While the difficulty of the music can be classified by a variety of standard, conventional methods are classified by the subjective judgment based on the experience of many musicians or conductors. Music score is difficult to evaluate as there is no quantitative criterion to determine the degree of difficulty. In this paper, we propose a new classification method for determining the degree of difficulty of the music. In order to determine the degree of difficulty, we convert the score, which is expressed as a traditional music score, into electronic music sheet. Moreover, we calculate information about the elements needed to play sheet music by distance of notes, tempo, and quantifying the ease of interpretation. Calculating a degree of difficulty of the entire music via the numerical data, we suggest the difficulty evaluation of the score, and show the difficulty of music through experiments.
이번 연구는 양자 컴퓨터가 가지는 중첩의 특성을 이용하여 음악을 만들어 보고자 하는 의도에서 시작하였다. 기존의 음악은 작곡가가 작곡한 것에 제한되는 특징을 가진다. 하지만, 양자 컴퓨터의 중첩을 이용한 음악은 제한된 범위 내에서 실행 시에 변화되는 음악적 특징을 가진다. 이를 이용하여, 실행 시에 특정 화음을 기준으로 변화하는 음악을 만들 수 있을 것이다. 이번 논문에서는 양자 컴퓨터와 기존 컴퓨터를 연결하여 소리를 발생시킨다, 그리고 중첩의 성질을 적용하여 변화하는 음을 만들어내는 것에 중점을 둔다.
File sharing technology is the most popular methodology through which consumers gain music from online. However, music file sharing and free downloads of music have caused terrible recession of traditional music industry. The purpose of this paper is to develop the underlying theory for understanding the acceptance of music file sharing technology and empirically test our theoretical model. We develop extended TAM model and explore the influencing factors on the user acceptance of music file sharing technology. Our study delivers a better understanding on consumers’ attitudes towards music downloads. By understanding the fundamental characteristics of technology that makes consumers enthusiastic, traditional music industry will gain managerial implications.
최근 들어 정신적/신체적 질병을 치료하기 위해 음악을 많이 사용한다. 음악 치료의 수요가 늘어남에 따라 HCI, BCI, Music Therapy 등과 같은 음악의 성질과 생체신호간의 관계, 심리상태 변화 등에 관한 연구들이 많이 이뤄지고 있다. 또한 압축기술의 발달로 인하여 디지털 음원을 손쉽게 듣고 다닐 수 있으며, 생체 신호처리 이론, 생체 신호처리 장비 등이 발달함에 따라 디지털 음원을 이용하여 음악 치료 연구를 할 수 있게 되었다. 하지만 이러한 디지털 음원이 음악치료 측면에서는 효과가 크지 않을 뿐만 아니라 오히려 악영향을 미친다는 내용이 방송/신문을 통해 기사화 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 동일한 음원의 아날로그/디지털 음악으로 청감테스트를 진행하고, 생체신호(혈압, 심박수, 뇌파)를 측정하여 차이점을 비교/분석한다.
현대 무선통신 시스템은 대규모의 안테나 요소가 장착된 메시브 배열 안테나를 사용하여 다수의 사용자에게 원활한 통신 서비스를 지원하기 위해 빔형성 기술을 활용한다. 신뢰도 높은 빔형성 기술은 안테나로 입사되는 신호에 대한 도래각(Angle-of-Arrival : AOA) 정보가 필수적으로 요구되는데, 일반적으로 도래각 정보는 고분해 성능을 가지는 MUSIC(: Multiple Signal Classification)과 같은 도래각 추정 알고리즘을 통해 추정된다. MUSIC 알고리즘은 우수한 추정성능을 갖지만, 메시브 배열 안테나 사용 시 알고리즘의 급격한 복잡도 증가로 인해 실시간 도래각 추정이 어렵다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위해, 본 논문은 안테나 요소 ON/OFF 기능을 가지는 FMCCA(: Flexible Massive Concentric Circular Array) 안테나 기반의 캐스케이드 도래각 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 캐스케이드 AOA 추정 알고리즘은 전체 안테나 요소 중 일부 안테나 요소를 사용하는 CAPON 알고리즘과 전체 안테나 요소를 사용하는 Beamspace MUSIC 알고리즘으로 구성되며, 다양한 시나리오를 가정한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 알고리즘의 도래각 추정 성능을 검증한다.
