Journal of Information Technology Applications and Management
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제23권1호
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pp.33-43
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2016
Along with the spread of digital music and recent growth in the digital music industry, the demands for music recommender are increasing. These days, listeners have increasingly preferred to digital real-time streamlining and downloading to listen to music because it is convenient and affordable for the listeners to do that. We use Bayesian learning through weight of listener's prefered music site such as Melon, Billboard, Bugs Music, Soribada, and Gini. We reflect most popular current songs across all genres and styles for music recommender system using user profile. It is necessary for us to make the task of preprocessing of clustering the preference with weight of listener's preferred music site with popular music charts. We evaluated the proposed system on the data set of music sites to measure its performance. We reported some of the experimental result, which is better performance than the previous system.
This aim of this study was to investigate the effects of the music appreciation teaching-learning method on the musical ability of young children. The music appreciation activities were developed firstly in consideration of the 4 steps of the learning cycle (recognition, exploration, inquiry, application). One group was then taught music appreciation, taking into account the learning cycle. The results were then compared with another comparative group in terms of musical ability. The results indicated that the musical ability sum of the treatment groups improved more than the comparative group. More specifically, the treatment group for four-year-olds was seen to have improved significantly more than the comparative group in terms of musical ability. These results indicate that this music appreciation teaching-learning method has a number of positive effects upon young children`s musical ability. Therefore, it is suggested that kindergarten teachers conduct instruction with an appropriate accompanying learning cycle as part of the teaching-learning method when it comes to improving the musical ability of young children.
본 연구는 지구화 시대에 지역지리가 중요하계 등장한 시점에서 지역지리 학습시 음악작품을 유용하게 활용할 수 있음을 밝히는 것이 주 목적이다. 이를 위해 수업에서의 음악작품 활용방법에 대한 연구 경향과 의의를 살펴보고 지리적 기본개념에 의해 음악작품을 분석하고 교수방법으로서 실제수업모형을 제시하였다.
효과적인 음악 감상 학습을 위해서는 음악 수업 시간의 감상뿐만 아니라 시간과 공간의 제약 없이 반복적인 음악 감상이 가능해야하며, 음악 감상 요소에 따른 다양한 멀티미디어 감상 학습 자료를 필요로 한다. 그러나 단위 시간에 개별화되고 반복적인 감상 학습이 어려울 뿐만 아니라 개별화된 감상 학습 자료도 부족한 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 초등학교 음악 감상 학습에 필요한 학습 자료를 공유하고 음악 감상 학습 요소를 포함하는 초등학교 음악 감상 학습 시스템이 필요하다. 그러므로 본 논문에서는 초등학교 음악 감상 학습 요소를 분석하여 자기 주도적이고 능동적인 음악 감상학습이 가능하며, 또한, 온라인 상에서 학생이 올린 감상문을 교사가 평가함으로써 성취감과 자신감을 갖게 하여 즐거운 음악 활동을 경험할 수 있도록 초등학교 음악 감상 학습 시스템을 설계 및 개발하였다. 그리고 이를 초등학교에 적용해 보고 그 결과를 분석하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12호
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pp.300-308
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2021
The processes of informatization of the modern educational space are inextricably linked with the active introduction of innovative information technologies, which diversify the forms of education and upbringing. The use of these technologies in education due to their specific properties significantly enhances the clarity of learning, emotional impact on students, helps to deepen interdisciplinary links, intensifies students' work, and improves the organization of educational activities. Innovative information technologies offer new opportunities for the use of text, audio, graphic, and video information in lessons, enriching the methodological possibilities of the lesson. Today, the use of these technologies is becoming an integral part of the study of any subject. Using multimedia presentations, publications, and websites created by students in the learning process, they can develop learning skills. According to researchers, there are many multimedia programs for working with a computer in a music lesson, namely: a music player, a program for singing karaoke, a music constructor, music encyclopedias, and training programs. The introduction of innovative information technologies in the system of music education allows expanding learning opportunities.
본 연구는 학습부진아에게 음악심리치료를 실시하였을 때 학습동기에 미치는 효과를 알아보기 위해 9명의 대상자들을 4명의 실험집단과 5명의 통제집단으로 구분하고, 실험집단에 주 2회 총 18회기의 음악심리치료를 실시하였다. 측정도구로는 김용래(2000)의 학교학습 동기척도를 사용하였고 검정은 집단 간의 동질성 비교를 위해 Mann-Whitney U, 대상자들의 사전 사후 점수결과에 대한 Wilcoxon 검정을 실시하여 비교 분석하였다. 그리고 실험집단 대상자들의 범주화된 언어분석을 함께 하였다. 이를 통해 첫째, 실험집단과 통제집단 간의 전체 학습동기는 유의한 차이가 있었고(p < .001), 둘째, 실험집단의 학습동기척도 하위영역별 사전 사후 점수를 비교하였을 때 모두 유의한 차이가 있었으며(p < .1), 셋째, 회기별 내용 분석을 통해 학습동기 향상에 긍정적인 변화가 있었음이 확인되었다. 이상의 결과들은 음악심리치료가 학습부진아의 학습동기를 향상시키는데 효과적임을 증명하며 음악심리치료가 학교현장에서 학습부진아의 학습동기를 향상시키기 위한 심리 치료적 도구로서 활용될 수 있음을 시사한다.
