• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.259-262
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• 2011

최근 들어 소리의 세기나 하모니, 템포, 리듬 등의 다양한 음악 신호 특성을 기반으로 한 음악 무드 분류에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 음악 무드 분류의 정확도를 높이기 위하여 음악 신호 특성과 더불어 노래 가사와 소셜 네트워크 상에서의 사용자 평가 등을 함께 고려하는 멀티 모달 음악 무드 분류 기법을 제안한다. 이를 위해, 우선 음악 신호 특성에 대해 퍼지 추론 기반의 음악 무드 추출 기법을 적용하여 다수의 가능한 음악 무드를 추출한다. 다음으로 음악 가사에 대해 TF-IDF 기법을 적용하여 대표 감정 키워드를 추출하고 학습시킨 가사 무드 분류기를 사용하여 가사 음악 무드를 추출한다. 마지막으로 소셜 네트워크 상에서의 사용자 태그 등 사용자 피드백을 통한 음악 무드를 추출한다. 특정 음악에 대해 이러한 다양한 경로를 통한 음악 무드를 교차 분석하여 최종적으로 음악 무드를 결정한다. 음악 분류를 기반한 자동 음악 추천을 수행하는 사용자 만족도 평가 실험을 통해서 제안하는 기법의 효율성을 검증한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2004.11a
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• pp.308-313
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• 2004

In this paper, we compared and analyzed the discrimination performance of speech/music about combinations of each features parameter. Audio signals are classified into 3 classes (speech, music, speech and music). On three types of features, Mel-cepstrum, energy, zero-crossings used to the experiments. Then compared and analyzed the best of the combinations between features to speech/ music discrimination performance. The best result is achieved using Mel-cepstrum, energy and zero-crossings in a single feature vector (speech: 95.1%, music: 61.9%, speech & music: 55.5%).

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.97-98
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• 2015

기술의 발전과 함께 한 전자음악 제작 기법은 디지털 시대가 본격화 되면서 컴퓨터와 소프트웨어로 확대되고 있다. 샘플링 기법 또한 컴퓨터와 소프트웨어의 발달로 새로운 음악 창작 기법 영역으로 인정받고 있다. 저작권과 윤리적인 문제가 남아 있지만 변형의 음악으로서 새로운 음악 기법과 창조적인 음색 창조가 가능한 샘플링은 현재까지 많은 뮤지션들에의해 사용되고 있다. 본 연구는 샘플링의 발전 양상과 실제 전자음악에서 사용된 샘플링을 분석해 전자음악 제작에서의 샘플링의 과정과 음색 제작을 분석해 보고자 케미컬 브라더스(Chemicl Brothers)의 <스타 기타(Star Guitar)>의 샘플링 방법을 분석해 보았다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1996.04a
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• pp.162-164
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• 1996

다른 배경음악의 종류와 수준이 어떻게 컴퓨터 문서편집작업의 수행능력에 영향을 주는지를 알아보기위해 18명의 대학생을 대상으로 2인자 혼합인자 실험계획법을 이용하여 실험을 실시하였다. 실험에 사용된 독립변수로는 "클래식, 록, 그리고 한국민속음악"의 3종류를 갖는 음악형태와 "Low (60~65dB), High(80~85dB)"의 2수준을 갖는 음악크기이며, 분석을 위해 수집된 종족변수치는 문서편집작업의 완료시간 및 작업에러수이다. 분산분석을 이용한 통계분석 결과, 높은 (80~85 dB) 배경음악수준하에서는 낮은 (60~65 dB) 수준에 비해 통계적으로 문서편집작업의 완료시간이 많이 걸렸으며, 특히 록음악이 높은 수준으로 연주될때는 낮은 수준에 비해 유의하게 많은 문서편집작업에러가 발생하였다. 많은 문서편집작업에러가 발생하였다.

• Journal of Music and Human Behavior
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• v.9 no.2
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• pp.53-67
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• 2012

Improvisational music therapy is known to promote social engagement in children with autism. This study investigated salient features that characterize the engagement of the child with autism and the therapist in improvisational music therapy. Through video analysis of the children's behavior, this study sets out to investigate what engages children with autism into mutual play with the therapist in improvisational music therapy by measuring the shared musical elements between the child and the therapist during musical synchronicity episodes and the children's choice of instruments. A repeated measures, a crossover design was employed in two different conditions (n = 10). Children were randomly assigned into two groups; group 1 participated music therapy first, followed by play therapy second. Group 2 followed the reverse order. Specific target behaviors were analyzed in the selected sessions 1, 4, 8 and 12. As expected, improvisational music therapy produced markedly more and longer events of musical synchronicity in children with autism than the play sessions with toys (p < .001). Rhythm and dynamic appeared to be the two most salient elements during musical synchronicity events between the child and the therapist. Observational findings confirmed that horns and whistles were the most frequently selected instruments in music therapy, whereas a dollhouse set was in play therapy by children with autism. The clinical implications and the details of these findings are discussed further.

