• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.14 no.10
• /
• pp.51-63
• /
• 2014

This paper deals with how Korean television musical variety show rose and declined focusing the 'Show Show Show'. 'Show Show Show' was a Korean television musical variety show that ran on TBC-TV every Saturday night at 8pm. until TBC-TV was absorbed into KBS-TV in 1980. Its musical acts, of various kinds, were interspersed with comic turns and special items including dancing, mime, magic, and acrobat. Korean television musical variety show worked on what audiences had in common across generational divides till the late 1970s. 'Show Show Show's catchall format didn't cross the demographic lines like it used to. But the young generation demanded music program that spoke to their own condition in the early 1980s. 'Show Show Show' ended on KBS-TV in July 1983 through the influence of the absorption of TBC-TV into KBS-TV and the changes of cultural circumstances. The decline of the television musical variety show was attributable to the fragmentation of musical taste and the change of viewing behaviors.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
• /
• v.8 no.3
• /
• pp.537-541
• /
• 2022

As technology advances, various applications linked to the music industry are becoming popular through new media. There have been many changes in the music market. Beyond the existing music market, where music copyright and performance rights were the center of the music business, we are unifying and operating communication channels that connect artists and fans, such as investment products derived from music copyrights. The technology that connects the fandom with additional business digital content has transformed into global platforms such as HYBE Entertainment's and YG Entertainment's Weverse, as well as SM Entertainment's Bubble. In addition, various national support projects to build a 5G MEC (MobileEdge Computing) environment to quickly respond to the rapidly changing 5G industry ecosystem are supporting for the immersive content demonstration, immersive content testing, and technical analysis, we are laying the groundwork to efficiently respond to the ever-expanding metaverse content market. Technology is changing dramatically. Therefore, we would like to study to changes in the music market brought about by technology and suggest strategies for a new era in the music business.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2014.06a
• /
• pp.42-45
• /
• 2014

본 논문은 K-Pop 디지털 음원 서비스에 활용 가능한 음악 정보 (Music Information)를 기술하기 위한 Music Description 중 K-Pop Genre Description에 대한 연구이다. 본 연구는 K-Pop 상용화 서비스에 활용하기 위한 음악 장르 분류를 제안하였다. 기존에 서비스되고 있는 K-Pop 디지털 음원 포털의 음원 분류를 체계적으로 분석한 결과를 통하여, 상용화에 가장 적합한 K-Pop 음악 분류 서비스를 위한 장르 체계를 제안하고 있다. 또한, TV-anytime 등 국제적 상용화 및 표준화에 적용된 기존의 장르 분류들과의 매핑을 통하여 확장 및 공유가 가능한 형태의 새로운 장르 분류체계 관리를 위한 메타데이터 규격을 제안하고 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2011.07a
• /
• pp.258-260
• /
• 2011

이 논문에서는 쿼리-바이-싱잉/허밍 (Query-by-singing/humming, QbSH) 시스템 또는 커버 노래 인식 (cover song identification) 시스템에서 사용 가능한 멜로디 유사도를 제안한다. QbSH 또는 커버 노래 인식은 디지털 음악의 사용이 보편화되면서 음악 검색의 방법으로 많은 연구가 진행되어 오고 있다. 멜로디 유사도는 이런 시스템을 구현하는데 필수적인 요소이며, 두 개의 음악에서 멜로디가 추출되었다고 가정하고, 추출된 멜로디 사이의 유사한 정도를 수치로 표현한다. QbSh 시스템이나 커버 노래 인식 시스템은 멜로디 유사도에 기반하여 입력 노래와 유사한 노래를 데이터베이스에서 검색하는 작업을 수행한다. 이 논문에서 제안하는 멜로디 유사도 방식은 기존의 많이 연구되던 동적 시간 왜곡 (dynamic time warping, DTW) 방법과 크로마 표현 방법 (chroma representation)을 사용하였다. DTW방법은 비대칭적으로 사용하고 미디 노트 영역에서 표현된 멜로디 특징은 0이상 12 미만의 크로마 레벨로 표현하였다. 기존의 방법에서는 정수값을 많이 사용하였으나 이 논문에서는 실수값을 사용한다. DTW 에 사용하는 거리 함수를 기존에 사용하던 차이의 절대값 대신 꺾인 함수 형태를 사용함으로써 성능을 높였다. QbSH 시스템에서의 실험을 통해서 성능을 검증하였다. 본 논문에서는 10-12초 길이의 1000번의 쿼리(Query)에 대해서 28시간 정도의 데이터베이스에서 실험한 결과, 순위 역의 평균 (Mean reciprocal rank, MRR) 값이 0.713을 보였다.

