본 논문은 기계학습 기반 자동악보전사 모델의 입력에 음악적인 정보를 추가하는 방법을 통해 원하는 성능 향상을 얻는 방법을 다루었다. 여기서, 추가한 음악적인 정보는 각 시간 단위마다 발생하는 음고 개수 정보이며, 이는 정답지에서 활성화되는 음고 개수를 세는 방법으로 획득한다. 획득한 음고 개수 정보는 기존 모델의 입력인 로그 멜-스펙트로그램 아래에 연결하여 사용했다. 본 연구에서는 네 가지 음악 정보를 예측하는 네 종류의 블록이 포함된 자동악보전사 모델을 사용하였으며, 각 블록이 예측해야하는 음악 정보에 해당하는 음고 개수 정보를 기존의 입력에 추가해주는 간단한 방법이 모델의 학습에 도움이 됨을 확인했다. 성능 개선을 검증하기 위하여 MIDI Aligned Piano Sounds(MAPS) 데이터를 활용하여 실험을 진행하였으며, 그 결과 모든 음고 개수 정보를 활용할 경우 프레임 기준 F1 점수에서 9.7 %, 끝점을 포함한 노트 기준 F1 점수에서 21.8 %의 성능 향상을 확인하였다.
각 나라마다 고유한 음악이 있으며 또한 그 음악을 표현하는 전통적인 방식이 존재한다. ㄱ러나 서양음악의 도입으로 우리음악의 표현까지도 서양화가 되어있다. 전통음악을 원형대로 보존하기 위해서는 선조들이 사용하였던 기보법을 사용하는 것이 올바른 일이라고 여겨지므로, 우리나라의 전통악보 중 그 우수성이 인정되는 정간보를 컴퓨터를 통하여 편리하게 처리 할 수 있는 시스템을 개발하였다. 정간보에는 악기마다 서로 다른 표현 방법들이 존재하므로, 이번 시스템은 그 중에서 단소를 위한 처리를 주된 목표로, 컴퓨터를 이용한 기보법과 오선보로의 변환, 그리고 마디신호로의 변환과 연주를 중점으로 개발하였다.
음악 연구에 따른 컴퓨터의 역할이 점차 중요한 비중을 차지함에 따라 보다 효과적인 악보 인식 방법이 요구된다. 기존의 악보 인식 방법에서는 특정 수정 프로그램에서 만든 악보만 그 프로그램에서 재수정과 재생이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 이미 작성 되어있는 악보들을 자동으로 인식하고 재생을 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 악보 인식 방법은 수평 히스토그램을 이용하여 악보 이미지의 오선을 제거한 후, grassfire 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 악보 구성 기호들을 추출한다. 추출된 악보 구성 기호들은 악보 구성 기호의 특징을 이용하여 음표와 쉼표, 그 외의 기호들로 분리한다. 분리된 음표 기호들은 박자마다 다른 음표 형태의 특징을 이용하여 다시 세밀하게 분리하고 쉼표와 그 외의 기호들은 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 인식한다. 인식된 악보 구성 기호들을 이용하여 각각 정보를 저장하고 향후에 악보 구성 기호에 해당하는 음의 재생을 용이하게 한다. 제안된 악보 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 50장의 악보 영상을 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 제시한 악보 영상의 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
본 논문에서는 다양한 구조와 기호를 가지는 국악 악보인 정간보를 XML(Extensible Markup Language)을 이용하여 디지털 파일로 저장하는 방법에 대해 제안한다. 이를 위하여 정간보의 구조에 대하여 분석을 하고, 정간보기보에 활용되는 기호를 분류하고, 기호의 사용 형태에 대해 분석을 하였다. 이러한 분석을 기반으로 다양한 정간보의 구조와 기호를 포함하는 정간보 악보 기술 방법을 DTD(Document Type Definition) 로 정의하였다. 제안한 방법의 검증을 위하여, 정간보로 기보된 악보를 제안한 DTD에 따라 XML로 기술하였고, 정간보 악보가 기록된 XML을 해석하고 이를 정간보 형태로 나타내어주는 프로그램을 구현하여, XML로 기술된 정간보 악보가 적절하게 해석되고 정간보 악보 형태로 보여주는 것이 가능함을 보였다.