본 논문에서는 기본적으로 음악 청각자극이 학습활동에 어떤 영향을 미치게 되는지를 뇌파를 통하여 분석하였다. 음악적 청각자극은 진정성향과 자극성향 그리고 선호음악과 비선호음악으로 나누어서 실험을 하였고, 학습활동 과제는 수학과제와 암기과제로 구분하여 실험하였다. 뇌파 실험에서 계측한 데이터는 인간의 집중과 관련이 있는 것으로 알려진 SMR파의 파워 스펙트럼으로 분석하여 정량적 비교에 활용하였다. 본 논문의 결과에서는, 음악이 자극으로 주어진 경우가 주어지지 않은 경우보다 파워가 크게 관측되었고, 과제의 유형과 관계없이 진정성향의 경우가 자극성향의 경우보다 뇌파의 파워가 더 크게 관측되었으며, 선호음악의 경우가 비선호음악의 경우보다 뇌파의 파워가 더 크게 관측되었다. 이들 결과로부터 음악 청각자극이 있는 경우, 진정성향의 음악의 경우, 선호음악의 경우가 상대적 경우보다 집중력을 높일 수 있을 것으로 추정한다.
본 연구에서는 수정 선형예측방법으로 목표물의 신호를 정확히 추정하는 방법에 대해서 연구하였다. 선형예측방법은 임의의 안테나 배열소자를 다른 소자들과 선형 결합하여 도래방향 신호를 추정하는 방법이다. 수정 선형예측방법은 최적 가중치와 사후확률방법을 사용하였다. 모의실험을 이용하여 본 연구에서 제안한 방법과 Bartlett 및 MUSIC방법의 성능을 비교 분석하였다. 모의실험조건은 안테나 배열 소자 9개, 목표물 신호 4개[-5o, 0o, 5o, 10o]에서 방향을 추정한다. 모의실험에서 Bartlett과 MUSIC방법은 목표물 신호를 3개만 추정하였고, 본 연구에서 제안한 방법은 목표물 신호 4개를 모두 추정하였다. 본 연구에서 제안한 방법이 기존의 Bartlett 과 MUSIC방법보다 분해능이 우수함을 나타내었다.
최근에 웰빙의 열풍을 타고 명상에 대한 관심이 날로 커지고 있다. 다양한 명상방법들이 소개되고 있으나 사람에 따라 알맞은 방법으로 명상을 할 필요가 있다. 특히, 명상음악을 이용하여 명상을 즐기는 사람들이 늘고 있으며 어떤 사람은 그것이 도움이 된다고 하고 그렇지 않다고 하는 사람들도 있다. 따라서, 이러한 명상음악이 명상에 과연 얼마나 도움이 되는지를 본 논문에서 연구하게 되었다. 뇌의 좌우반구의 전전두엽 영역에 배치된 14개의 채널을 가진 EEG 장치를 이용하여 명상음악을 사용할 때와 그렇지 않을 때 어느 방법이 더욱 효과적인 명상을 할 수 있는지를 비교 실험하였다. 그 결과 2개의 실험에 큰 차이를 볼 수 있었다.
본 논문에서는 공간에서 원하는 신호를 추정하기 위해서 도래방향 MUSIC 공간 스펙트럼 알고리즘에 대해서 연구한다. 본 연구에서 제안하는 MUSIC 공간 스펙트럼 알고리즘은 모델 오차와 베이즈 정리를 적용한 방법으로 목표물의 위치를 정확히 추정한다. 적응 배열 안테나를 사용한 수신기의 배열 응답 벡터는 베이즈 방법을 이용하고 모델 오차방법으로 수신 신호의 가중치를 갱신하여 원하는 목표물의 도래 방향을 정확히 추정한다. 본 연구에서 원하는 도래방향 목표물의 신호 추정은 입사 신호의 간섭과 잡음을 제거한 후 배열 응답 벡터를 신호 공분산 행렬의 가중치에 적용한다. 모의실험을 통해서 본 논문에서 제안한 방법과 기존의 도래방향 알고리즘을 비교 분석한다.
본 논문에서는 레이더(Radar)나 소나(Sonar) 시스템 등에서 중요하게 여겨왔던 신호의 방위각 추정기법들은 신호원의 수를 정확히 알아야 한다는 문제점이 있었다. 이러한 문제점들을 최근에는 빠른 수렴속도를 가지는 칼만 필터를 사용하여 신호원의 정보 없이 잡음 부공간을 성공적으로 추정하는 방법을 제안하게 되었는데 이 방법은 중간대 이상의 신호대 잡음비(SNR)가 유지되는 경우 신호의 정보 얼이 DOA를 추정할 수 있는 것으로 평가되어왔다. 그러나 이러한 알고리즘은 임펄스성 잡음이 섞인다면 성능저하를 가져을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 칼만 필터를 바탕으로 한 MUSIC 알고리즘에 시변메모리인자와 후버 영향 함수를 도입하여 임펄스 잡음에 강인한 DOA 추정알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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