• Journal of Broadcast Engineering
• /
• v.13 no.3
• /
• pp.380-387
• /
• 2008

This paper presents a karaoke system employing a vocal region detection algorithm based on the vocal characteristics. In the proposed system, an input song is classified into vocal and instrumental regions using the vocal region detection algorithm. Then, a vocal removal method is applied only to the vocal region. To detect vocal region, a classification algorithm is designed based on the vocal characteristics in the TICFT (twice iterated composite Fourier transform) domain. For vocal removal, vocal components are extracted from a band pass filtered vocal region and they are subtracted from the original song, yielding a vocal removed song. The performance of the proposed method is measured on four different songs.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.38 no.6
• /
• pp.697-702
• /
• 2019

We propose a multi-band multi-scale DenseNet with dilated convolution that separates background music signals from broadcast content. Dilated convolution can learn the multi-scale context information represented by spectrogram. In computer simulation experiments, the proposed architecture is shown to improve Signal to Distortion Ratio (SDR) by 0.15 dB and 0.27 dB in 0dB and -10 dB Signal to Noise Ratio (SNR) environments, respectively.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2019.11a
• /
• pp.67-68
• /
• 2019

머신러닝을 활용한 이미지 분류는 단순 사물을 넘어서 사람의 감성과 같은 추상적이고 주관적인 개념에도 적용되고 있다. 이 중에서도 합성곱 신경망을 통한 이미지의 감정 분류 연구가 더욱 활성화되고 있다. 그럼에도 다양한 멀티미디어들을 머신러닝 알고리즘으로 분석하고 이를 의미있는 결과로 재생성하기는 매우 복잡하고 까다롭다. 본 연구에서는 기존 연구를 개선시켜 음악 데이터를 다층퍼셉트론 모델을 통해 분류된 이미지와 결합한 동영상을 파이썬의 다양한 라이브러리를 통해 자동으로 생성하였다. 이를 통해 특정 분위기로 분류된 이미지들과 이에 어울리는 음악을 매칭시켜 유의미한 새로운 멀티미디어를 자동으로 생성할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 1999.11b
• /
• pp.207-210
• /
• 1999

서양음악의 음향학적인 측면에서의 연구는 오랜 기간 동안 진행되어왔다. 이를 통해 콘서트홀의 음향학적 특성을 평가할 수 있는 객관적 지표들을 제시할 수 있었다. 하지만 국악에 있어서는 공연장에 대한 음향학적인 지표가 공식화된 것이 없고, 게다가 지표를 찾기 위한 충분한 국악전용 공연장의 수가 부족하다. 따라서 본 논문에서는 국립국악원 예악당의 모델을 기초로 한 컴퓨터 모의실험을 통해서 얻어진 가상 국악공연장을 바탕으로 RT, Warmth, IACC, ITDG 등의 4가지 지표를 가지고 각기 다양한 시료를 제작하여 청취실험을 실시하였다. 그 결과 서양음악과는 다른 경향의 RT, Warmth 선호도를 추출할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2014.06a
• /
• pp.3-4
• /
• 2014

음악 장르 분류 분야에서는 다양한 특징을 모아서 특징 벡터를 만들고 이를 support vector machine (SVM)와 같은 분류기에 입력하는 시스템이 주로 사용되고 있다. 이 논문에서는 거리 함수 학습를 음악 장르 분류를 위한 특징 벡터의 간소화에 적용하였다. 여러 거리 함수 학습 방법 중 하나의 방법을 선택하고, 기존의 논문들에서 사용되었던 특징 셋을 활용하여 기존 특징 셋에 대해서 성능을 떨어뜨리지 않으면서 특징 셋의 길이를 줄일 수 있는지 살펴본다. 우리의 실험에서는 168차원의 특징 셋을 10차원까지 줄였는데, 이 경우 분류 정확도가 2% 이내로 저하되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2017.06a
• /
• pp.29-30
• /
• 2017

본 논문에서는 인간의 청각 기관을 모델링 한 스파이크그램 (spikegram)을 이용한 심층 신경망 기반의 음악 장르 분류 기술을 제안한다. 분류 대상은 GTZAN 데이터 세트의 10개 장르로 정의한다. 본 논문에서는 청각 기관의 인식 방법을 모델링한 방법을 이용하여 스파이크그램을 구하고, 스파이크그램에서 새로운 특성 벡터를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 심층 신경망에 적합한 특성 벡터를 구하고 이렇게 구한 특성 벡터로 신경망을 학습시켜 기존에 사용하던 다양한 방법들보다 높은 성능을 얻을 수 있다.