Melody is defined as adding spatial dimension to the rhythm which is temporal concept. Being able to understand melodic pattern and to reproduce the pattern also requires cognitive skills. Since 1980, there has been much research on the relationship between academic skills and music cognitive skills, and how to transfer the skills learned in music work to the academic learning. The study purported to examine various research outcomes dealing with the correlational and causal relationships between musical and academic skills. The two dominating theories explaining the connection between two skills ares are "neural theory" and "near transfer theory." The theories focus mainly on the transference of spatial and temporal reasoning which are reinforced in the musical learning. The study reviewed the existing meta-analysis studies, which provided evidence for positive correlation between academic and musical skills, and significance of musical learning in academic skills. The study further examined specific skills area that musical learning is correlated, such as mathematics and reading. The research stated that among many mathematical concepts, proportional topics have the strongest correlation with musical skills. Also with reading, temporal processing also has strong relationship with auditory skills and motor skills, and further affect language and literacy ability. The study suggest that skills learned in the musical work can be transferred to other areas of learning and structured music activities may be every efficient for children for facilitating academic concepts.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.18
no.3
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pp.335-347
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2015
Music industry is considered as a creative industry, which tends to locate within a city. However, there is very few paper analysing spatial patterns of music industry in Korea. This study aims to understand music industry's value chain and its location pattern; whether it is clustered or dispersed. In detail, music industry contains five sub-industry: planning, manufacturing, distribution, sales and performance. Locational pattern of each sub-industry is tested by GIS and hot spot analysis. There are several findings from this research. First, value chain of music industry make clusters and have a spatial autocorrelation. Second, the result shows that music industry makes a hotspot area at Gangnam, Guro, Mapo and Jongro-Junggu.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1998.06e
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pp.49-52
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1998
콘서트홀의 음향상태를 평가하기 위해서는 설문지를 통하여 주관적인 선호도를 조사하는 방법과 측정을 통하여 객관적인 지표를 뽑아내는 방법이 있다. 콘서트홀의 음향특성에 영향을 주는 가장 중요한 객관적 지표로서는 친밀도, 공간감, 잔향시간, 명료도, 음의 따뜻함, 라우드니스 등을 들 수가 있다. 국내에서 가장 대표적인 콘서트홀이라고 할 수 있는 예술의 전당 음악당에 대해서 위의 개관적 지표 중 5가지 요소를 실제 측정을 통해 추출하였다. 그 결과 예술의 전당 음악당은 친밀도와 공간감 면에서 조금 부족한 면을 보여 주었고 나머지 3가지 요소에 있어서는 클래식 연주에 적합한 콘서트홀로서의 결과를 보여 주었다. 공간감과 친밀도를 향상시키기 위해서는 음악당 천장에 반사판을 설치하는 것이 필요하다고 사료된다.
Serial Music, introduced by A. Sch nberg, is a one of the important composition techniques. This music style has features of pantonality and atonality, so it generates unique atmosphere of modern music. In this paper, we introduce an method of generating serial music using mathematical algorithm. This method generates music that satisfy the requirement that the number of pitches belonged to each pitch class are exactly same, though the requirement is less strict than Sch nberg's definition. To do this, our method uses space-filling curves traversing the twelve tone matrix, which is constructed by the serial series, its inversion and its transpose. Using these curves, we can generate a music that has all notes in the matrix exactly once and adequate repeatness because of the curve's locality. Result music, therefore, can be more suitable for people that are not familiar with modern music, while maintaining the features of pantonality and atonality. This paper also introduces a method of generating extended serial music that uses serialism of duration and dynamic of notes, using multi-dimensional space-filling curves.
