본 연구에서는 영상의 분위기를 심층 합성곱 신경망을 통해 8 가지로 분류하고, 이에 맞는 배경 음악을 적용하여 동영상을 자동적으로 생성하였다. 수집된 이미지 데이터를 바탕으로 다층퍼셉트론을 사용하여 분류 모델을 학습한다. 이를 활용하여 다중 클래스 분류를 통해 동영상 생성에 사용할 이미지의 분위기를 예측하며, 미리 분류된 음악을 매칭시켜 동영상을 생성한다. 10겹 교차 검증의 결과, 72.4%의 정확도를 얻을 수 있었고, 실제 영상에 대한 실험에서 64%의 오차 행렬 정확도를 얻을 수 있었다. 오답의 경우, 주변의 비슷한 분위기로 분류하여 동영상에서 나오는 음악과 크게 위화감이 없음을 확인하였다.
본 논문에서는 차량 내의 멀티미디어 시스템에 장착되는 엔터테인먼트 기능 중의 하나인 음악스토리 자동생성 기술을 소개한다. 음악스토리 비디오 자동생성 기술은 개인이 소지하고 있는 휴대폰을 차량 내의 멀티미디어 시스템과 연결하여, 휴대폰 안에 저장된 음악과 사진의 결합을 통해 음악비디오를 자동으로 생성하는 멀티미디어 요소기술로서, 사용자에게 분위기에 맞게 음악을 들으면서 생성된 음악스토리 비디오를 즐기는 기능을 제공한다. 음악스토리 비디오 자동생성 기술에 대한 성능은 음악분류, 사진분류, 핵심단어 검출 등의 정확도와 생성된 음악스토리 비디오를 시청한 사용자의 MOS 결과를 통해 측정되었다.
최근 음악을 장르로 분류하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 분류는 전문가들 마다 분류하는 기준이 서로 상이하여 정확한 결과를 도출하기가 쉽지 않다. 또한 새로운 장르 출현 시, 새롭게 정의해야하는 번거로움이 발생한다. 따라서 음악을 장르로 구분하기 보다는 감정형용사들로 분류, 검색하여야 한다. 선행연구에서는 밝고 어두움을 기준으로 음악을 분류 하였다. 본 논문에서는 선행연구를 포함하여 사람이 느끼는 감정 중, 격렬함과 잔잔함, 그리고 웅장함과 가벼움 등, 3가지 분류 기준을 가지고 분위기에 알맞은 검색을 위한 감정 형용사 기반의 음악 분류 시스템을 제안한다. 분류 알고리즘으로는 Support Vector Machine을 개선한 알고리즘인 Variance Considered Machines을 이용하였으며, 총 525개의 곡을 분류 시도한 결과, 약 85%의 분류 정확도를 나타내었다.
머신러닝을 활용한 이미지 분류는 단순 사물을 넘어서 사람의 감성과 같은 추상적이고 주관적인 개념에도 적용되고 있다. 이 중에서도 합성곱 신경망을 통한 이미지의 감정 분류 연구가 더욱 활성화되고 있다. 그럼에도 다양한 멀티미디어들을 머신러닝 알고리즘으로 분석하고 이를 의미있는 결과로 재생성하기는 매우 복잡하고 까다롭다. 본 연구에서는 기존 연구를 개선시켜 음악 데이터를 다층퍼셉트론 모델을 통해 분류된 이미지와 결합한 동영상을 파이썬의 다양한 라이브러리를 통해 자동으로 생성하였다. 이를 통해 특정 분위기로 분류된 이미지들과 이에 어울리는 음악을 매칭시켜 유의미한 새로운 멀티미디어를 자동으로 생성할 수 있었다.
본 논문에서는 개인화된 분위기 분류 모델 대신에 대중의 분위기 분류 모델을 제안한다. 분위기 판별 성능을 개선하기 위해 두 가지 접근 방법을 선택하였는데, 그 첫 번째가 표준편차에 기초한 특징축소이다. 이는 음악의 특징을 추출하기 위해 사용하는 MIRtoolbox에서 추출되는 391개의 특징들을 모두 사용할 경우의 성능 저하 문제를 해결하기 위한 방법이다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 특징축소 방법이 기존의 차원 축소 방법인 R-Square와 PCA보다 성능이 좋음을 확인할 수 있었다. 그리고 특징축소 방법만으로는 성능 개선에 한계가 있어 두 번째 개선방법으로 단위 신경망을 사용하여 추가의 성능 개선을 시도하였다. 실험결과 이 역시 유효한 성능 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.
