복잡한 리듬의 근간에는 소위 폴리리듬이라 일컫는 리듬이 자주 등장하는데, 폴리리듬이란 한마디로 기존의 펄스에 반하는 새로운 펄스의 리듬이 기존의 리듬과 동시에 진행되는 복합리듬을 얘기하는 것이다. 이때 단순한 폴리리듬(예를 들면 2:3, 3:4등)은 우리가 쉽고 또 정확하게 접근할 수 있으나 복잡한 폴리리듬은 아주 숙련된 연주자들조차도 정확히 연주하기가 어렵다. 이에 본 논문에서는 이러한 복잡한 폴리리듬을 쉽게 접근할 수 있는 방법으로 '가상 리듬 연주법'이라는 새로운 개념을 도입하고자한다. 이것의 가장 핵심적인 내용은 복잡한 폴리리듬의 정확한 연주는 그 수학적 복잡성으로 인해 어렵지만 그 수학적 복잡성의 근사치에 해당하는 우리가 이해하기 쉬운 다른 리듬으로 대체하여 연주하는 방법을 이용하여 그 이해도를 높이자는 것이다.
본 연구는 2개의 마이크로폰을 이용한 지연 시간(TOOA) 추정에 대한 연구로서 기존의 Cross-Correlation 알고리듬과 Roth Processor 알고리듬에 Onset 알고리듬을 적용하영 기존 알고리듬의 성능 개선에 대한 연구를 수행하였다. 작은 사무실OR나 회의실내 주변 잡음과 음향반향이 동시에 존재한다는 가정 하에 Onset 알고리듬은 마이크로폰의 수신신호에 포함되어 있는 반향 신호를 효율적으로 마스킹하여 반향 현상을 제거함으로서 정확한 시간 지연 추정을 가능하게 한다. Onset을 적용한 Cross-Correlation 과 Roth Processor 알고리듬의 우수성을 입증하기 위하여 7개의 SNR 환경에서 총 420번의 컴퓨터 모의 실험을 수행하였으며 실험 결과 SNR이 508 이상에서는 Onset 알고리듬을 적용한 알고리듬이 Onset을 적용하지 않은 알고리듬에 비해 우수함을 입증할 수 있었다.
본 논문에서는 MKM(Modified K-Means) 알고리듬의 성능을 개선하기 위해 새로운 학습알고리듬을 제안한다. MKM 알고리듬에서 새로운 코드워드는 이전 코드워드와 새로 얻 은 중심점을 이은 직선 상의 임의적으로 선택된다. 따라서 MKM 알고리듬은 통계적 이완 방법의 코드북 교란 알고리듬으로 이해될 수 있다. MKM 알고리듬을 통계적 이완 알고리듬 과 비교해보면 도입되는 교란의 양이 상대적으로 적고 그 교란 자체도 임의적이지 않다는 걸 알 수 있다. 따라서 MKM 알고리듬에 도입되는 교란의 양을 보다 크고 임의적이게 하면 MKM 알고리듬이 국소 최적화에 빠질 가능성이 줄어들 것이다. 따라서 본 논문에서는 MKM 알고리듬의 코드북 갱신과정을 변화시킨 새로운 알고리듬을 제안하였으며, 화상 데이 터와 음성 데이터를 이용하여 실험한 결과 제안된 알고리듬이 MKM 알고리듬보다 우수한 성능을 보인다는 걸 확인할 수 있다.
본 논문에서는 드럼연주에 있어서 라이드 심벌 비트(ride cymbal beat)를 중심으로 현대 재즈리듬과 폴리리듬과의 연관성에 관하여 생각해 보고자 한다. 현대는 아주 다양한 장르의 음악들이 서로서로 영향을 주고받고 있기 때문에 다양한 음악을 수용하는 특징을 가지고 있는 재즈에서의 리듬은 어느 한 가지로 단순히 정의할 수 없다. 그러나 재즈의 전통적인 측면에서 볼 때 그 변화를 이야기 할 수 있는 리듬은 보편적인 재즈리듬이라 일컬어지는 스윙리듬(swing rhythm)이다. 이러한 스윙리듬은 현대의 폴리리듬을 이전보다 더 정교하게 연주하는 연주인들의 영향으로 말미암아 재즈의 역사 속에서 변화해 온 것과 다르게 좀 더 음표의 정의에 맞게 연주되는 경향이 생겼다. 이것은 어떤 면에서 전통적인 재즈리듬의 느낌, 혹은 개개인의 개성이 다소 사라지고 좀 더 기계화, 정형화되었다는 것을 의미한다.
