• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (B)
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• pp.135-140
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• 2008

최근 주변에서 다양한 음악분수를 찾아볼 수 있다. 음악분수의 연출을 위해서는 음악과 동기화되는 물의 움직임을 정의하는 음악분수 시나리오가 요구된다. 하지만 일반적으로 이러한 시나리오는 전문가들에 의하여 생성되기 때문에, 비용적인 문제로 인하여 다양한 음악에 대한 시나리오가 생성되지 못하고 있는 현실이다. 본 논문에서는 예제 기반 방식을 이용하여 자동으로 음악 분수의 시나리오를 생성하는 방법을 제안한다. 즉 기존에 전문가들에 의하여 생성되었던 음악분수의 시나리오를 분석하여 데이터베이스화 시킨 후, 이를 새롭게 합성하여 시나리오를 생성한다. 또한 음악분수 시나리오 생성에서 중요하게 요구되는 음악과 물 모양의 동기화를 위하여 본 논문에서는 임의의 음악이 들어왔을 때, 이 음악의 비트를 추출한 후 비트를 단위로 시나리오를 합성하게 된다. 사용자 실험결과 본 기술에 의하여 자동 생성된 시나리오는 전문가가 생성한 시나리오와 큰 차이가 나지 않음을 알 수 있었다. 본 기술을 이용하면 음악분수 시나리오를 생성할 때 요구되는 시간을 크게 줄일 수 있으며, 이로 인해 음악분수의 유지비용을 크게 절감할 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제9권5호
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• pp.80-86
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• 2010

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.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 3부
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• pp.176-182
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• 2007

본 연구에서는 사용자가 즉석에서 연주한 곡에 대응하는 춤 동작을 자동으로 생성하는 기술을 제안한다. 본 기법은 먼저 댄서로부터 모션 캡쳐 받은 춤 시퀀스를 분절화한 후 사용자가 신디사이저를 통해 직접 연주하여 얻은 MIDI 데이터를 분석해 음악에서의 특징점을 추출한다. 그리고 분절화 한 모션의 세그먼트들을 음악에 맞춰 다시 배열하여 새로운 춤 시퀀스를 생성함으로써 사용자가 연주한 음악과 어울리는 춤 동작을 자동으로 생성한다. 이를 위해 세 단계의 작업을 수행하게 되는데, 첫 번째 단계에서 모션 캡쳐를 통해 얻게 된 데이터에서 캐릭터의 위치와 자세를 기준으로 하여 긴 시퀀스를 의미 있는 작은 춤 동작으로 분절화한다. 두 번째 단계에서는 사용자의 연주를 통해 획득한 MIDI를 분석하여 특징점을 추출하고, 마지막 단계에서는 이를 바탕으로 음악에 기반한 음악과 동작을 합성한다. 본 연구는 음악과 댄스의 리듬감이 파괴되지 않도록 합성함으로써 우리의 연구는 기존 연구에 비해서 훨씬 자연스러운 춤 시퀀스를 결과물로 만들어 낸다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.337-342
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• 2010

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.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.618-622
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• 2008

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.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권2호
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• pp.204-211
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• 2016

본 논문에서는 주어진 코드 진행에서 비화성음을 활용한 화려한 멜로디를 자동으로 생성하는 새로운 진화적 자동 음악 작곡 시스템을 제안한다. 전체 시스템은 리듬 생성과 멜로디 생성의 두 단계로 나누어지며, 사용자 설정 파라미터로 제어되는 리듬 적합도 평가 함수와 화성학 기반으로 설계된 멜로디 적합도 평가 함수, 그리고 멜로디 최적화 성능 향상을 위해 설계된 음악적 문맥을 고려한 진화연산을 소개한다. 제안하는 리듬 적합도 평가 함수의 최적화에서 표준 유전알고리즘과 엘리티즘이 적용된 유전알고리즘, 차분진화 알고리즘, 그리고 입자군집최적화 알고리즘의 비교 실험을 하였으며, 멜로디 적합도 평가함수 최적화에서 위 4가지 알고리즘과 제안하는 진화연산을 적용한 유전알고리즘과의 비교 실험을 통해 성능을 검증하고, 생성된 멜로디에 대한 음악적 분석을 수행하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.733-738
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• 2008

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.

• 한국게임학회 논문지
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• 제1권1호
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• pp.88-93
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• 2001

디지털 미디어의 복사 용이성은 저작권 문제를 일으켰고 이로 인해 기존 음악을 게임 배경음악으로 사용하는데 어려움이 표출 되었다. 게임의 주요 요소 중 하나인 게임 배경음악을 선정하는 것은 중요한 문제이다. 본 연구는 DNA 염기배열에 의한 게임 배경 음악 생성 방법을 제시하여 게임 배경을 쉽게 생성하게 하였다. 현존 하는 DNA는 매우 많은 종류가 있으므로 여기서 얻을 수 있는 게임 배경 음악은 무한하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.842-848
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• 2020

아이튠즈, 스포티파이, 멜론 등 음악시장은 바야흐로 스트리밍의 시대로 접어들었고, 음악 소비자의 취향에 맞는 음악 선곡과 제안을 위해 음악장르 자동 구분 시스템에 대한 요구와 연구가 활발하다. 이전 논문에서 제안한 소프트 맥스를 이용한 딥러닝 음악장르 자동구분 투표 시스템을 더욱 발전시켜 생성적 적대 신경망(GAN)을 이용하여 이전 시스템의 미흡한 점이었던 장르 미분류 곡들에 대한 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 이전 연구에서는 전체 곡을 작은 샘플 로 나누고 각각의 샘플을 CNN 분석하여 그 결과들의 총합으로 장르 구분을 하는 투표 시스템으로 곡 장르분류 정확도를 높일 수 있었다. 하지만 곡의 스펙트로그램이 곡의 장르를 파악하기에 모호한 곡의 경우에는 미분류 곡으로 남겨놓을 수밖에 없었다. 이 논문에서는 생성적 적대 신경망을 이용하여 미분류 곡의 스펙트로그램을 판독하기 쉬운 장르의 스펙트로그램으로 바꾸어 미분류 곡의 장르 구분 정확도를 높이는 시스템을 제안하고 그 실험결과 기존 방식에 비해 우수한 결과를 도출해낼 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.1-10
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• 2015

멜로디를 바탕으로 코드 악보를 생성해주는 작업은 음악의 채보 및 편곡과 직결되는 중요한 악보 작업이다. 하지만 자연스러운 코드악보 생성을 위해서는 풍부한 화성학적 배경 지식이 요구되기 때문에 음악 입문자들이 수행하기에는 큰 어려움이 따른다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 멜로디 악보를 입력받아 자동으로 코드 악보를 생성하는 프로그램 'ACGP(Automatic Chord Generating Program)'를 개발하였다. ACGP는 유전알고리즘에 기반을 두어 다양한 화성학적 요인들과 사용자가 원하는 곡의 분위기를 효율적으로 고려할 수 있으며 이를 통해 더욱 화성학적으로 안정된 완성도 높은 코드 악보를 생성할 수 있다. 또한 편리한 사용자 인터페이스를 통하여 음악에 처음 접하는 비전문가들도 손쉽게 작업할 수 있도록 구현되었다. 또한 ACGP로 생성된 코드악보와 일반적으로 통용되는 코드악보를 비교 분석함으로 써 프로그램의 적절성을 입증하였다.