• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.28 no.2
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• pp.119-126
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• 2009

This paper describes the non-stringed guitar composed of laser strings, frets, sound synthesis algorithm and a processor. The laser strings that can depict stroke and playing arpeggios comprise laser modules and photo diodes. Frets are implemented by voltage divider. The guitar body does not need to implement physically because commuted waveguide synthesis is used. The proposed frets enable; players to represent all of chords by the chord glove as well as guitar solo. Sliding, hammering-on and pulling-off sounds are synthesized by using parameters from the voltage divider. Because the pitch shifting corresponds to the time-varying propagation speed in the digital waveguide model, the proposed model can synthesize vibrato as well. After transformation of signals from the laser strings and frets into parameters for synthesis algorithm, the digital signal processor, TMS320F2812, performs the real-time synthesis algorithm and communicates with the DAC. The demonstration movieclip available via the Internet shows one to play a song, 'Arirang', synthesized by proposed algorithm and interfaces in real-time. Consequently, we can conclude that the proposed synthesis algorithm is efficient in guitar solo and there is no problem to play the non-stringed guitar in real-time.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.743-744
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• 2023

타브(TAB) 악보는 주로 현악기에서 쓰이는 악보로, 일반적으로 생각하는 오선보 대신 악기의 줄 수만큼 선을 긋고 그 선 위에 프렛의 위치를 숫자 또는 문자로 표기한 형식의 악보이다. 본 논문에서는 입력된 PDF 형식의 타브 악보에서 OpenCV 를 사용하여 음표 및 악상 기호를 인식하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자가 인식을 원하는 PDF 형식의 악보를 입력하면 PDF 파일을 PNG 파일로 변경한 뒤, 이를 OpenCV 를 활용하여 음표의 길이, 프렛의 위치 등 연주에 필요한 요소들만 객체 검출한 뒤 Tesseract 로 인식한다.

• Polymer Science and Technology
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• v.26 no.2
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• pp.163-167
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• 2015

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2002.11a
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• pp.287-289
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• 2002

기타 네크의 정밀 제작은 정확한 음률을 만드는데 매우 필요하다 보다 정확한 2/sup -1/12/을 이용하여 플랫 간격을 정확하게 맞추고 음쇠의 양 끝을 개량하여 기타줄이 밖으로 밀려나가지 않도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.119-122
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• 2015

기타를 처음 접할 때 겪는 어려움은 크게 운지법과 곡에 대한 이해다. 연주자마다 곡의 연주 방법이 상이하기 때문에 한 곡에 대해서도 다양한 타브 악보가 존재한다. 이 논문은 타브 악보를 인식하여 연주를 수행하는 휴대 가능한 시스템 설계를 제안한다. 기 연구된 악보 인식은 5선 기반의 악보를 대상으로 하였으며 수평 히스토그램을 사용하여 5선을 제거 한 뒤 나타나는 기호들을 인식했다. 본 논문에서는 6선인 타브 악보 인식 및 연주 시스템을 휴대 기기에서도 사용 가능하게 설계하여 많은 연산 양이 요구되는 선 제거 과정을 거치지 않는다. 템플릿 매칭 기법으로 전체 악보에서 타브 악보의 영역을 탐색하고, 탐지된 영역 안에서 선의 시작점을 탐색한다. 선의 시작부터 끝까지 가상 블록을 사용하여 선에 존재하는 공백을 탐지하고, 공백의 분할을 이용해 프렛을 분할하며, 프렛 인식은 프로토타입 기반 분류기를 이용하여 97.0%의 인식률을 보였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.8 no.1
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• pp.19-26
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• 2019

In this paper, the classification performance of learning algorithms is compared for TAB digit recognition. The TAB digits that are segmented from TAB musical notes contain TAB lines and musical symbols. The labeling method and non-linear filter are designed and applied to extract fret digits only. The shift operation of the 4 directions is applied to generate more data. The selected models are Bayesian classifier, support vector machine, prototype based learning, multi-layer perceptron, and convolutional neural network. The result shows that the mean accuracy of the Bayesian classifier is about 85.0% while that of the others reaches more than 99.0%. In addition, the convolutional neural network outperforms the others in terms of generalization and the step of the data preprocessing.