Electroencephalography (EEG) recordings taken during the perception of music tempo contain information that estimates the tempo of a music piece. If information about this tempo stimulus in EEG recordings can be extracted and classified, it can be effectively used to construct a music-based brain-computer interface. This study proposes a novel convolutional recurrent attention model (CRAM) to extract and classify features corresponding to tempo stimuli from EEG recordings of listeners who listened with concentration to the tempo of musics. The proposed CRAM is composed of six modules, namely, network inputs, two-dimensional convolutional bidirectional gated recurrent unit-based sample encoder, sample-level intuitive attention, segment encoder, segment-level intuitive attention, and softmax layer, to effectively model spatiotemporal features and improve the classification accuracy of tempo stimuli. To evaluate the proposed method's performance, we conducted experiments on two benchmark datasets. The proposed method achieves promising results, outperforming recent methods.
본 논문에서는 학습 과제 수행 시 청각 자극이 뇌에 미치는 영향을 확인하기 위하여 뇌파 계측 실험을 통해 얻은 데이터로 분석한 결과를 제시하였다. 피험자가 수학적 과제를 해결하는 동안, 피험자의 선호도에 따라 구분한 선호 음악 및 비선호 음악을 청각 자극으로 제시하였으며, 수학적 과제는 암기형 및 절차형 과제로 구분하여 뇌파를 측정하였다. 이를 집중력과 관련된 뇌파의 주파수 대역인 세타파, SMR파 및 중간베타파로 나누어 상대 파워 스펙트럼 값을 비교하였다. 본 논문의 결과로는 무음악과 선호 음악 및 무음악과 비선호 음악을 비교한 경우에서 유의한 차이를 나타내는 채널을 관측할 수 있었으며, 공통적으로 전두엽 부위의 채널인 F3 및 F4에서 평균의 차이를 나타냈다. 유의미한 차이를 나타낸 채널들에서도 음악이 없는 경우보다 음악이 제시된 경우의 파워가 더 크게 나타났으며, 선호도에 따라서는 선호 음악이 비선호 음악의 경우보다 두뇌의 활성도가 크게 나타난다는 사실을 실험결과로부터 확인할 수 있었다.
테크노팝이라는 용어가 40년전 처음으로 사용된 이후 테크노 음악은 기술의 진보와 함께 많은 발전을 거듭했다. 그러나 테크노 음악을 음악사적 관점에서 고찰한 연구는 적은 편이며, 특히 그 태생적 특성과 관련하여 산업 기술적 측면의 발달에 대해서 이해해 볼 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 테크노가 본격 태동하던 시기의 디트로이트 테크노와 관련한 역사적 맥락을 살펴보고 특히 큰 성공을 거둔 유럽의 테크노 문화, 그리고 테크노 음악의 산업적 의의에 대해 살펴보고자 한다. 또한 테크노 음악의 발전과 관련한 제언을 제공하고자 한다.
ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상은 표적에 대한 RCS(Radar Cross Section)를 2차원 공간에 표현하며, 표적구분에 이용될 수 있다. 2차원 IFFT(Inverse fast Fourier Transform)를 이용하여 쉽고 빠르게 ISAR 영상을 만들 수 있다. 하지만 IFFT를 이용하여 만든 ISAR 영상은 측정된 주파수 대역 폭과 각도 영역이 작아질 경우 해상도가 떨어지게 된다. 이를 해결하기 위해 AR(Auto Regressive), MUSIC(Multiple SIgnal Classification), Modified MUSIC과 같은 고해상도 스펙트럼 예측 기법을 이용하여 주파수 대역 폭과 각도 영역이 작아도 높은 해상도의 ISAR 영상을 만들 수 있다. 본 논문에서는 IFFT, AR, MUSIC, Modified MUSIC 기법을 적용하여 만든 ISAR 영상을 이용하여 표적 구분에 이용하고, 표적 구분에 적절한 ISAR 영상을 얻기 위한 고해상도 기법을 연구한다. 그리고 표적 구분 결과를 보여준다.
2006년에 진행한 초등학교 특수학급 음악치료에 대한 특수교사와 음악치료사의 인식 조사 논문에 따르면 특수교육에 대한 지원이 확대되며 치료 교육에 대한 학부모들의 수요 또한 늘어나는 것이 확인되었고, 2018년 특수학교의 음악교육 실태조사 연구논문에서 음악실과 기자재구비는 상승하였으나, 이동이 힘들거나, 동시 수업으로 인한 다양한 악기가 부족한 것을 확인하였다. 본 연구는 악기를 이용한 자폐성 장애 아동의 사회성 향상 교육을 위한 하드웨어 및 소프트웨어를 결합한 모듈 개발을 진행하였다. 피에조 센서와 아두이노를 이용하여 다양한 악기 소리를 설정하여 간단한 조작으로 여러 악기를 체험할 수 있고 모듈화를 통하여 음악 치료를 위한 악기를 설계하였다. 이 연구를 통해 장애 아동의 음악 치료에 도움이 되길 기대한다.
