 긍정적 효과도 나타났다. 한편 본 연구를 통해 얻은 몇 가지 결론 및 시사점은 다음과 같다. 첫째, 예술 활동으로서의 음악경험이 영재의 창의성에 끼치는 영향력 탐색을 위해서는 먼저 연구대상 영재들이 경험하고 있는 음악활동 자체에 대한 질적 점검이 선행되어야 한다. 둘째, 저조한 영재들의 음악경험 및 흥미도에 주목할 필요가 있다. 셋째, 예술교육 활성화 이전에 영재들의 창의성 신장을 위해 왜 예술교육이 필요한지에 대한 명확한 이유와 효용성에 관한 제시가 선행되어야 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.264-269
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• 2001

본 논문에서는 악보를 시계열로 해석하여 퍼지 로직을 이용한 모델링에 대하여 다루고자 한다. 악보에 나타난 음악적 기호들은 음의 길이와 높이 등의 많은 정보들은 나타낸다. 본 논문에서는 멜로디, 음높이와 음색들을 사용하여 악보의 시각적 정보를 시계열 자료로 변환한다. 시계열 자료의 특징을 추출하기 위해 시계열 자료에 슬라이딩 윈도우를 통과시켜 다시 한번 새로운 시계열 자료로 변환한다. 변환된 시계열 자료를 분석하기 위해 Box-Jenkins의 시계열 분석 방법을 사용하고 분석된 시계열의 특징을 바탕으로 퍼지 모델을 구성한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.211-214
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• 2001

In this paper, we interpret a score as a time series and deal with the fuzzy logic-based modeling of it. The musical notes in a score represent a lot of information about the length of a sound and pitches, etc. In this paper, using melodies, tones and pitches in a score, we transform data on a score into a time series. Once more, we form the new time series by sliding a window through the time series. For analyzing the time series data, we make use of the Box-Jenkinss time series analysis. On the basis of the identified characteristics of time series, we construct the fuzz model.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 춘계학술발표논문집
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• pp.470-473
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• 2000

본 논문에서는 악보를 함께 출력함으로써 악기를 배우거나 노래를 연습하도록 도와주는 악기학습 및 노래연습 프로그램에서 사용되는 악보를 현재 미디 정보의 정장에 보편적으로 사용되고 있는 SMF 형식으로 저장된 미디 파일을 이용하여 생성하는 방법과 그 구현방법을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.39-46
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• 2016

While the difficulty of the music can be classified by a variety of standard, conventional methods are classified by the subjective judgment based on the experience of many musicians or conductors. Music score is difficult to evaluate as there is no quantitative criterion to determine the degree of difficulty. In this paper, we propose a new classification method for determining the degree of difficulty of the music. In order to determine the degree of difficulty, we convert the score, which is expressed as a traditional music score, into electronic music sheet. Moreover, we calculate information about the elements needed to play sheet music by distance of notes, tempo, and quantifying the ease of interpretation. Calculating a degree of difficulty of the entire music via the numerical data, we suggest the difficulty evaluation of the score, and show the difficulty of music through experiments.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.85-93
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• 2008

악보인식기술에는 형상 매칭 방법, 통계적인 방법, 신경망을 이용한 방법, 구조적 방법 등이 있다. 본 논문에서는 핸드폰의 디지털 카메라로 얻은 저해상도 이미지를 인식하는 기술에 대해 접근한다. 이러한 저해상도 이미지에는 많은 왜곡이 포함되어 있어 기존 기술을 활용할 때 많은 문제점들을 나타난다. 문제점은 입력영상이 저해상도이며 조명 등의 촬영 상태가 좋지 않는 점이며, 인식 이전 단계 과정에서 음표 부분에 손실과 약간의 변형이 생긴다는 것이다. 이들 인식 방법들의 일반적인 흐름은 먼저, 디지털이미지를 확보하기 위해 카메라 기능을 이용하여 획득한다. 그런 후에 이진화, 오선 제거, 객체영역 분리가 이루어진 후 인식과정을 통해 악보 인식이 이루어진다. 본 연구에서는 특히 핸드폰이라는 제한적인 상황에서 탑재된 카메라를 통해 획득된 이미지를 대상으로 이러한 문제점을 극복하기 위한 인식 기술을 연구하였다. 먼저, 음표를 머리, 대, 꼬리 부분으로 분리하였다. 그리고 음표의 머리 부분에 템플릿을 적용하였고, 나머지 부분에는 패턴을 적용하여 단일 음표로 이루어진 악보에 대해서 100% 가까운 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제43권2호
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• pp.207-213
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• 2024

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.

• 한국음향학회지
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• 제29권2호
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• pp.102-110
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• 2010

악보 전사란, 오디오 파일로부터 음고 (음표의 높낮이)와 리듬 (음표의 길이) 정보를 추출하여 악보를 만드는 것이다. 본 논문에서는 음원 분리 및 데이터 분류에 자주 사용되는 Non-Negative Matrix Factorization (NMF)와 Non-Negative Sparse Coding (NNSC) 방식을 사용하여 오디오 파일을 주파수와 리듬 성분으로 분류하였다. 또한 배음 통합 (subharmonic summation) 방법으로 분류된 주파수들로부터 기본 진동 주파수를 계산하였고, 이로써 악보를 야루는 음표의 높낮이를 정확히 얻을 수 있었다. 제안한 방식으로 악보 전사거 성공적으로 이루어졌고, NMF 혹은 NNSC만 사용하여 악보 전사를 하였던 기존의 논문들에 비해 향상된 결과를 얻을 수 있었다.