본 연구의 목적은 오늘날 악보자료의 목록을 위해 사용되는 목록규칙의 분석을 통해 악보자료의 목록규칙에 관한 올바른 이해를 돕고, 우리의 악보자료에 대한목록과 목록규칙의 발전을 위한 토대를 마련하기 위한 것이다. 이를 위해 먼저 악보자료의 특성과 종류에 대해 살펴보고 기존의 악보자료에 관련된 목록규칙들을 조사하였다. 그리고 현재 악보자료 목록규칙의 근간을 이루는 ISBD(PM)을 비롯하여, 주요 목록규칙으로 사용되는 AACR2R 2002 Revision 2004 Update 제5장 Music과 KCR4 제5장 악보, 그리고 KORMARC(통합서지용)과 MARC21 (Bibliographic Data)의 악보부문을 대상으로, 악보자료 목록시 다른 자료들과 구별되는 기술영역을 비교 분석하였다. 이들 영역은 기술의 정보원, 표제와 자료유형표시, 악보의 종류에 관한 사항, 발행사항, 형태사항, 주기사항 등에서의 특징과제문제 등이다.
본 논문에서는 다양한 구조와 기호를 가지는 국악 악보인 정간보를 XML(Extensible Markup Language)을 이용하여 디지털 파일로 저장하는 방법에 대해 제안한다. 이를 위하여 정간보의 구조에 대하여 분석을 하고, 정간보기보에 활용되는 기호를 분류하고, 기호의 사용 형태에 대해 분석을 하였다. 이러한 분석을 기반으로 다양한 정간보의 구조와 기호를 포함하는 정간보 악보 기술 방법을 DTD(Document Type Definition) 로 정의하였다. 제안한 방법의 검증을 위하여, 정간보로 기보된 악보를 제안한 DTD에 따라 XML로 기술하였고, 정간보 악보가 기록된 XML을 해석하고 이를 정간보 형태로 나타내어주는 프로그램을 구현하여, XML로 기술된 정간보 악보가 적절하게 해석되고 정간보 악보 형태로 보여주는 것이 가능함을 보였다.
음악을 더 재미있게! 더 편리하게! 종이악보에도 디지털 바람이 불었다. 그리고 그 바람의 선두에는 뮤즈북 스코어(www.musebook.co.kr)가 있다. 뮤즈북 스코어는 최근 개발 된 태블릿 PC를 이용해 수만 장의 악보를 저장해 연주할 수 있는 프로그램으로 음악인식기술을 이용한‘음악인식 전자악보’이다. 피아노 악보대에 종이악보 대신 태블릿 PC를 올려놓고 하드디스크에 저장된 MusicXLM 전자악보들을 마음대로 불러서 사용하는 뮤즈북 스코어는 피아노를 연주 하면 태블릿 PC의 마이크로 소리를 듣고 분석해 자동으로 페이지를 넘겨준다. 사용자의 연주속도 가 빨라지거나 느려지더라도 현재 연주위치를 계 속 추적하기 때문에 사용자는 연주에만 집중할 수 있다.
기존의 전자악보들은 복잡한 인터페이스를 가지고 있어 사용하는데 불편하다는 단점이 있었다. 이에 본 연구에서는 기존의 전자악보 시스템들을 비교 분석하여 보다 전문적인 기능을 가지고 있으면서도 쉽게 사용할 수 있으며, 더 효율적인 연주를 할 수 있는 Two-Panel 구조의 전자악보 시스템의 인터페이스를 설계하였다.
시각장애인들에게 점자악보는 문화예술의 향유에서부터 전문적인 음악교육에 이르기까지 필수적인 도구이다. 점자악보의 제작은 점역사에 의해 이루어지는데 시간과 비용이 많이 드는 관계로 주문제작보다는 도서관을 중심으로 점자악보의 제작과 배포가 이루어지는데 복지의 사각지대라고 해도 과언이 아닐 만큼 점자악보 보유현황은 절대적으로 열악하다. 본 연구는 국립중앙도서관이 보유하고 있는 전자점자악보를 전수 검토함으로써 점자악보의 용도별, 편성별, 악기별, 장르별 분포를 분석하였다. 이를 바탕으로 다음과 같은 개선방안을 제시하고자 한다: 기존에 제작된 전자점자악보를 취합하여 데이터베이스화 한다; 음악점역의 조직화를 통해 다양한 점자악보를 제작하고 지속적으로 업그레이드 한다; 초등학교부터 음악전문가까지 시각장애인의 음악교육의 단계별 스펙트럼을 반영하도록 체계화 한다.