21세기를 주도할 자율적이고 창의적인 한국인 육성은 개정된 교육과정에서 강조하는 기본방향이다. 중등음악교육에서는 학습자의 시각과 청각을 함께 자극하고 창의적으로 활용할 수 있는 컴퓨터 음악프로그램이 교수 학습에 효과적인 매체라 할 수 있다. 본 연구에서는 컴퓨터 음악프로그램의 기능을 살펴보고, 그것을 음악수업에서 창의적인 학습활동으로 연계할 수 있는 방안을 모색하였다. 또한 음악활동 영역별로 그 적용방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여 사보프로그램인 Finale 2010과 이미지 및 동영상 편집도구로 Window MovieMaker, 그리고 소리편집의 Goldwave를 사용을 중심으로 학생들의 창의적인 학습활동 방안을 제시하였다.
With the development of artificial intelligence analysis methods, especially machine learning, various fields are widely expanding their application ranges. However, in the case of classical music, there still remain some difficulties in applying machine learning techniques. Genre classification or music recommendation systems generated by deep learning algorithms are actively used in general music, but not in classical music. In this paper, we attempted to classify opera among classical music. To this end, an experiment was conducted to determine which criteria are most suitable among, composer, period of composition, and emotional atmosphere, which are the basic features of music. To generate emotional labels, we adopted zero-shot classification with four basic emotions, 'happiness', 'sadness', 'anger', and 'fear.' After embedding the opera libretto with the doc2vec processing model, the optimal number of clusters is computed based on the result of the elbow method. Decided four centroids are then adopted in k-means clustering to classify unsupervised libretto datasets. We were able to get optimized clustering based on the result of adjusted rand index scores. With these results, we compared them with notated variables of music. As a result, it was confirmed that the four clusterings calculated by machine after training were most similar to the grouping result by period. Additionally, we were able to verify that the emotional similarity between composer and period did not appear significantly. At the end of the study, by knowing the period is the right criteria, we hope that it makes easier for music listeners to find music that suits their tastes.
본 연구는 고든의 음악 학습 이론을 스즈키 바이올린 교육에 통합하여 어린이들을 위한 바이올린 교수 학습모델을 만드는 것에 그 목적을 두고 있다. 스즈키 교육에 음악 학습 이론의 원리를 적용하는 주된 목적을 학생들의 오디에이션 개발에 두고 있으며, 스즈키 바이올린 교육과 고든의 음악 학습 이론 원리와의 관련성을 토대로, 스즈키 철학과 커리큘럼의 틀 안에서 오디에이션을 어떻게 가르칠 수 있는지 수업예시로 보여 줄 수 있도록 하였다. 이번 연구는 음악 학습 이론을 적용 할 수 있는 방법들 중 한 가지 가능성만을 제시하고 있으며, 스즈키 바이올린 교육에 음악 학습 이론을 체계적으로 적용하기 위해서는 제시된 수업 계획의 효과와 강점에 대한 추가 연구가 필요하며 스즈키 레퍼토리에서 사용 된 조성 및 리듬 패턴에 대한 보다 완벽한 안내서가 필요하다. 악기를 연주하는 학생들의 오디에이션 능력이 함양된다면, 기계적인 움직임이 아닌, 그들이 듣고, 연주하고, 작곡하는 음악에 대한 이해를 더 깊이 할 수 있을 것으로 기대된다.
Mulyadi, Ahmad Wisnu;Machbub, Carmadi;Prihatmanto, Ary S.;Sin, Bong-Kee
한국멀티미디어학회논문지
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제19권5호
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pp.826-836
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2016
Mastering a musical instrument for an unskilled beginning learner is not an easy task. It requires playing every note correctly and maintaining the tempo accurately. Any music comes in two forms, a music score and it rendition into an audio music. The proposed method of assisting beginning music players in both aspects employs two popular pattern recognition methods for audio-visual analysis; they are support vector machine (SVM) for music score recognition and hidden Markov model (HMM) for audio music performance tracking. With proper synchronization of the two results, the proposed music learning assistant system can give useful feedback to self-training beginners.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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