점자악보는 시각장애인들이 음악을 배우고 즐길 수 있게 하는 필수적인 교육적 자료이다. 현재 우리나라에서는 전자점자악보의 제작은 국립장애인도서관에서 신청제작 할 수 있으며 점자악보제작 및 교육에 특성화 된 시각장애인음악 재활센터에서 가장 많이 제작되고 있다. 그러나 대부분의 전국의 지역별 점자도서관은 점자악보의 분류조차 되어 있지 않고 소장하는 점자악보의 수도 다른 점자도서에 비해 비중이 낮다. 본 연구는 국립장애인도서관의 점자악보 제작과 그 현황을 파악하여 점자악보의 제작의 정확성과 시각장애인들이 점자악보를 사용함에 있어 효율성이 있는지를 알아보고자 한다. 그리고 각 지역별 점자도서관의 점자도서의 수와 그 안에서의 점자악보의 비중을 알아보고 전자점자악보의 필요성과 DB구축의 필요성을 제안하고자 한다. 시각장애인들의 음악교육 및 예술활동을 위한 전자점자악보의 활성화와 체계화를 통해 우리나라의 시각장애인들이 장애인 당사자주의를 바탕으로 더 좋은 문화적, 예술적 환경을 조성하는데 일익을 담당하고자 한다.
내게 원하는 영화나 드라마, 음악등의 디지털 콘텐츠를 핸드폰이나, 노트북, PMP를 자유자재로 다운로드 받을 수 있는 자동판매기가 올 하반기부터 본격 설치될 전망이다. 다양한 종류의 디지털 콘텐츠를 인터넷에 접속할 필요 없이 손쉽고 빠르게 다운로드 받을 수 있다는 점이 강점이다. 자판기의 새로운 분야가 열린다는 점에서 기대가 클수밖에 없다. 이 제품을 기술 개발한 한국전자통신연구원(ETRI)을 찾아 앞으로 어떻게 디지털 멀티미디어 콘텐츠 자동판매기 시대가 구현될지를 조명했다.
음악은 컴퓨터 음악, 인간-컴퓨터 상호작용, 데이터 청각화 그리고 최근 들어 컴퓨터 애니메이션이나 가상환경등에서 중요한 부분을 차지해왔다. 지금까지 음향의 모델링이나 함성 등 음향 자체에 대한 요소 기술들에 관해서는 많은 연구가 진행되었으나 앞으로 컴퓨터 애니메이션, 가상환경 등과 같이 영상의 동작과 음향이 서로 밀접하게 연관된 분야에서는 음향을 동작과 통합 처리할 수 있는 기술이 필수적이다. 따라서 본 고에서는 컴퓨터 애니메이션이나 가상환경 등에서 영상 내 물체의 움직임, 그와 동기된 음향의 자동생성 기술의 원리, 그 요소 기술들, 그리고 앞으로의 전망 등을 기술한다.
본 논문에서는 기존 쇼핑몰의 상품 판매 기능을 이용해 음악 관련 컨텐트를 취급할 수 있는 전자상거래 시스템의 개발에 대해 제안하였다. ASP기반으로 동작하며, 일반적인 상품 판매 기능 이외에 악보를 검색, 판매할 수 있는 기능을 추가했다. 악보는 SMF(Standard Midi File)를 소스로 사용해 기존의 인쇄물 흑은 비트맵, 포스트 스크립트 타입의 악보에서는 불가능했던 여러 가지 기능들을 가지며, Music ML을 이용해 악보로 표현하도록 했다. 개발한 시스템을 실제로 사용하기 전에 시뮬레이션을 통해서 검증하였다.
