본 연구에서는 음악 스트리밍 서비스의 이용자 수가 점차 늘어가는 추세 속에서 사용자들에게 개선된 사용성을 가진 앱을 제공하고자 Screen Test기법과 실시 전후로 인터뷰를 진행하는 방식으로 사용성 테스트를 실시하고, Performance Measurement방식과 Contextual Inquiry방식을 사용하여 사용성 테스트 진행하였다. 사용성 테스트는 10대부터 50대 사용자 각 1명씩 진행하였으며 서비스 사용자가 많은 멜론, 유튜브 뮤직, 지니, FLO앱에서 진행하였다. 사용성 테스트 결과 아이콘이 기능을 충분히 나타내지 못하고 상호 작용 가능한 버튼으로 인식되지 못하여 사용자가 지나치는 점, 기능이 활성화 되었을 때 시각적 효과 부족으로 사용자가 인지하지 못하는 문제, 기능 배치가 연속적이지 않아 끊기는 사용성을 가지는 문제점을 도출하였다. 이에 대해 각 앱에 대해서 아이콘을 직관적으로 변경하고, 기능 활성화 시 화면의 시각적 효과를 추가하며, 기능이 연속성을 가지도록 위치 조정을 하는 등의 사용자 화면 개선안을 시각적 자료와 함께 제시했다.
우리나라 대중음악에서 소울음악은 뛰어난 가수로서의 평가기준이 되고 있다. 우리가 열광하는 소울음악을 이해하기 위해서 음악의 모태가 되어진, 흑인들의 피와 땀이 서린 광활한 대지에서 외치는 소리(Filed Holler)와 그들의 처량한 신세를 한탄하며 노래하던 송스터(Songster)음악인 블루스. 그리고 정신적 유일한 안식처인 교회 음악과 중요한 뮤지션들을 고찰하였다. 특히, 탄생시점인 1960년대 미국의 사회적 배경은 소울음악을 이해하기 위해 가장 중요한 요인이라 할 수 있다. 수많은 외세의 침략가운데 처절한 식민 지배를 받아온 우리나라는 자연스럽게, 노예역사를 가진 흑인들의 정서를 공유하고 있다고 볼 수 있다. 흑인들에게 소울음악은, 사회적 태도의 표현이며 분노표출의 음악인 것이다. 그러나 지금 우리나라에서 홍수처럼 쏟아지는 많은 음악 가운데 삶의 본질을 관통하는 음악이 너무나 부족하다. 흑인들의 처절한 삶의 투쟁으로 얻어낸 고귀한 결정체인 소울음악이 우리에게 단지 이성에 대한 구애와 화려한 보컬의 능력을 과시하는 수단으로 전락하고 있음이 안타깝게 느껴진다. 소울음악이 흑인들에게 정체성과 자존감 회복의 강력한 도구가 되었듯이 우리사회에서 약자들의 소리를 시원하게 외칠 수 있는 본질의 소리가 되길 기대한다.
본 논문은 현재 인공지능(AI) 기반 음악 작곡 프로그램의 발전과 한계를 살펴본다. AI 작곡 프로그램은 딥러닝 기술의 적용으로 큰 성장을 이루었다. 하지만 현재까지의 인공지능 기반 작곡 프로그램은 획일화된 시스템으로 인하여 단순하게 음악을 모방하는 수준에 그치고 있으며, 예술적, 창의적 영역에서 한계가 있어 보인다. 본 논문에서는 기존의 인공지능 기반 작곡 프로그램에 대한 정보를 수집하여 비교 및 분석하고, 각 프로그램이 추구하는 기술적 방향성과 음악적 컨셉, 그리고 한계점을 고찰하는 과정을 통해 미래의 인공지능 음악 작곡 프로그램이 나아가야 할 방향을 모색하려 한다. 더불어 논문에서는 개인화 시대에 발맞추어 '개인 맞춤형' 음악과 인간의 예술성이 반영된 인공지능 기반 음악 작곡 프로그램 개발의 중요성을 강조한다. 결국 인공지능 기반 작곡 프로그램은 결과물인 음악으로 청자에게 어떠한 감동을 줄 수 있을지에 대한 심도 있는 연구와 실행이 필요하다. 이러한 인공지능 기반 작곡 프로그램은 새로운 음악 산업의 구조를 형성할 것이며, 음악 산업의 발전에 기여할 것으로 전망한다.
