본 연구는 GIM 음악치료사의 GIM 치료에서의 음악선택에 대하여 고찰하고자 하는 것이다. 학술지 데이터베이스 7개와 음악치료 전문학술지 9개를 대상으로 1964년부터 2013년까지의 연구를 검색하였다. 검색어는 "Guided Imagery and Music", "GIM", "Helen Bonny", "Bonny method", "Music and Imagery", "BMGIM"였다. 초기 검색된 모든 연구의 초록을 확인하여 1차 선정된 126개의 연구에서 음악선택이 명시된 12개의 연구를 최종 선택하여 내러티브 문헌 고찰을 하였다. 12개의 연구에 대한 문헌고찰 결과 GIM 치료사들은 내담자의 이슈와 관련된 기분, 정서, 느낌의 특색(quality), 치료에서 다루어지는 내담자의 주제(theme)와 연관성이 있는 음악을 선택하였다. 이중 특히 5개의 연구에서는 내담자의 상태(state)와 연관 지을 수 있는 음악을 여러 음악요소를 분석적으로 고려하여 선택함으로써 보다 개연성을 가진 음악선택의 이유를 확인할 수 있었다. 문헌고찰을 위해 선택된 126개의 연구 대부분은 사례연구로 연구자 고유의 관점으로 질적으로 기술하고 있어 연구들 간의 공통점을 도출하는 것에는 한계가 있었다. 본 문헌고찰 연구를 통해 음악중심의 심층 음악심리치료기법인 GIM에서 음악선택에 대한 임상적 근거 마련을 위해 보다 기초적인 연구가 필요함을 확인할 수 있었다.
대중음악에서의 가사는 인간의 감정을 전달하는 하나의 감성 표현으로 음악 요소와 서로 밀접한 관련이 있다. 인간이 느끼는 감정 상태에 따라 음악을 선택하는 기준이 달라지며, 이러한 선택은 음악의 선호도와 유행에 민감한 영향을 미친다. 본 연구는 신나는 이라는 감성을 중심으로 가사와 템포, 조성, 화성진행, 전조 등의 음악 요소를 분석하고 감정에 따른 가사와 음악요소의 비교분석을 통하여 음악과 인간의 감성과의 상관관계를 연구하고자 한다.
음악의 생산과 수요 증가와 함께 사용자의 장치에 저장되어 있는 음악을 관리하기 위한 관심 또한 증가하고 있다. 일반적으로 사용자는 음악을 효과적으로 관리하기 위해 재생 목록을 작성하고 이를 선택하는 방법을 사용하고 있다. 하지만 현재 사용되는 재생 목록의 작성 방법은 음악을 사용자가 직접 선택해야 하는 한계를 안고 있다. 따라서 재생 목록을 자동으로 작성하여 사용자에게 제공해주는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 음악사용의 상황과 취향을 고려하여 자동으로 재생 목록을 생성해주는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 음악적 무드 (Musical mood) 분류 시스템과 음악 추천 시스템, 두 가지 별개의 시스템으로 구성되어 있다. 사용자는 음악을 추천 받기 위해 단지 하나의 음악을 선택한다. 그러면 시스템은 자동으로 재생 목록을 생성하기 위해 선택된 음악과 유사한 무드의 음악을 재생 목록에 추가한다. 사용자는 재생 목록에 추가된 음악 중 자신의 취향에 맞지 않는 음악을 제거하여 취향에 적합한 음악을 반복적으로 추천 받을 수 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템의 실험과 평가를 위해 실제 음악을 수집하였으며 시스템을 통해 생성된 재생 목록을 분석하여 사용자의 취향이 보다 정확히 반영된 것을 확인하였다.
