본 연구의 목적은 PC게임을 구성하는 주요한 요소 중 하나인 음악의 기능적 역할을 알아보는데 있다. 이를 위해 PC 게임의 장르별 테마음악을 분석 유목을 통해 구분한 후 다중 대응일치분석을 사용하여 '음악종류', '음악의 구조적 요소', '이미지' 간의 거리를 시각적으로 위치화하여 변인간의 관련성을 분석하였다. 그 결과 게임 장르별 음악의 종류와, 음악의 구조적 요소, 이미지의 특성별 공간의 위치적 차이가 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 프랙탈 이론을 이용한 새로운 자동 작곡 알고리즘을 제안한다. 사용자는 L-System에서 시작 상태 및 생성 규칙들을 설정함으로써 다양한 프랙탈 형태를 정의 및 조정할 수 있다. 본 연구에서는 먼저 L-System과 확률을 이용하여 비대칭인 프랙탈 트리를 생성한다. 그리고 생성된 프랙탈 트리의 이미지를 기반으로 음악화 기법을 이용하여 음악을 생성한다. 본 논문에서는 다음 두 가지 방법을 소개한다. 첫째로, 이미지의 x축과 y축을 음의 크기와 음정으로 매핑하여 단선율 음악을 생성한다. 둘째로, 이미지의 x축과 y축을 시간과 음정으로 매핑하여 다성음악을 생성한다. 본 논문에서 제시하는 방법을 이용하여 사용자는 프랙탈의 재귀적인 특징이 반복성으로 나타나는 음악을 생성할 수 있으며, 프랙탈 트리의 모습을 음악적 구조로 갖는 음악을 생성할 수 있다.
감성 지능형 컴퓨팅은 컴퓨터가 학습과 적응을 통하여 인간의 감성을 처리할 수 있는 감성인지 능력을 갖는 것으로 보다 효율적인 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 가능하게 한다. 감성 정보들 중 시각과 청각 정보인 음악 이미지는 짧은 시간에 형성되고 기억에 오랫동안 지속되기 때문에 성공적인 마케팅에 있어서 중요한 요인으로 꼽히고 있으며, 인간의 정서를 이해하고 해석하는데 있어서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 사용자의 감성키워드(짜증, 우울, 차분, 기쁨)를 고려하여 매칭된 음악과 이미지를 검색하는 시스템을 구축하였다. 제안된 시스템은 인간의 감성을 4단계 경우로 상황을 정의하며, 정규화 된 음악과 이미지를 검색하기 위해 음악 이미지 온톨로지와 감성 온톨로지를 사용하였으며, 이미지의 특징정보를 추출, 유사성을 측정하여 원하는 결과를 얻게 하도록 하였다. 또한, 이미지 감성인식정보를 분류하기위해 대응일치분석과 요인분석을 통한 성컬러와 감성어휘를 하나의 공간에 매칭하였다. 실험결과 제안된 시스템은 4가지 감성상태에 대해 82.4%의 매칭율를 가져올 수 있었다.
애니메이션은 일반 영화와 마찬가지로 이미지와 사운드가 결합하여 의미와 감동을 만들어낸다. 유리 노르슈테인의 <이야기 속의 이야기>는 다양한 음악과 음향효과가 이미지와 잘 결합했다는 점에서, 애니메이션 사운드 분석의 좋은 사례가 되는 작품이다. 본 연구는 이 작품 속에서 사운드가 어떤 기능을 하면서 의미를 만드는가를 분석하는데 초점을 맞춘다. 일반적으로 사운드는 대사, 음악, 음향효과라는 세 개의 영역으로 나눠지며, 애니메이션은 각 영역에 독특한 미학적 특성이 있다. 대사에 사용되는 목소리는 캐릭터의 이미지에 맞춰 창조되며, 음악에서는 특별히 이미지와 리듬의 결합이 중요하다. 음향효과 면에서도 애니메이션에서는 단순한 소리의 모사가 아닌 움직임의 묘사라는 성격이 강하다. 본 연구는 이 세 가지 영역으로 나눠 사용된 사운드를 분석하되, 청점과 주관적 사운드, 사이음의 개념도 분석을 위해 사용했다. 작품에 사용된 러시아 자장가는 멜로디의 변주와 반복을 통해 전체 내러티브의 모티브로 기능을 한다. 아기와 늑대의 청점을 통한 주관적 사운드의 사용은 작품의 중심을 이루고 있는 캐릭터에 특별한 위상을 부여한다. 음악과 이미지의 반복적 결합, 음향효과의 언어적이고 주석적인 기능, 그리고 비교적 관습적인 음악과 음향사용은 작품의 가독성과 감동을 높여준다는 것들은 이 작품의 전체적 사운드사용의 특징이다.
