• Journal of Internet Computing and Services
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• v.16 no.1
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• pp.29-37
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• 2015

In this paper, we propose a robust pre-processing module for camera-based Optical Music Score Recognition (OMR) on mobile device. The captured images likely suffer for recognition from many distortions such as illumination, blur, low resolution, etc. Especially, the complex background music sheets recognition are difficult. Through any symbol recognition system, the staff line height and staff line space are used many times and have a big impact on recognition module. A robust and accurate staff line height and staff line space are essential. Some staff line height and staff line space are proposed for binary image. But in case of complex background music sheet image, the binarization results from common binarization algorithm are not satisfactory. It can cause incorrect staff line height and staff line space estimation. We propose a robust staff line height and staff line space estimation by using run-length encoding technique on edge image. Proposed method is composed of two steps, first step, we conducted the staff line height and staff line space estimation based on edge image using by Sobel operator on image blocks. Each column of edge image is encoded by run-length encoding algorithm Second step, we detect the staff line using by Stable Path algorithm and removal the staff line using by adaptive Line Track Height algorithm which is to track the staff lines positions. The result has shown that robust and accurate estimation is possible even in complex background cases.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.248-251
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• 2013

정간보는 우리나라 전통 음악의 대표적인 기보방법 중 하나로서, 세종대왕 때에 창안이 되어 오늘날까지 사용되고 있다. 정간보의 경우, 우리가 흔히 접하는 서양의 오선보와 표기 방법에 많은 차이가 있어, 전통 음악을 전공하지 않은 사람들이 보고 이해하는 데에 어려움이 있다. 이러한 이유로, 정간보 악보를 오선보로 변환하여 사용하는 경우가 있는데, 정간보는 음의 높이와 길이 등을 기술하는 방법이 오선보와는 다른 형태를 가지고 있어, 정간보를 오선보로 변환하는 작업은 주로 사람에 의해 수기로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 정간보를 자동적으로 오선보로 변환하는 방법을 제안한다. 이를 위해서는 정간보를 구조적인 디지털 파일 형태로 저장하는 기술과 디지털 파일 형태로 저장된 정간보를 오선보 악보로 변환하고, 이를 오선보를 저장하는 파일 형태로 저장하는 기술에 대한 연구가 필요하다. 선행 연구를 통해 정간보를 구조적인 디지털 파일 형태로 저장하는 방법이 제안되었는데, 본 논문에서는 디지털 파일 형태로 저장된 정간보 악보를 기반으로 이를 오선보로 변환하고, 파일 형태로 저장하는 방법을 제안한다. 제안한 정간보의 자동 오선보 변환 방법의 검증을 위해, 정간보 악보를 수기로 변환한 오선보 악보와 제안한 방법에 따라 자동 변환된 오선보 악보를 비교 분석하여 그 결과를 제시하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.11
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• pp.34-42
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• 2007

In this paper, we propose a staff-line detection and removal algorithm from a music score image obtained by a mobile phone camera. As a preprocessing technique to recognize a music score image, staff-line detection and removal should be efficiently applied to the skewed or curved images. The proposed method detects a staff-line by dividing a staff according to the degree of distortion. The number of division is calculated by dividing a staff repletely until an average of differences of y coordinates in every divided position is smaller than a threshold. Therefore, the number of division can be adaptively estimated according to the degree of the distortion. For an experiment, we make various kinds of images by rotating one from $1^{\circ}\;to\;3^{\circ}$ or curving slightly upward. The results show that the proposed method performed well on the experiment images.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2008.01a
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• pp.269-274
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• 2008

초등 음악에서 전통 국악이 차지하는 비중이 점차 커지고 있다. 하지만 정간보라는 대표적인 국악보가 있지만 제재곡의 대부분을 서양 악보인 오선보로 표기하고 있다. 제7차교육과정에서 단소 연주를 위한 한글 율명의 가로 정간보를 도입하였지만 오션보로 표기된 제재곡과는 별개로 등장하여 연관성이 부족하다. XML은 고정되지 않은 마크업 언어이며 확장성이 높고 재사용하기가 쉬운 보편적인 포맷으로 차세대 인터넷 표준 언어라고 불린다. 이에 본 논문에서는 단순히 그래픽 형식의 오선보와 정간보를 동시에 제시하는 것이 아니라 초등 국악보의 공통된 정보를 찾아내어 연관성을 제시하고 XML을 이용하여 표준화된 초등 국악보 정보를 제공하고 플래시 스크립트를 활용하여 웹으로 표현하는 시스템을 설계하고자 한다. 이런 표준화된 정보로 국악교육에서 오선보와 정간보가 일관성 있게 사용이 될 것을 기대하며 나아가 동일한 표준정보를 활용하여 세로 한자 정간보의 표현 등으로 확장될 것을 기대한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.5
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• pp.1064-1069
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• 2013

In this paper, we propose a Musical Score Recognition with SOM and Enhanced ART-1 Algorithm. First, we apply Hough transform and Otsu's binarization to the original BMP format image and extract notes from separated passages by histogram analysis with removing staff lines. Then extracted musical notes are normalized to same size by SOM algorithm and ART-1 algorithm plays the learning and recognition role. The experiment verifies that the proposed method is quite effective on printed musical score recognition.

• Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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• v.24 no.2
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• pp.106-107
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• 2002

• Proceedings of the KSEEG Conference
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• 2002.04a
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• pp.358-360
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• 2002

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2006.11a
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• pp.537-543
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• 2006

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2008.04a
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• pp.505-516
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• 2008

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.6
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• pp.1170-1175
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• 2007

This paper presents techniques to recognize music using back propagation network one of the neural network algorithms, and to preprocess technique for music mage. Music symbols and music notes are segmented by preprocessing such as binarization, slope correction, staff line removing, etc. Segmented music symbols and music notes are recognized by music note recognizing network and non-music note recognizing network. We proved correctness of proposed music recognition algorithm though experiments and analysis with various kind of musics.