본 연구는 비음악 전공자들의 음악치료 진로선택과정 경험을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 서울지역에 소재한 대학의 음악치료전공 대학원생 중 학부에서 음악을 전공하지 않은 학생 5명을 대상으로 심층면담 하여 근거이론 도출을 위한 예비연구를 수행하였다. 연구 결과, 비음악 전공자들의 음악치료 진로선택과정은 삶의 구체적 목표 설정에 대한 지속적인 동기와 취업이나 진학과 같은 현실적인 자극을 받아 사회인으로서의 역할 결정에 대한 갈등을 경험하는 것으로 유발되었다. 이는 자신을 둘러싼 현실적인 상황과 음악치료에 대한 구체적인 탐색을 야기하였고, 개인적 특성과 외부적 요인 그리고 음악적 배경이 상호작용 하였다. 그 경험은 자신의 본능과 잠재성에 깊이 관여하고 있는 '음악아(Music Child)'와의 관계 재설정을 통한 '자기(self)' 통합과 성장의 추구로 이어졌다. 또한 관계 속에서 의미 있는 존재가 되고자 하는 욕구가 진로선택 과정에서 자신의 포부를 구체화 할 수 있도록 지속적인 영향을 미쳤다. 이 연구는 비음악 전공자들이 음악치료학으로 진로를 선택하게 되는 과정을 분석함으로써 음악치료에 입문한 비음악 전공자들에 대한 실제적 정보를 제공했다는 점에서 그 의의가 있다.
스트리밍 기술이란 전송되는 데이터를 마치 끊임없고 지속적인 물 흐름처럼 처리할 수 있는 기술을 의미한다. 멀티미디어 데이터의 각 블록이 원격 서버로부터 네트워크를 통해 클라이언트에 도착하는 즉시 재생을 시작하는 방식이다. 본 논문에서는 인터넷 스트리밍 기술을 이용한 배경음악 전송시스템을 제안한다. 이 시스템은 하나의 서버에서 여러 개의 음악 채널을 인터넷을 통하여 전송하고 다수의 클라이언트에서 각각 원하는 음악 채널을 선택하여 음악을 들을 수 있도록 한 것이다. 인터넷을 통하여 사용자가 원하는 최신 음악과 장르, 세대, 날씨 등에 맞는 음악을 선택할 수 있고 끊이지 않는 음악을 제공함으로서 사용자의 만족도를 높이고 불필요한 매체 구입비용도 절약할 수 있다.
음악 스트리밍 서비스의 대중화로 음악의 소유 없이 언제든 원하는 듣고 싶은 노래를 들을 수 있게 되었다. 넓어진 선택권은 역설적으로 노래를 선택하기 어렵게 만들었다. 이러한 선택의 어려움을 극복하기 위해 음악 추천에 대한 관심이 높아졌고 판도라와 Last.fm과 같은 상용 서비스뿐 아니라 음악 정보 검색 분야의 연구자들도 다양한 추천 시스템을 제안하였다. 내용 기반 필터링과 협업 필터링 방식이 주류인 기존의 추천 시스템은 음악 감상의 주요 요인인 맥락을 고려하지 않았다는 한계점을 지니고 있다. 본 논문에서는 음악을 선택하는 맥락 중 주요한 요인인 감정을 이용한 노래간 유사도 측정 방법을 제안하여 새로운 추천 시스템에 대한 가능성을 탐색한다. 노래의 감정 추출에 가사를 이용하였고 가사에서 노래의 구조도 추출해 노래의 의미적 분석을 시도하였다. 실험을 통해 제안한 모델이 기존의 추천 시스템에 비해 작은 계산 복잡성으로 기존 모델과 유사한 성능을 보일 수 있음을 보였다.
