• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.205-218
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• 2019

1970년대 뉴욕의 힙합에서부터 유행했던 음악 샘플링은 현재에 이르러 장르 및 국가와 관계없이 사용되는 음악 제작 방법이다. 이 연구에서는 음악 샘플링의 전반적인 제작 방법론을 제시하고자 하였으며, 이를 위해 샘플링을 내용과 기법의 관점으로 살펴보았다. 우선 음악 샘플링에서의 내용에 있어서는 재사용 재료 및 길이, 완성곡의 샘플 기능으로 분류해보았다. 기법 종류로는 편집 기법 및 변형 기법을 정리한 후 각각의 세부적인 관계를 살펴보았다. 이러한 사항들을 모두 종합하여 음악 샘플링의 제작 방법 및 완성된 곡에서의 특징까지 포함한 방법론을 제시할 수 있었다. 이를 바탕으로 한국 유명 음악가의 샘플링 곡인 장기하와 얼굴들, 에픽하이, 더 콰이엇, 디제이 디오씨의 곡을 분석해보았다. 분석 과정을 통해 제시 방법론 내 요소들이 유기적인 관계로 이루어져있음을 확인했으며, 분석 결과를 통해 제시 방법론의 효용성을 확인할 수 있었다. 본 연구는 실제로 곡 제작을 하거나 기존의 샘플링 곡을 분석할 때에 직접 적용해볼 수 있는 토대를 마련한데에 그 의의를 둘 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.197-217
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• 2018

음악은 인간의 감성을 소리로 표현하는 창조적 예술 행위이다. 음악은 사람들의 기분을 우울하게 혹은 기쁘게 변화시킬 수 있다. 따라서 음악을 감상하는 데 있어 감성은 소비자에게 적합한 음악을 찾고 들려주는 데 매우 중요한 요소인데, 다양한 음원 서비스에서 제공하는 추천 알고리즘은 사용자의 기본적인 정보(성별, 나이, 감상 횟수 등)와 사용자의 플레이 기록에 기반한 음악 추천 방식을 주로 사용하고 있다. 본 연구에서는 음악을 감상하는 개인의 감성을 고려하여 각 음원이 가지는 고유의 감성을 기본으로 한 음악 추천 알고리즘을 제안해 보고자 한다. 구체적으로, 사용자들이 자주 듣는 음악과 그렇지 않은 음악을 기준으로 '감정 패턴'을 추출 후 상관관계를 확인하고자 하며, 앞선 결과를 기반으로 사용자들이 원하는 노래에 대한 검색과 사용자 감성 기반 추천 방법을 도출해내보고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 사례기반추론 기법을 이용하여 사람들이 주로 듣는 음악과 비슷한 '감성 패턴'을 갖는 특정한 곡을 추천해주는 알고리즘을 개발하였다. 먼저, 분석에 필요한 감정 형용사를 정리하여 변수화 시키고, 의미 있는 것끼리 묶어 음악 감성지수를 개발하였고, 분석의 대상이 될 음원에 대해 고유의 감성지수 점수를 측정하였다. 마지막으로 도출된 점수의 결과를 통해 유사한 감정 패턴이 나오는 곡들을 유사 곡 리스트로 분류하고 사용자들에게 추천하는 과정을 거친다. 앞선 일련의 과정을 거처 도출된 결과는 음원 추천 시스템뿐만 아니라, 인기 있는 곡과 아닌 곡에 영향을 미치는 변수 도출 및 음원 출시 전, 해당 곡의 스트리밍 수 예측 모형 구축 등 다양한 용도로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.