본 논문에서는 수학적 과제 유형에 따라 음악적 자극이 인간에게 미치는 영향을 뇌파 측정을 통해 분석하였다. 음악적 자극은 선호 음악과 비선호 음악, 수학적 과제는 암기형과 절차형의 과제로 구분하여 실험을 수행하였다. 뇌파 실험에서 계측한 데이터를 인간의 집중과 관련이 있는 세타파, SMR파 및 중간베타파로 구분하여 상대 파워 스펙트럼 분석을 통해 비교하였다. 본 논문의 결과에서는 수학적 과제의 유형과 관계없이 음악적 자극이 주어진 상황 중 선호하는 음악이 주어졌을 때의 파워가 더 높게 관측되었고, 선호하는 음악이 무음악과 비선호 음악이 주어진 상황보다 과제 해결 시 긍정적인 정서 반응을 유발하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 음악 청취 시에 나타나는 뇌파 특징을 이용하여 사용자 감정에 따른 음악 분류 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 뇌파 신호로부터 추출한 감정별 뇌파 특징과 음악신호에서 추출한 청각적 특징 간의 관계를 회귀 심층신경망을 통해 학습한다. 실제 적용 시에는 이러한 회귀모델을 기반으로 제안된 시스템은 입력되는 음악의 청각 특성에 매핑된 뇌파 신호 특징을 자동으로 생성하고, 이 특징을 주의집중 기반의 심층신경망에 적용함으로써 음악을 자동으로 분류한다. 실험결과는 제안된 자동 음악분류 프레임 워크의 음악 분류 정확도를 제시한다.
우리는 서로소 배열 안테나에 기존의 프로퍼게이터 방법을 기반으로 하는 도래각 (DoA; direction of arrival) 추정 알고리즘을 제안한다. 서로소 배열 기법은 도래각 추정 해상도를 증가시키나 복잡도를 상호배열의 크기만큼 증가시킨다. 이러한 복잡도를 감소시키기 위하여 우리는 특이값 분해없이 도래각을 추정하는 프로퍼게이터 방법을 이용하는 방법을 제안한다. 우리는 시뮬레이션을 통해 선형 균일 배열 MUSIC, 선형 균일 배열 프로퍼게이터 방법, 서로소 배열을 이용한 MUSIC과 제안한 방법을 비교 및 분석하여, 우리가 제안한 방법이 복잡도가 훨씬 높은 서로소 배열을 이용한 MUSIC 보다는 약간 낮은 성능을 보이지만 나머지 기법들 보다는 훨씬 우수한 성능을 보임을 관찰한다.
최근 국내의 음악시장에서는 복고의 열풍이 불고 있고, 영화에서도 리메이크나 복고의 바람이 간혹 불곤 한다. 본 논문에서는 노래가사, 사진, 음악, 영화와 같은 콘텐츠 산업에서 왜 복고나 리메이크가 존재할 수 밖에 없는지를 수학적인 관점에서 고찰해 보고자 한다. 예술 콘텐츠가 디지털로 저장되는 이 시대에서 인류가 만들 수 있는 노래가사, 사진, 음악, 영화의 개수에는 한계가 있음을 수학적으로 밝히고, 이에 따라 인류가 더 이상 새로운 사진, 새로운 음악, 새로운 영화를 만들 수 없는 시점을 예측해 보고자 한다. 따라서, 예술가들은 향후 인류의 역사가 진행될수록 새로운 콘텐츠를 만드는데 어려움을 겪게 될 것이고, 어느 특정 시점이 되면 인류는 이전의 노래가사, 사진, 음악, 영화를 다시 보고, 다시 들을 수 밖에 없음을 수학적으로 고찰해 보고자 한다. 이러한 고찰은 철학적으로나 과학적으로나 많은 시사점을 안겨줄 것이다.
MUSIC(multiple signal classification) 알고리즘은 고유값(eigenvalue)과 고유벡터(eigenvector)를 이용하여 표적의 도래각을 추정하는 대표적인 알고리즘이다. 일반적으로 고유값과 고유벡터는 고유치 해석(eigen-analysis)을 이용하여 구할 수 있으나, 계산 복잡도가 높고 수렴 시간의 긴 문제점이 있다. 그러므로 저가형 실시간 시스템 구현에 한계가 있다. 이런 문제를 개선한 고유치 해석 방법으로 QR 반복법이 제안되었으나, 기존의 QR 반복법 수렴 판단 방법으로는 MUSIC 알고리즘 적용에 부적합하다는 한계가 있다. 본 논문에서는 QR 반복법의 고유치 기반의 기존 수렴 판단 방법의 문제점을 분석하고, 고유벡터를 활용한 개선된 수렴 판단 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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