• Journal of Music and Human Behavior
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• v.20 no.1
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• pp.21-46
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• 2023

The purpose of this study was to review the literature on music intervention research with North Korean defectors, focusing on posttraumatic growth. Eleven research papers were searched and selected to examine their general characteristics, intervention content, and therapeutic basis of music interventions for North Korean defectors. The investigated variables were related to posttraumatic growth-related aspects in changes in individuals, intervention goals, measurement tools, outcomes depending on developmental stages of the participants. The analysis showed that music provided a safe and familiar environment, which facilitated voluntary participation. Through music interventions, it was confirmed that individuals were able to discover their inner strength, leading to improved adaptability in daily life; positive changes were experienced in the social and relational aspects; and confidence in the future was strengthened. By reviewing music interventions with North Korean defectors, this study can present implications for music interventions with people who have experienced trauma and require assistance in fostering posttraumatic growth.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.1075-1080
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• 2009

이 글은 Music Information Retrieval(MIR) 기법을 사용하여 오디오 콘텐츠의 리듬 정보를 자동으로 분석하고 이를 시각화하는 방법에 대해 다룬다. 특히 MIR을 활용한 간단한 시각화(sound visualization) 어플리케이션을 소개함으로써 음악 정보 분석이 디자인, 시각 예술에서 다양하게 활용될 수 있음을 보이고자 한다. 음악적 정보를 시각 예술로 담아내려는 시도는 20세기 초 아방가르드 화가들에 의해 본격적으로 시작되었다. 80년대 이후에는 컴퓨터 기술의 급속한 발전으로 사운드와 이미지를 디지털 영역에서 쉽게 하나로 다룰 수 있게 되었고, 이에 따라 다양한 오디오 비주얼 예술작품들이 등장하였다. MIR은 오디오 콘텐츠로부터 음악적 정보를 분석하는 DSP(Digital Signal Processing) 기술로 최근 디지털 콘텐츠 시장의 확장과 더불어 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 웹이나 모바일에서는 이미 다양한 상용 어플리케이션이 적용되고 있는데 query-by-humming과 같은 음악 인식 어플리케이션이 대표적인 경우이다. 이 글에서는 onset 검출(onset detection)을 중심으로 음악적 리듬을 분석하는 알고리즘을 살펴보고 기본적인 조형원리에 따라 이를 시각화하는 어플리케이션의 예를 소개한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.8
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• pp.43-52
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• 2013

The purpose of this paper is researching musical elements to analyze plagiarism between two sources. We first search digital music elements to analyze music source and examine how to use these in plagiarism analysis using compiler techniques. In addition we are used open source Java API JFugue to process complex MIDI music data simply. Therefore we designed music plagiarism analysis system by using MusicString which is supported in JFugue and construct AST after investigate MusicString's syntax processing elements to manipulate music plagiarism analysis efficiently. So far music plagiarism analysis is evaluated emotionally and subjectively. But this paper suggests first step to build plagiarism analysis systemically. If this research is well utilized, this is very meaningful to standardize systemically which music is plagiarized or not.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.13 no.2
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• pp.481-486
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• 2018

In this paper, we aimed to analysis EEG signals related to the relativity between musical stimuli and human brain activity for the arithmetical calculation and present the experimental results. We use two kinds of musical stimuli, one is a sedative tendency music and the other is a stimulative tendency music. The SMR wave and Mid-beta wave are analyzed because of the concentration. In our results, the sedative tendency music is not more interfere with human brain activity for the arithmetical calculations than the stimulative tendency music.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.3
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• pp.337-342
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• 2010

The rise of music resources has led to a parallel rise in the need to manage thousands of songs on user devices. So users are tend to build play-list for manage songs. However the manual selection of songs for creating play-list is bothersome task. This paper proposes an auto play-list recommendation system considering user's context of use and preference. This system has two separate systems: mood and emotion classification system and music recommendation system. Users need to choose just one seed song for reflection their context of use and preference. The system recommends songs before the current song ends in order to fill up user play-list. User also can remove unsatisfied songs from recommended song list to adapt user preferences of the system for the next recommendation precess. The generated play-lists show well defined mood and emotion of music and provide songs that user preferences are reflected.