근대 음악이 탄생하고 성장했던 바로크 시대의 음악은 영화를 위해 작곡된 음악은 아니지만 영화에 다양한 형태로 삽입되어 영화 전체의 분위기와 서사를 이끌어가고 등장인물의 감정과 내면세계를 표현하는데 중요한 기능적 역할을 담당한다. 이에 본 연구는 영화 <친절한 금자씨>에 사용된 테마곡인 비발디(A. Vivaldi)의 Cantata Rv.684를 포함한 5곡의 바로크 작품을 조성, 템포, 다이내믹, 음형, 음정, 화성, 리듬, 악기 편성, 장르 등의 다양한 관점을 통해 분석한 후 바로크 음악이 영화 속에서 어떠한 서사적 기능과 역할을 가지는지에 대해서 연구해 보고자 한다.
음열 음악은 쇤베르크가 창시한 20세기 음악의 중요한 작곡 기법중 하나이다. 이 음악은 범조적인 혹은 무조적인 특정을 가지며, 이로 인하여 독특한 현대 음악의 분위기를 생성하게 된다. 본 논문에서는 수학적 알고리즘을 이용하여 음열 음악을 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서 소개하는 방법은 음열음악에 대한 쇤베르크의 엄격한 정의보다는 더욱 자유로운 형태를 띄지만, 전체 음악 내에서 12개의 음이 사용되어야 한다는 규칙은 만족한다. 이를 위하여 원형 음열 및 원형 음열의 전위과 전조로 구성되어있는 음열도표를 자유롭게 탐색하는 공간 채움 곡선을 이용한다. 임의의 공간을 한번만 탐색하는 성질을 가진 이 곡선을 사용함으로써, 음열 도표에 있는 모든 음을 한번씩 사용하면서도 적절한 반복성을 띄는 음악을 생성할 수 있다. 따라서 생성된 음악은 원래의 음열 음악의 특징인 범조성 및 무조성을 유지하면서도 현대음악에 친숙하지 않은 사람들에게도 보다 쉽게 접근하는 음악을 생성할 수 있다는 장점이 있다. 또한 다차원 공간 채움 곡선을 이용하여 음의 길이 및 세기까지 음열을 사용하는 더욱 확장된 형태의 음열음악을 생성하는 방법도 소개한다.
본 논문에서는 음악 수사법에 기초한 악곡의 주제선율 추출법을 제시한다. 이는 음향학적 신호처리 기술을 이용하는 기존의 수리적인 방법과는 구별된다. 본 방법을 이용한다면 주어진 곡에서 두 마디 정도의 주제선율을 추출해 낼 수 있어, 원하는 곡을 짧은 시간 안에 선별하거나 특정 곡의 전체적인 분위기를 미리 추측해 보는 것이 가능할 것이다.
이 연구는 작품분석을 통해 작품에서 나타난 모던댄스(modern dance)와 컨템포러리댄스(contemporary dance)의 차이를 분석하고 논의하는 것을 목적으로 두었으며, 그 결과 모던댄스와 컨템포러리댄스를 움직임, 음악, 무대미술 이라는 세 가지의 키워드로 나뉠 수 있었다. 크게 모던댄스는 신체의 확장, 서정적인 분위기의 음악, 근육의 섬세한 움직임을 통한 춤의 본질을 표현하게 되었고, 컨템포러리댄스는 신체의 분절, 전자음과 강한 비트, 정형화 되지 않은 조명과 락 콘서트를 연상하는 이미지를 연출할 수 있었다.
본 연구는 고속도로휴게소 종사자의 직무스트레스에 따른 음악활용을 알아보기 위해 U시와 G도에 소재한 고속도로휴게소 종사자 150명을 대상으로 조사연구를 실시하였다. 음악활용 25문항, 직무스트레스 24문항, 개인변인 4문항, 총 53문항으로 구성한 150부의 설문지를 배포한 후, 회수한 140부 중 불충분한 6부를 제외한 총 134부를 분석하였다. 그 결과 첫째, 고속도로휴게소 종사자는 음악감상을 노래부르기나 악기연주에 비해 선호하였으며, 주로 혼자 집에서 대중음악을 감상하는 것으로 나타났다. 둘째, 음악활용 목적은 기분전환, 편안함, 즐거움, 해소감, 활력감 순으로 나타났다. 셋째, 직무스트레스에 따른 고속도로휴게소 종사자의 음악활용은 전반적인 차이를 보이지 않았으나, 선호 음악 분위기와 음악을 통해 해소감을 얻는 정도가 유의하게 다른 것으로 조사되었다. 이는 고속도로휴게소 종사자의 요구와 필요에 맞는 효과적인 음악융합 프로그램 개발에 기초자료를 제공할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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