20세기 음악은 다르다. 이로 인하여 20세기 음악은 이전의 음악과 공통점을 찾아볼 수 없는 음악, 단절된 음악으로 인식되어왔다. 본 연구는 단절된 음악으로 여겨져 온 20세기 음악의 음악사적 연속성을 증명하기 위해 다윈의 진화론을 존 케이지 <4분 33초>에 적용해 보았다. 소리가 없는 음악으로 늘 논란의 대상이 되어온 <4분 33초>를 진화론의 관점에서 바라본다면, 이는 서양음악 속에 늘 존재해온 쉼표와 그 명맥을 같이한다. 쉼표는 음악 기보가 시작된 이래, 그 형태와 의미 면에서 다양한 변이를 거쳤으며, 20세기에 이르러 하나의 음악으로 존중될 정도의 확장을 이루었다. 이렇게 확장된 쉼표 위에 전기 개발이 이룩한 새로운 음악 환경이 접목되었고, 이로 인해 <4분 33초>가 20세기를 선도하는 음악으로 선택될 수 있었음을 주장하고자 한다. 본 연구는 다름의 출현이 단절과 고립이 아닌 관점의 전환으로 이어져야 함을 <4분 33초> 연구를 통하여 제안 해보고자 하였다.
즉흥음악치료는 자폐아동들의 사회적 상호작용을 증진시킨다고 알려져 있다. 본 연구는 즉흥음악치료에서 치료사-내담자간의 상호작용의 음악적 동시성 및 선택대상을 규명하는 것을 목적으로 한다. 또한 즉흥음악치료 상황에서 일어나는 상호작용의 핵심적 요인을 음악요소 분석을 통해 규명하고자 하였다. 본 연구는 악기를 주로 사용하는 즉흥음악치료를 장난감을 사용하는 놀이치료 상황과 비교했으며, 두 가지 치료를 무작위 배치하는 교차설계를 이용하였다 (n = 10). 특정 회기별 목표행동분석(1, 4, 8, 12회기)을 실시하고, 반복측정 분산분석을 활용하였다. 분석결과 치료사와 아동간의 음악적 동시성의 빈도와 기간이 즉흥음악치료에서 장난감 놀이치료 상황에 비해 현저히 높게 나타났다 (p < .001). 또한 리듬과 다이내믹이 치료사와 아동간의 음악적 동시성을 가능케 하는 주요 요소로 측정되었다. 즉흥음악치료에서 자폐아동들은 나팔과 각종 호루라기를 가장 자주 선택했고, 장난감 놀이 상황에서는 인형의 집을 제일 많이 선택했다. 본 연구는 학령 전 자폐아동과 일하는 음악치료 임상가들에게 유용한 정보를 제공한다.
본 논문에서는 사용자가 음악을 직접 선곡하지 않고 락, 트로트, 댄스, 힙합, 발라드 등 5가지의 장르 중 사용자가 선호하는 음악의 장르를 추천하는 시스템을 구현하였다. 실시간으로 연주되는 음악에서 Bass Drum 신호를 추출ㆍ분석하여, 기본적으로 한 마디에 소요되는 시간, 주법, 진폭 등 세가지 파라메터를 이용하여 5가지 장르로 분류하였다 선택 곡 수와 들은 시간으로 퍼지 추론을 통해 각 장르에 대한 사용자 만족도를 평가한다. 평가된 만족도에 의해 사용자가 선호하는 장르의 음악을 제공하는 시스템을 제안한다.
본 논문은 웹 상에서 음악을 듣는 사용자의 음악 취향을 평가 한 후, 취향에 맞는 인터페이스를 추천하는 시스템을 구현하였다. 초기 음악 취향 평가 단계에서는 평가 요소인 장르, 가수, 최신곡에 대한 사용자 데이터와 평가 요소에 대한 실험을 통해 얻은 중요도를 이용하여 퍼지측도.적분을 수행한다. 수행 결과 값이 높은 음악의 평가 요소에 의해 인터페이스를 추천하고, 추천된 인터페이스에 대한 선택 곡 수와 들은 시간으로 퍼지 추론을 통해 인터페이스에 대한 만족도를 평가한다. 평가된 만족도에 의해 중요도를 변경시킴으로써 사용자의 취향에 맞는 인터페이스를 제공하는 시스템 을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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