본 연구는 사물인터넷(IoT)을 기반으로 원격으로 악보를 넘기기 위한 시스템에 대한 연구이다. 음악인들이 음악을 연주할때 악기를 연주하면서 동시에 악보를 넘겨야 되는 경우가 발생한다. 이때 음악에 대한 몰입도가 떨어진다. 이러한 문제를 해결하고자 본 연구에서는 사물인터넷(IoT)기반으로 악보 자동 페이지 넘기기 시스템을 제안하였다. 본 시스템의 특징은 손을 사용하지 않더라도 발을 이용하여 원격으로 조정가능하다. 본 시스템은 블루투스(Bluetooth)를 탑재한 무선 스마트 버튼(Wireless Smart Button)과 이를 조작할 수 있는 어플리케이션(App)으로 구성된다. 스마트 버튼의 설계는 아두이노(Arduino)기반의 오픈소스를 사용하였다. 그리고 이를 활용할 수 있도록 어플리케이션(App)을 설계하여 직관적인 UI를 제안하였다.
음악 연구에 따른 컴퓨터의 역할이 점차 중요한 비중을 차지함에 따라 효과적인 악보 인식과 효율적인 악보의 편집 및 수정 방법이 요구된다. 기존의 수동 입력 방식에서는 악보를 부정확하게 입력하여 수정하는 경우에는 작업시간이 많이 소요되며, 각 수정 프로그램에서 만든 악보는 특정 프로그램에서만 재수정이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 이미 작성 되어있는 악보들을 자동으로 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 악보 인식 방법은 수평 히스토그램을 이용하여 악보 이미지의 오선을 제거한 후, 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 Grassfire 알고리즘을 적응하여 악보 구성 기호들을 추출한다. 추출된 악보 구성 기호들은 hierarchical ART2 알고리즘을 적용하여 인식된다. 제안된 악보 인식 방법 의 성능을 평가하기 위해 100장의 악보 영상을 대상으로 실험한 결과, 제시된 hierarchical ART2 알고리즘을 이용한 악보 영상의 인식 방법이 효율적임을 확인하였다.
지금까지 전통음악분야의 현대적 구현은 민간 연주자들에 의하여 음악을 계승 발전시켜왔다. 특히 농악놀이에 현대적 해석을 가미한 사물놀이는 전통음악 현대화의 일등공신이다. 그러나 전통문화에 대한 공학적 분석은, 에밀레종의 맥놀이 분석, 징의 RIM깊이에 따른 음향의 변화 등 다양한 분야에서 이루어지고 있으나, 전통문화와 IT의 융합은 접근하는 사례가 전무한 실정이다. 본 논문에서는 전통음악을 현대화시킨 사물놀이를 사물놀이 고유의 풍모를 살린 전통인형과 함께 임베디드 시스템으로 제작하고, 사물놀이 연주가 수록된 정간보를 디지털악보로 변환하여 악보 내용을 바탕으로 사물놀이 인형들이 각각 사물놀이 악기를 연주하여 사물놀이 본연의 조화를 이룰 수 있는 시스템을 구현하였다.
인터넷 기술의 급격한 발달과 함께 인터넷은 교수-학습 도구로서의 중요한 역할을 하게 되었다. 타 교과 교육과 마찬가지로 음악교육에서도 중요성이 나날이 증가하고 있다. 음악교육이 의미 있게 이루어지기 위해서는 음악에 대한 기본 개념을 이해하고 이를 바탕으로 학생 스스로가 능동적으로 참여하는 활동이 필요하다. 본 연구에서는 기존의 교수방법에서 한 단계 발전하여 플래시를 활용한 교수 학습 모형을 제시하고자 한다. 텍스트와 플래시 애니메이션으로 구성된 학습내용은 아동의 적극적인 참여로 진행되도록 설계 구성하였으며 학습내용의 결과를 즉시 확인할 수 있어 텍스트위주로 학습할 때 보다 쉽게 이해할 수 있을 것이다. 플래시를 음악교과에 적극적으로 활용한다면 학습효과는 커질 것으로 예상한다.
MusicXML 파일로 표현되는 수직적으로 화음을 결정할 수 있는 충분한 정보가 있는 호모포니(homophony) 4부 합창 형식의 음악에서 화음 이름을 자동으로 판단하고 사용된 음계와 검출된 화음 이름을 이용하여 조성을 자동으로 검출하는 알고리듬을 기술한다. 화음 이름은 사용된 조에 관계없이 분석이 가능한 구성 화음의 절대적인 이름이나 환경에 따라 두 개 이상의 화음 이름으로 결정될 수 있는 여러 상황이 존재하게 되는데, 몇 가지 파라미터를 이용하여 상황에 가장 적절한 화음을 선택하는 알고리듬을 기술한다. 또한 사용된 음들을 이용하여 음계를 추정하고, 구해진 화음 이름과 추정된 음계를 이용하여 음악의 조성을 파악하는 알고리듬을 기술한다. 조성이 결정되었으면 다시 조성과 파악된 조성을 기반으로 화음을 표기하고 MusicXML 파일로 출력한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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