Either in music or in language, sound plays its role by taking up the fixed multi-spaces in one's consciousness. Music space differs from auditory space whose aim Is to perceive the positions and identities of the outer things. While auditory space is based on the interests of the outer things, music space is based on the indifference. We discuss the notion of space because it is where symbols reside. Categorial perception about the phonemic restoration describes the ability of a listener how to use his own intelligence to acknowledge and fill the missing points; however, musical perception can be explained as a positive regression to avoid colloquial logic and danger of segmentation in the course of auditory experience and phonation acquisition by an infant. About the question on the difference of the listening to the language sound and other sound, auditory mechanism proceeds language sound the same as other types of sound. But there are another theories which claim that brain proceeds the farmer differently from the latter. The function of music has not been discovered as clear as that of language; music has much more meanings in comparison with language.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.508-510
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2003
스마트 공간은 사용자의 간섭을 최소화하면서, 사용자의 패턴. 상태, 위치등을 파악하여 사용자에게 알맞은 서비스를 제공하는 환경이다. 스마트 공간에서 개인화된 정보를 이용하여 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 개인화된 정보를 묵시적으로 추출할 수 있도록 모델링 해야 하며, 한 공간에서 다수의 사용자가 있을 경우에 발생할 수 있는 선호도의 충돌을 해소할 수 있도록 하여야 한다. 본 연구에서는 스카트 공간에서 음악에 대한 개인화된 정보를 추출하여 음악 서비스를 제공하는 MOUSAI 시스템을 제안하였다. MOUSAI 시스템은 한 공간에서 여러 사람이 있을 경우, 발생할 수 있는 사용자들간의 취향의 차이를 조절하여 다수의 사용자가 만족할 수 있는 음악을 선곡하여 준다 또한, 환경적 요인인 시간과 장소. 사용자의 음악에 대한 성향을 고려하여 좀 더 정확한 추천을 할 수 있도록 한다.
Kim, Dong-Mun;Park, Gyo-Hyeon;Lee, Dong-Hun;Lee, Ji-Hyeong
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.04a
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pp.109-112
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2007
온라인 음악 시장이 점차 커지고 있다. 이에 따라 사용자를 위한 다양한 서비스가 요구되고 있다. 하지만 현재 적용되는 서비스는 통계적인 수치에 기반하는 순위권 나열 혹은 테마나 장르별 음악 소개에 그치고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 성향에 가까운 음악을 분석하고 이를 추천하는 방법을 제시한다. 음악 추천 시스템을 위해 우선 사용자의 성향을 분석하기 위하여 사용자가 청취했던 음악의 음파를 분석하여 특성을 추출하여 벡터로 나타낸다. 하지만 추출된 성향과 다른 음악의 성향을 비교해야 하는데 음악의 양이 방대하기 때문에 시간이 오래 걸릴 수 있다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해 공간 분할을 통해 검색의 범위를 축소시키고, 음악을 빠르게 추천한다. 실험 결과, 사람의 주관적인 해석이 아닌 음파의 해석을 통해 보다 객관적이고 자동화된 추천 방법을 구현할 수 있었다. 그리고 같은 성질의 음악이 추천되어짐을 확인할 수 있었다.
The purpose of this study is to identify the functional role of music, which is one of the main elements that make up PC games. To this end, theme music by genre of PC game was divided through analysis and then the relationship between variables was analyzed by visually positioning the distance between 'music type', 'structural element of music' and 'image' using multiple correspondence matching analysis. As a result, it was confirmed that there was a difference in location between the types of music by game genre, the structural elements of music, and the characteristics of the image.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.1
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pp.793-800
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2015
This study is to analyze correlation between Daniel Libeskind's architecture works and the effects as a series of music works be learning in youth and opera "Aron and Mose". The results showed that First, Libeskind created convergence of invisible line by borrowing the composition of freely flowed scales in score from his architecture. Second, he composed geometrical shapes of contrapuntal reiteration based on double tune in music structure, in other words forms of polyphonic proportion. and he expressed the geometrically, freely line rhythm by planning composition of multidimensional spaces, "Hybrid", planning the contrast of material, form by results of Intertextually combination between Architecture and Music. Third, he tried to express the pain, fear, anxiety, etc. of the past spatially, and constructed "the spaces of absence" on his works through inspiration from Arnold Sch$\ddot{o}$nberg's works.
Computing music similarity is an indispensable component in developing music search service. This paper focuses on learning a music similarity function in order to boost cover song identification performance. By using the probabilistic linear discriminant analysis, we construct a latent music space where the distances between cover song pairs reduces while the distances between the non-cover song pairs increases. We derive a music similarity function by testing hypothesis, whether two songs share the same latent variable or not, using the probabilistic models with the assumption that observed music features are generated from the learned latent music space. Experimental results performed on two cover music datasets show that the proposed music similarity improves the cover song identification performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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