ADHD 증후군은 대부분 아동에게서 발생하며, 주의력 결핍, 과잉 행동, 충동적 활동으로 나타난다. 이러한 증상을 치료하지 않고 방치하는 경우, 아이들은 어린 시절 내내 어려움을 겪게 되며, 특별한 경우 청소년기와 성인기까지 이어지게 된다. 현재 음악치료, 심리치료, 국악 감상 분야의 다양한 연구들이 진행중이다. 그러나 음악치료를 통해 주의력 결핍, 대인기피증, 애정결핍, 학습 성적 부진, ADHD 증상을 겪는 아동의 치료에 관한 연구는 부족한 실정이다. 다양한 프로그램이 치료의 이름으로 소개되고 있으나,법을 적용한 치료에 관한 연구는 부족하며, 실제 치료사례 또한 부족한 실정이다. 따라서 음악을 통한 융합 예술 교육은 ADHD를 가진 수많은 아동에 대한 관심을 가지고, 교육을 통한 치료라는 전체적인 맥락에서 음악 교육 연구가 진행되어야 한다. 본 연구는 피아노를 바탕으로 하여 융합 예술 교육의 일환인 코다이, 달크로스, 오르프 등법을 통해 ADHD 증후군 아동의 치료 사례를 분석하고자 한다. 분석 결과, 이른바 3대법을 통해 ADHD 아동의 주의력 결핍이 줄어드는 결과가 나타났다. 또한, 이외의 대인기피증, 애정결핍등의 증상을 보이는 아동에게도 효과가 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 각 종류별 아동증후군에 대한 음악 치료 교육에 기여할 것으로 사료된다.
본 연구는 소방공무원의 직무스트레스에 대한 음악 감상중재 효과를 확인하기 위해 소방공무원 중 실험군 40명에게 총 10회의 음악 감상 프로그램을 진행하고, 대조군 40명은 각자 휴식하게 한 비동등성 대조군 전후설계연구이다. SPSS 22.0 program을 이용하여 교차분석으로 동질성 검정을 분석하였고 직무스트레스에 미치는 음악 감상의 효과는 t-test로 분석하였으며, 고위험군과 저위험군의 분포는 교차분석으로 분석하였다. 연구결과 개별적 휴식을 취한 대조군에 비해 음악 감상을 실시한 실험군의 직무스트레스는 효과적으로 감소하였다. 따라서 향후 음악 감상을 활용한 소방공무원의 직무스트레스 중재 프로그램이 개발되고, 음악감상을 통해 직무스트레스를 해소할 수 있는 현실적인 제도적 중재방안이 필요하다.
본 연구의 목적은 데뷔 50년을 맞은 조용필 음악의 특징을 분석하고 한국 대중음악사적 의의를 평가하는 것이다. 조용필이 활동한 1960년대 후반부터 현재까지의 대중음악사는 세 시기로 구분된다. 1960년대 후반부터 1980년대 초반까지는 기성세대의 트로트와 젊은이의 록이 유행했던 시기, 1980년대 중반부터 2000년대 초반까지는 소프트 록과 헤비메탈, 발라드가 혼재했던 시기, 2000대 후반부터 현재까지는 후크 송 중심의 댄스음악이 음악시장을 석권한 시기이다. 음악사의 변곡점마다 조용필은 다양한 음악 장르를 넘나들며 대한민국 대중음악의 발전에 기여하였다. 첫 번째 시기에는 트로트와 록을 접목하여 한국 고유의 정서를 담은 록음악을 발표하였고, 두 번째 시기에는 록의 전성기와 발라드의 태동기에서 두 장르 모두의 발전에 기여한다. 세 번째 시기에는 후크송을 발표해 논란을 일으키기도 하였으나 댄스 음악 장르에서도 보컬의 가창력이 중시되는 분위기를 조성하는 데 기여하였다.
