현재 일렉트릭 기타 중심의 주류 대중음악 장에서 스티비 레이 본의 위상은 짧은 활동기간에도 불구하고 매우 큰 위치를 차지하는 싱어송 라이터이자 일렉트릭 블루스 기타리스트이다. 그의 영향력은 그만의 독특한 사운드와 폭발적인 무대 퍼포먼스에 이르기까지 현재까지도 많은 기타리스트들의 오마주로 남겨져 있다. 이렇게 끊임없이 재생산 되는 그의 다양한 흔적들 중 연주의 기술적인 부분인 리듬과 솔로 연주를 통해 어떠한 모습으로 나타나는지 살펴보고자 한다. 그의 대표작 중 하나인 'Pride And Joy'를 중심으로 스티비 레이 본이 들려주었던 피킹과 리듬, 스케일 등을 분석하여 그가 영향 받았으며 끊임없이 시도한 변방의 유산인 아프리칸 아메리칸의 블루스를 통해 지금의 주류 대중음악의 장의 중심에 이르기까지 그의 많은 흔적들이 어떠한 모습으로 용해되었고 이를 통해 현재까지도 얼마나 다양한 영향력과 가치를 갖게 될 많은 연구에 앞서 음미해 볼 수 있는 작은 단서가 될 것이라 본다.
본 연구는 온라인 동영상 플랫폼에 적용되는 추천 알고리듬을 이해하고자 유튜브에서 K-pop 뮤직비디오의 콘텐츠 특성과 재생 시 추천되는 연관 비디오(related video)의 관계를 규명하고 네트워크 분석을 통해 어떤 비디오가 연관 비디오로 추천되는지 살펴보았다. 분석 결과, K-pop 재생 시 비디오의 좋아요 수가 추천 순위에 영향을 주었으며 대부분 같은 채널에 속하거나 동일한 기획사에서 제작한 비디오가 연관 비디오로 추천되었다. 그리고 연관 비디오의 네트워크 분석 결과, K-pop 뮤직비디오의 네트워크가 강하게 형성되어 있으며 연관 비디오의 네트워크 분석에서 BTS의 뮤직비디오가 중심성이 높게 나타났다. 이러한 연구결과는 K-pop간의 네트워크가 강하기 때문에 K-pop을 검색 쿼리로 입력해서 비디오를 시청할 때는 연속적으로 K-pop을 즐길 수 있지만, 반대로 다른 장르의 비디오를 시청할 때는 K-pop이 연관 비디오로 추천되지 못할 수 있음을 의미한다.
본 논문에서는 오디오를 내용기반으로 분석, 분류, 검색하기 위하여 사용되어 온 특징 추출 기법의 문제점을 제시하며, 새로운 검색 방법을 위해 하나의 전처리 과정을 제안한다. 기존 오디오 데이터 분석은 샘플링을 어떻게 하느냐에 따라 특징 값이 달라지기 때문에 같은 음악이라도 다른 음악으로 인식될 수 있는 문제를 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 다양한 포맷의 오디오 데이터를 내용 기반으로 검색하기 위해 PCM 데이터의 파형 정보 추출 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하여 다양한 포맷으로 샘플링 된 오디오 데이터들이 같은 데이터임을 발견 할 수 있으며, 이는 내용기반 음악검색에 적용 할 수 있을 것이다. 이 방법의 유효성을 증명하기 위해 STFT를 이용한 특징 추출과 PCM 데이터의 파형 정보를 이용한 추출 실험을 하였으며, 그 결과 PCM데이터의 파형 정보 추출 방법이 효과적임을 보였다.
본 연구에서는 자원지향 노래심리치료를 통해 위기청소년이 경험하는 심리적 자원을 알아보고자 자원지향 노래심리치료를 구성하여, 조건부 기소유예 및 보호관찰 처분을 받은 청소년 25명을 대상으로 총 8회기 프로그램을 실행하였다. 연구자는 프로그램 종결 후 10명의 참여자를 대상으로 심층 인터뷰를 진행하여 자원 형성에 대한 질적 자료를 수집하였으며, 질적 내용분석 방법을 통해 분석하였다. 연구결과 자원지향 노래심리치료에서 참여자가 경험한 심리적 자원은 총 128개의 개념으로 나타났고, 9개의 심리적 자원 유형이 도출되었다. 9개의 심리적 자원은 '소망/원함', '도전', '인내', '성취감', '유능감', '자부심', '참자기와의 만남', '용기', '내적평가소재'로 나타났다. 이러한 연구결과는 자원지향 노래심리치료 과정을 통해 위기청소년이 경험한 다양한 심리적 자원을 규명하였다는 데 의의가 있다. 추후 연구에서는 자원지향 노래심리치료를 통해 경험하는 참여자의 심리적 변화 과정 및 치료적 역동을 심도있게 탐색할 것을 제안하였다.
