• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.77-90
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• 2014

과거 작곡가들은 피아노, 바이올린, 기타, 플롯, 드럼과 같은 고전적 악기나 일반적인 도구들을 이용하여 작곡하였다. 그러나 디지털 기술의 발전으로 많은 소프트웨어 응용 프로그램이 개발되었으며 이제 음악가들은 개인용 컴퓨터를 이용하여 곡들을 제작할 수 있게 되었다. NIFF, SMDL, 그리고 MIDI와 같은 다양한 악보 표현 형식이 제안되었으나 MIDI 형식이 성공적으로 사용되어 왔다. 최근에는 MusicXML 형식이 컴퓨터 음악을 표현하는 사실상 표준으로 부상하였다. 본 논문에서는 MusicXML 형식의 구조에 대한 개요를 기술하고 C# 언어로 MusicXML 기반 악보 편집 소프트웨어를 구현하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하여 악보 편집 소프트웨어를를 구현함으로써 구현의 효율성을 보였으며 활용 가능성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.197-217
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• 2018

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.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.345-353
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• 1994

본 논문에서는 Sample Array Covariance Matrix의 대각선요소들의 평균치를 취하여 이를 대각선 요소값들로 대치하여 도래방향각 예측을 수행하는 소위 'Averaged MUSIC' 방법이 낮은 신호대잡음비, 신호원들이 근접해 있는 경우, Sensor의 수가 제한되어 있는 경우등에서 MUSIC에 비하여 훨씬 고해상도의 DOA 예측을 수행함을 보였다. 이를 위해서 통계적인 방법을 사용하여서 한 두가지 경우에 나오는 특별한 결과를 배제하고 가능한한 정확한 결과 비교를 위해 노력하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.8-9
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• 2016

본 연구는 Lego Mindstorms NXT 상에서 음악을 재생할 수 있도록 하는 SimMusic language를 정의한다. 재생하고자 하는 악보는 SimMusic language로 작성되고, Lego Mindstorms NXT로 조립된 SimMusic player는 SimMusic 프로그램을 읽고 음악을 재생한다. SimMusic player를 통해 하나의 악보가 재생되는 일련의 과정은 컴퓨터 구조에서 프로그램이 수행되는 과정을 기반으로 구현되었기 때문에, 본 연구는 비전공자도 쉽게 컴퓨터 과학의 기초를 다질 수 있는 계기가 된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.9-14
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• 2017

In this paper, we propose that the contrast features of octave spectrum can be used to show spectral contrast features of some music clips. It shows the relative spectral distribution rather than average spectrum. From the experiment, it can be seen the method of spectral contrast features has a good performance in classification of music styles. Another comparative experiment shows that the method of spectral contrast features can better distinguish different music styles than the method of MFCC features that commonly used previously in the classification system of music styles.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1738-1741
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• 2019

Music performance techniques have been primarily trained by apprenticeship. The technique transfer, which relies on the imitation of experience and actual performance without scientific evidence, required the pianists more time and effort than necessary. However, if the players in the field discover the principles of universally applicable piano playing techniques in collaboration with scientists, they will avoid errors and prepare a new paradigm in the development of piano playing techniques. This is why music performance science is needed. Little has been studied about it in Korea, but it has been activated abroad since the mid-1990s. The core science of music performance science is expected to be computer science fitting data analysis. In this paper, we introduce music performance science for the pianist and present how computer can help it.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.989-990
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• 2008

Most of all popular music is made by genre and specification of music according to age group. Generally Young people of $10{\sim}20$ ages like dance and techno, But old people over 40 age like trot. In this paper, we analyzed characteristic of music which people preferred by an age group. Without relevance with age, we could confirm the factor of music which popular in all age group by analyzing. The common factor of music all of age group liked are slow word, fast beat, repeated and simple melody, and characteristic of frequency in affluent middle tone.

• 정보관리학회지
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• 제25권4호
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• pp.149-164
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• 2008

실제 이용자들의 필요성을 충족하는 음악정보 검색 시스템을 개발하는데 있어서 실생활의 음악 정보질의에 대한 부족한 이해가 장애가 되고 있다. 이 연구는 실생활 질의의 경험적 분석을 통해 이용자들이 어떻게 음악 정보를 찾는지에 대한 이론적인 이해를 돕고자 한다. 그 중에서도 미래의 음악정보 검색 시스템의 디자인, 특히 잠재적인 접근점을 선택하는데 있어서 결정적인 정보를 제공하는 역할을 하게 될 실생활의 음악정보 질의 내에서 이용자들이 제공한 정보의 정확성을 검토하고 있다. 이 연구는 이용자의 정보 중 상당 부분이 부정확한 정보임을 보여주며, 이런 부정확성과 불확실성에도 불구하고 다수의 질의가 성공적임을 알려준다. 또한 어용론의 이론으로써 부정확한 질의의 예기치 않은 성공에 대한 부분적 설명을 하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권3호
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• pp.27-32
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• 2024

Reliable and fine-grained musical metadata are required for efficient search of rapidly increasing music files. In particular, since the primary motive for listening to music is its emotional effect, diversion, and the memories it awakens, emotion classification along with genre classification of music is crucial. In this paper, as an initial approach towards a "ground-truth" dataset for music emotion and genre classification, we elaborately generated a music corpus through labeling of a large number of ordinary people. In order to verify the suitability of the dataset through the classification results, we extracted features according to MPEG-7 audio standard and applied different machine learning models based on statistics and deep neural network to automatically classify the dataset. By using standard hyperparameter setting, we reached an accuracy of 93% for genre classification and 80% for emotion classification, and believe that our dataset can be used as a meaningful comparative dataset in this research field.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권4호
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• pp.263-274
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• 2010

상황인지 음악추천 서비스를 제공하기 위해서는 무엇보다 상황 또는 문맥에 따라 사용자가 선호하는 음악의 분위기를 파악할 필요가 있다. 음악 분위기 검출에 대한 기존 연구의 대부분은 수작업으로 대표구간을 선정하고, 그 구간의 특징을 이용하여 분위기를 판별한다. 이러한 접근 방법은 분류 성능이 좋은 반면 전문가의 간섭을 요구하기 때문에 새로운 음악에 대해서는 적용하기 어렵다. 더욱이, 곡의 진행에 따라 음악 분위기가 달라지기 때문에 음악의 대표 분위기를 검출하는 것이 더욱 어려워진다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 보완하기 위해 음악 분위기를 자동으로 판별하는 새로운 방법을 제안하였다. 먼저 곡 전체를 구조적 분석 방법을 통하여 비슷한 특성을 갖는 세그먼트들로 분리한 후 각각에 대해 분위기를 판별한다. 그리고 세그먼트별 분위기 파악 시 Thayer 의 2차원 분위기 모델에 기초한 회귀분석 방법으로 개인별 주관적 분위기 성향을 모델링하였다. 실험결과, 제안된 방법이 80% 이상의 정확도를 보였다.