복잡한 리듬의 근간에는 소위 폴리리듬이라 일컫는 리듬이 자주 등장하는데, 폴리리듬이란 한마디로 기존의 펄스에 반하는 새로운 펄스의 리듬이 기존의 리듬과 동시에 진행되는 복합리듬을 얘기하는 것이다. 이때 단순한 폴리리듬(예를 들면 2:3, 3:4등)은 우리가 쉽고 또 정확하게 접근할 수 있으나 복잡한 폴리리듬은 아주 숙련된 연주자들조차도 정확히 연주하기가 어렵다. 이에 본 논문에서는 이러한 복잡한 폴리리듬을 쉽게 접근할 수 있는 방법으로 '가상 리듬연주법'이라는 새로운 개념을 도입하고자 한다. 이 연구의 가장 핵심적인 목적은 복잡한 폴리리듬의 정확한 연주는 그 수학적 복잡성으로 인해 현실적으로 어렵지만, 그 복잡한 폴리리듬의 수학적 근사치에 해당하는 우리가 이해하기 쉬운 다른 리듬으로 대체하는 방법을 통하여 복잡한 폴리리듬에로의 접근을 용이하게 하기 위함이다.
우리나라에서는 리듬을 장단이라고도 한다. 장단은 그 말이 뜻하는 바와 같이 대부분 길고 짧은 음이 모인 부가 리듬형이다. 이것은 서양음악의 분할리듬과 대조되는 것이다. 우리나라 음악의 리듬은 길고 짧은 음이 모여 장단을 이룬다. 그래서 3박은 2+1, 5박은 3+2, 8박은 5+3, 10박은 6+4, 16박은 11+5의 장단이다. 중국음악의 리듬은 대개 1자1음식(syllabic)이다. 그리고 4언1구 5언절귀 7언절귀 등 시형은 여러 가지가 있지만, 대부분 4박으로 부른다. 그래서 한국음악은 중국음악에 비하여 리듬이 복잡하다. 이것은 우리말이 중국어보다 리듬이 복잡하기 때문이다.
본 논문에서는 Tabu Search(TS) 알고리듬과 Simulated Anneal ing(SA) 알고리듬을 결합하여 향상된 성능을 갖는 컴퓨터 형성 홀로그램을 설계할 수 있는 방법을 제안하였다. 회절 효율의 향상을 위해 TS 알고리듬으로 이상적인 홀로그램에 근접한 패턴을 생성하고, 이를 SA 알고리듬에서 무작위로 구성된 초기 패턴과 대체하여 컴퓨터 형성 홀로그램을 설계하였다. 컴퓨터 모의 실험과 광 실험을 통하여 제안한 방법과 SA 알고리듬과의 성능을 비교한 결과 제안한 방법으로 재생한 영상이 SA 알고리듬을 이용하였을 때보다 향상된 회절 효율을 가지는 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 인간의 신체, 감성, 지성의 생물시계 또는 체내시계라고 일컫는 바이오리듬 PSI 학설 중에서 신체리듬에 대해 실시간으로 분석하기 위한 신체리듬 PRV 엔진을 제안한다. 이 엔진은 IoT 환경에서 실시간으로 생체 데이터를 수집하여 동적으로 신체리듬의 패턴을 분석함으로써 효율적인 건강관리를 수행할 수 있다. 이렇게 분석되는 신체리듬 패턴은 신체의 건강관리에 대한 능동적인 정보를 제공해 주며 실시간으로 신체리듬을 파악할 수 있게 해 준다. 생체 데이터는 나이와 성별, 유전적 특징과 외부적인 환경요인에 의해 변화될 수 있으므로 신체리듬의 패턴을 실시간으로 분석할 수만 있다면 이를 통해 삶의 질을 높일 수 있다. 본 논문에서는 신체리듬 패턴분석 엔진을 제안하여 질병 예방 및 관리에 보다 철저하게 대비하여 고령화 사회에서의 건강에 대한 높은 관심도를 효과적으로 관리하고 건강관리의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구는 리듬이 만들어지는 원리를 수학적 관점인 경우의 수로 해석하여 얻어진 사각형 모양의 한 박자 단위를 16가지 리듬패턴과 이 리듬패턴들을 이어주는 두 박자 단위의 225가지 리듬패턴으로 제시한다. 기존의 리듬교육에 새로운 지각적 인지 방법으로 시범 적용하여 리듬교육 방법을 증명하고 결과를 도출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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