멜로디를 바탕으로 코드 악보를 생성해주는 작업은 음악의 채보 및 편곡과 직결되는 중요한 악보 작업이다. 하지만 자연스러운 코드악보 생성을 위해서는 풍부한 화성학적 배경 지식이 요구되기 때문에 음악 입문자들이 수행하기에는 큰 어려움이 따른다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 멜로디 악보를 입력받아 자동으로 코드 악보를 생성하는 프로그램 'ACGP(Automatic Chord Generating Program)'를 개발하였다. ACGP는 유전알고리즘에 기반을 두어 다양한 화성학적 요인들과 사용자가 원하는 곡의 분위기를 효율적으로 고려할 수 있으며 이를 통해 더욱 화성학적으로 안정된 완성도 높은 코드 악보를 생성할 수 있다. 또한 편리한 사용자 인터페이스를 통하여 음악에 처음 접하는 비전문가들도 손쉽게 작업할 수 있도록 구현되었다. 또한 ACGP로 생성된 코드악보와 일반적으로 통용되는 코드악보를 비교 분석함으로 써 프로그램의 적절성을 입증하였다.
본 논문에서는 신경회로망 알고리즘 중 하나인 backpropagation network을 이용한 악보인식 기법과 그에 필요한 악보 영상에 대한 전처리 기법을 제안한다. 전처리과정으로 이진화, 기울기 보정, 오선제거 등의 과정을 수행하여 인식에 필요한 음악 기호와 음표를 분리한다. 분리된 음악 기호와 음표들은 backpropagation 알고리즘을 사용하여 구성된 음표 인식 신경망과 비음표 인식 신경망을 통해 각각 음표와 비음표 인식과정을 거친다. 다양한 복잡도를 가진 악보를 대상으로 한 실험 및 분석 결과를 통해 제안한 악보 인식 기법의 정확도를 기술하였다.
디지털 미디어와 처리기술의 발전으로 여러 교육 분야에서 학습자의 문맥 데이터에 기반한 맞춤형 교육의 수요가 증가하고 있다. 음악 교육에서도 학습자의 숙련도와 연습량, 능력치 등을 고려하여 학습자에게 적합한 교육 컨텐츠를 제공해주는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 코드를 습득하려는 학습자에게 적합한 악보를 추천하는데 도움을 주기 위하여 연습 데이터와 악보의 코드 데이터를 추출하고 분석하는 기법을 정의하였다. 구체적으로, 학습자의 숙련도 프로파일을 구축하고, 악보로부터 코드 시퀀스 패턴을 추출하여 이들의 관계를 분석하고 시각화하였다. 그리고 악보 유사도, 학습자의 숙련도 유사도, 학습자의 악보 및 코드 숙련도, 학습자별 마스터된 코드와 코드 시퀀스 패턴에 대한 분석을 수행하여 맞춤형 교육에 활용 가능성을 보였다. 이후 사용자가 선택한 악보 리스트를 대상으로 통합 요약된 코드 시퀀스 그래프를 생성하면 여러 악보를 동시에 고려한 코드 연습 프로그램을 효과적으로 만들 수 있다.
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.
본 논문에서는 신경회로망 알고리즘 중 하나인 Backpropagation Network을 이용한 악보인식 기법과 그에 필요한 악보 이미지에 대한 전처리 기법을 제안한다. 전처리과정으로 이진화, 기울기 보정, 오선제거 등의 과정을 수행하여 인식에 필요한 음악 기호와 음표를 분리한다. 분리된 음악 기호와 음표들은 Backpropagation 알고리즘을 사용하여 구성된 음표 인식 신경망과 비음표 인식 신경망을 통해 각각 음표와 비음표 인식과정을 거친다. 다양한 복잡도를 가진 악보를 대상으로 한 실험 및 분석 결과를 통해 제안한 악보 인식 기법의 정확도를 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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