지금까지의 정보통신 서비스는 사용자에게 필요한 정보를 제공하거나 사용자와 사용자를 연결해주는 통로로서의 서비스를 제공하여 왔으나, 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크 기술을 기반으로 한 유비쿼터스 서비스는 사용자가 처한 상황에 기반하여 정보 제공은 물론 필요한 행위까지도 제공하여 사용자의 욕구에 가장 근접한 서비스 제공에 초점을 두는 컨시어지형 서비스가 될 것이다. 이러한 서비스는 사용자의 기호 및 상태, 또는 상황 등의 다양한 정보에 근거하여 서비스를 제공할 수 있어야 하며, 이를 위한 효과적인 접근 방법으로는 사용자의 다양한 정보를 각각의 대리자에게 처리를 하게 하는 멀티 에이전트 기술일 것이다. 본 연구에서는 음악이나 그림을 활용하여 신체적, 정신적 질환을 치료하는 음악 치료나 그림 치료인 Art-Therapy를 유비쿼터스 서비스의 구현 사례로 기술한다. 사용자의 신체적 또는 정신적 상태 및 환경 정보를 센서를 활용하여 측정하고 그 측정된 데이터에 근거하여 사용자의 상태를 판단하고 이에 따라 음악 및 미술 작품을 시청각으로 제공함으로써 치료 효과를 얻는다. 본 연구에서의 Art-Therapy 서비스는 FIPA에서 제안한 멀티 에이전트 기반 구조인 에이전트 플랫폼을 기반으로 구현하였다.
본 논문에서는 실제 방송 환경에 적용 가능한 방송용 음원 모니터링 시스템을 구축하기 위한 사전연구로 방송 오디오 신호로부터 음악신호 구간을 자동으로 검출할 수 있는 시스템을 제안하였다. 음악구간과 비음악구간의 구분을 위한 특징으로는 사람의 음성 발화 특성을 반영하여 에너지 표준편차와 log 에너지 표준편차 그리고 log 에너지 평균 등 3개의 간단한 시간영역 특징들을 사용하였으며 최종 음악신호 구간 판별은 각 에너지 한계값(threshold)을 이용한 Rule-base 분류를 기반으로 하였다. 실제 FM 라디오 방송 신호를 24시간 녹음하여 진행한 모의실험에서 음악구간 인식률은 96%, 비-음악구간 인식률은 87%를 나타내어 방송용 음원 모니터링 시스템의 전처리기로 손색이 없음을 확인할 수 있었다.
최근 원음 반주기에 대한 관심이 증가됨에 따라 고가의 스튜디오 직접 녹음 방법 대신 보다 저렴한 방법을 시도하고 있다. 그 구체적인 방법으로는 가수의 음악 앨범에서 가수의 목소리만 제거하여 원음 반주 음원을 만드는 것이다. 본 논문에서는 스테레오로 녹음된 반주음악에서 보컬을 분리하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 두 단계로 구성된다. 첫 단계는 보컬을 검출하는 단계이다. 이 단계에서는 MFCC를 가지고 SVM 방법을 이용하여 입력 신호를 보컬 부분과 비보컬 부분으로 분리한다. 두 번째 단계에서는 보컬 부분에 대해 각 주파수 빈별로 선택적 주파수 차감을 수행한다. 제안하는 방법으로 보컬을 제거한 음악에 대한 청취실험에서 상대적으로 높은 만족도를 보여준다.
본 논문은 사전에 학습된 기억으로 공감각 현상을 지각할 수 있는 의도적인 공감각으로 영상에서 음악으로 변환하는 시스템을 구현하였다. 영상에서 변환정보로 색상(Color), 질감(Texture), 모양(Shape)을 사용하여 음악의 멜로디(Melody), 하모니(Harmony), 리듬(Rhythm) 정보로 변환하였다. 정적인 영상에서 단조로운 음이 반복되는 것을 최소화하고 영상에 있는 정보를 표현하기 위해 색상의 분포도에 따라 확률적으로 멜로디를 선택하여 출력함으로써 자연스럽게 음을 구성할 수 있도록 하였고, 영상에서 질감은 통계적 질감 특징 추출방식인 GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix)의 7가지 특징으로 하모니의 장조와 단조를 표현하였다. 마지막으로 모양은 영상의 외곽선을 추출한 후 주파수 성분 분석인 허프 변환(Hough Transform)을 이용해 선 성분을 검출하여 각도의 분포에 따라 리듬을 선택하는 방식으로 음악을 생성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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