본 연구의 목적은 블랜디드 러닝 기반 STEAM 교육 적용 음악수업이 예비유아교사의 음악지식 및 융합인재소양에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 연구를 위하여 O광역시에 소재한 C대학교 유아교육과 3학년 유아음악교육 수강생 20명과 B광역시에 소재한 D대학교 유아교육과 3학년 유아음악교육 수강생 19명을 대상으로 음악지식 및 융합인재소양에 대한 사전-사후 실험설계를 통하여 효과를 검증하였다. 연구결과, 블랜디드 러닝 기반 STEAM 교육 적용 음악수업을 실시한 실험집단이 일반적 음악수업을 실시한 통제집단보다 음악지식 모든 영역과 융합인재소양 중 융합, 창의, 소통에서 유의미하게 향상된 결과를 보였다. 이러한 연구결과는 향후 대학교육 현장에서 예비유아교사의 음악지식과 융합인재소양 향상을 돕기 위한 교수학습방법으로 블랜디드 러닝 기반 STEAM 교육 적용 음악수업이 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다.
본 논문에서는 템포 기반의 음악 분류와 센서 기반의 인간 행동 인식을 통한 음악을 추천하는 시스템을 제안한다. 제안하는 방식은 템포 기반의 음악 분류를 통해 음악 파일을 색인하고, 인식된 행동에 따라 적합한 음악을 추천한다. 정확한 음악 분류를 위해 변조 스펙트럼 기반의 동적 분류기와 멜 스펙트로그램 기반의 시퀀스 분류기가 함께 사용된다. 또한, 간단한 스마트폰 가속도계, 자이로스코프 센서 데이터가 심층 스파이킹 신경망에 적용되어 행동 인식 성능을 향상시킨다. 마지막으로 인식된 행동과 색인된 음악 파일의 관계를 고려한 매핑 테이블을 통해 음악 추천이 수행된다. 실험 결과는 제안된 시스템이 음악 플레이어가 있는 실제 모바일 장치에 사용하기에 적합하다는 것을 보여준다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제3권3호
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pp.115-118
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2005
In this study, the proposed algorithm is a correlativity signal in a mobile wireless channel that has estimated the direction of arrival. The proposed algorithm applied the space average method in a MUSIC algorithm. The diagonal matrix of the space average method was changed to inverse the matrix and to obtain a new signal correlation matrix. The existing algorithm was analyzed and compared by applying a proposed signal correlation matrix to estimate the direction of arrival in a MUSIC algorithm. The experiment resulted in a proposed algorithm with a min-norm method resolution at more than $5^{\circ}$. It improved more than $2^{\circ}$ in a MUSIC algorithm.
이 연구는 사회과학적 관점에서 합창의 음악적 소통과정을 설명할 수 있는 커뮤니케이션 모델의 개념을 형성하기 위한 목적으로 수행되었다. 일반적인 음악 커뮤니케이션은 작곡자와 연주자, 그리고 청중간의 상호작용과정으로 설명된다. 그러나 합창은 일종의 공동체 음악활동이기 때문에 기존의 음악 커뮤니케이션 모델로는 설명할 수 없는 고유의 특성이 존재한다. 합창은 연주를 통해 청중과 소통하기 전에 구성원 사이에 내적 커뮤니케이션을 거쳐야 한다. 내적 커뮤니케이션의 1단계는 지휘자가 음악을 해석하는 과정이고 2단계는 이러한 해석을 단원들이 공유할 수 있도록 커뮤니케이션하는 것이다. 이러한 내적 커뮤니케이션이 원활하게 이루어져야 합창음악의 궁극적 목적인 청중과의 음악적 소통이 가능한 것이다. 아직은 시론적인 차원이지만 이 연구를 통해서 형성된 코랄 커뮤니케이션 모델의 개념은 이론적 차원에서만이 아니라 실용적인 차원에서도 합창의 음악적 소통을 원활히 하는데 필요한 지침을 제공할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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