악보인식기술에는 형상 매칭 방법, 통계적인 방법, 신경망을 이용한 방법, 구조적 방법 등이 있다. 본 논문에서는 핸드폰의 디지털 카메라로 얻은 저해상도 이미지를 인식하는 기술에 대해 접근한다. 이러한 저해상도 이미지에는 많은 왜곡이 포함되어 있어 기존 기술을 활용할 때 많은 문제점들을 나타난다. 문제점은 입력영상이 저해상도이며 조명 등의 촬영 상태가 좋지 않는 점이며, 인식 이전 단계 과정에서 음표 부분에 손실과 약간의 변형이 생긴다는 것이다. 이들 인식 방법들의 일반적인 흐름은 먼저, 디지털이미지를 확보하기 위해 카메라 기능을 이용하여 획득한다. 그런 후에 이진화, 오선 제거, 객체영역 분리가 이루어진 후 인식과정을 통해 악보 인식이 이루어진다. 본 연구에서는 특히 핸드폰이라는 제한적인 상황에서 탑재된 카메라를 통해 획득된 이미지를 대상으로 이러한 문제점을 극복하기 위한 인식 기술을 연구하였다. 먼저, 음표를 머리, 대, 꼬리 부분으로 분리하였다. 그리고 음표의 머리 부분에 템플릿을 적용하였고, 나머지 부분에는 패턴을 적용하여 단일 음표로 이루어진 악보에 대해서 100% 가까운 인식률을 얻을 수 있었다.
디지털 RDA 시스템은 입사된 신호의 방향으로 신호를 전송 하는 시스템이다. 디지털 RDA 시스템은 멀티패스 환경에서 신호가 동시에 수신될 경우 각 경로 신호의 벡터합의 형태로 수신되기 때문에 수신신호를 경로 별로 분리하지 못하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 하이브리드 디지털 RDA 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 2가지 모드로 동작하게 된다. 하나는 디지털 RDA 모드. 두번째는 디지털 빔포밍 모드이다. 디지털 RDA 모드는 멀티패스의 영향이 적을 경우에 적용되게 되고 멀티패스의 영향이 큰 상황에서는 디지털 빔포밍 모드가 동작하게 된다. 디지털 빔포밍 모드로 동작하게 될 경우에 우리는 MUSIC 알고리즘을 통해서 신호의 입사 방향에서 최적의 경로를 찾고 최적의 경로를 통해서 통신을 하게 된다. 제안된 시스템을 통해서 우리는 멀티패스 환경에서 디지털 RDA가 가지게 되는 단점을 보완할 수 있다.
문화 산업은 보건, 의료 산업과 함께 삶의 혜택을 누릴 수 있는 기회를 제공해 주는 분야라고 할 수 있을 정도로 현대 사회에서 많은 관심을 받고 있다. 특히, 대중적 지지 기반을 보유하고 있는 음악 산업은 대중성과 독창성이 함께 공존하여 감정을 표출하고 쉽게 접근할 수 있는 예술적 가치로 인정받고 있다. 본 논문에서는 이러한 음악산업에서 핵심적인 부분이라 할 수 있는 가수의 음악적 재능을 평가하는 지표를 설계하고자 한다. 이를 위해 동일한 음악에 대한 가수의 목소리와 일반인의 목소리에서 성도의 모양 변화에 대한 분석을 수행하기 위해 스펙트로그램 분석 요소를 적용하였으며 결과 파형의 패턴 분석을 실험하여 두 집단간의 비교, 분석을 수행하였다. 따라서 실험에 사용될 대중적 음악을 선정하고 동일 부분에 대한 가수와 일반인의 목소리를 수집하여 시간의 흐름에 따른 성도 모양의 변화를 패턴 분석하고 이를 비교, 분석하여 음악성을 평가할 수 있는 지표를 설계하였다.
맞춤형 교육을 위해 학습자에 맞는 학습 경로를 탐색하는 것은 필수적이다. 유전 알고리즘은 해공간이 매우 커서 결정적 방법으로 해를 구하기 어려울 때 타당한 시간 내에 최적해를 찾게 해준다. 본 연구는 유전 알고리즘을 이용하여 200개 코드를 가진 악보 27개를 대상으로 학습자 부담을 최소화하고 단계별 학습량을 균등하게 분산함으로써 학습 효과를 최대화 할 수 있도록 학습 경로를 최적화하였다. 학습 컨텐츠가 27개만 되어도 학습 경로의 순열 크기는 $10^{28}$을 넘지만, 본 연구에서 구현한 도구로 평균 20분 이내에 최적해를 구할 수 있었다. 실험 결과는 유전 알고리즘이 다양한 목적의 맞춤형 교육을 위한 복잡한 학습 경로 설계에 효과적임을 보여주었다. 제안한 방법은 다른 교육 도메인에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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