본 논문에서는 음악이 음악 아닌 다른 대상의 이미지나 분위기를 의미 있는 구조로 만들어주는 연상 작용을 전제로 하여 하나의 음악적 아이디어, 선율 라인, 또는 음악 스타일이 영화 속 캐릭터와 결합되는 예들을 실제 작품에 근거해 고찰하였다. 여기에 포함된 음악 자료는 1950년대를 전후한 미국 영화의 주요 작가들의 작품들로서, 영화의 결합력에 기여하는 음악이 주로 어떤 방식으로 특정 인물이나 집단, 상징적 의미 등을 캐릭터화 하는가를 분석하였다.
애니메이션은 종합영상예술이다. 배경음악과 그림이 미지의 동조(Sync)는 매우 중요하다. 본 작품은 일반적인 애니메이션 작품처럼 그림의 스토리를 생각하며 배경음악을 선정하지 않고, 먼저 배경음악을 감상한 후 그 음악에서 느끼는 작가의 감정(feeling)을 추상적인 이미지 애니메이션으로 제작한 실험 작품이다. 대학에서 수많은 실험적 애니메이션 작품을 연구하고 제작해 봄으로서 창의적인 애니메이션제작과 우리나라 애니메이션 산업을 발전시키는데 일조 할 수 있을 것이다.
일반적인 기술향상에는 원가절감, 효율화, 품질의 향상, 고부가가치화등 여러가지 측면이 있지만 술 및 식품류에 음악을 들려주는 기술은 상품의 이미지를 좋게 함으로써 부가가치를 높일수 있다. 그러나 인간과는 달리 술 및 식품에서는 음악을 듣는 방법이 다르므로 그들에게 적절히 들려주는 방법이 필요하다.
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 연구는 컬러영상에서 특정소리를 연상시킬 수 있는 공감각 인지현상에 기반하여 컬러이미지에서 음악요소로 변환하는 시스템의 구현을 최종 목표로 한다. 이는 빛과 소리의 물리적 주파수정보사이의 유사도를 기반으로 이루어진다. 입력 컬러영상은 우선 컬러모델변환이론에 기초하여 색상(Hue), 채도(Saturation) 및 명도(Intensity)영역으로 변환된다. 음계, 옥타브, 크기 및 시간길이 등의 음악적 성분들이 HSI 컬러모델의 각 영역으로부터 추출된다. 기본주파수(F0, Fundamental Frequency)는 색상 및 명도 히스토그램에서 추출되고, 크기 및 시간길이성분은 명도와 채도 히스토그램에서 추출된다. 실험에서, 제안된 시스템은 표준 C 및 VC++ 기반에서 실현되었고, 최종적으로 WAV 포맷의 사운드파일이 생성되었다. 시뮬레이션 결과를 통해서 입력 컬러영상에서 추출된 음악적 요소들이 출력 사운드신호에 반영됨을 알 수 있었다.
본 연구는 예술심리치료 및 심상유도의 접근을 통해 영상치료로서의 시각적, 청각적 표현 범위와 치료요소를 찾는데 목적을 두고 있다. 현재 인간의 사회 활동 중에 생기는 정신적 육체적 스트레스를 예방 및 해소하기 위해 이루어지는 치료 활동 중 영상을 이용한 심리치료의 노력이 다방면으로 행해지고 있다. 치료의 형태는 주로 예술심리치료에 속하는 이미지와 기능음악, 클래식 등을 결합한 영상과 음향의 복합적 활용 방식이 주를 이루고 있다. 그러나 이는 치료적 요소에 초점을 두고 체계적인 제작이 되지 앉아 심리치료의 한계를 드러내고 있다. 따라서 본 연구에서는 먼저 기존의 병원, 테라피 공간 및 공공장소에서 일반인을 대상으로 행해지고 있는 영상심리치료의 현황을 파악하고, 행해지는 치료 형태 분류를 통해 색채.미술심리치료에서 사용되어지는 이미지 활용과 음악치료 기법 중 GIM(Guided Imagery and music: 음악과 심상유도) 활용을 중심으로 일반인을 대상으로 하여 실험연구를 진행하였다. 실험 대상물은 영상이미지와 음향의 두 가지 자극이 복합되어 혹은 단일의 자극으로 주어지는 경우를 구분하여 정서적 반응을 조사하고, 전반적인 치료영상에 대한 선호도 조사를 통해 긍정적 정서를 불러일으키는 이미지 및 음향 요소를 도출한다. 이는 향후 영상심리치료의 체계적인 가이드라인 제작과 평가 척도 개발을 위한 기초 자료로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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