• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.281-286
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• 2012

국민들의 삶의 수준이 올라감에 따라 자연 친화적인 수공간 조성을 갈망 하게 되고, 이른바 녹색기술(Green Technology)이 각광을 받고 있다. 이러한 녹색공간에 문화적 콘텐츠를 도입하여 물, 음악, 자연을 정서적 언어표현의 도구로 활용한다. 현재 수경관은 시나리오 제작자에 의해 단독으로 만들어져 피동적인 연출만 하는 추세이다. 하지만 비용적인 면과 연출의 한계성에 국한되어, 기존 및 신설되는 수경 사업에 인터넷 기반 및 PC기반의 통합 제어 시스템에 대한 관심과 수요가 급격히 증가하고 있다. 본 논문에서는 분수대 제어 시스템에 관한 것으로 기존의 programmable logic controller (PLC)나 산업용 PC에 국한되어 운영하던 제어방식을 PC방식의 그래픽 화면으로 각종 분수(음악분수, 바닥분수, 생태연목 등)를 통합적으로 운영 관리, 제어할 수 있도록 개선된 지능형 녹색통합제어시스템 개발을 하였다. 또한 자동 기상 감시 시스템을 구축하여서 주로 실외에 설치가 되는 녹색경관시스템을 시변적인 실외 상황에 대해서 예측 제어 할 수 있도록 설계하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.218-223
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• 2011

최근 음악을 장르로 분류하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 분류는 전문가들 마다 분류하는 기준이 서로 상이하여 정확한 결과를 도출하기가 쉽지 않다. 또한 새로운 장르 출현 시, 새롭게 정의해야하는 번거로움이 발생한다. 따라서 음악을 장르로 구분하기 보다는 감정형용사들로 분류, 검색하여야 한다. 선행연구에서는 밝고 어두움을 기준으로 음악을 분류 하였다. 본 논문에서는 선행연구를 포함하여 사람이 느끼는 감정 중, 격렬함과 잔잔함, 그리고 웅장함과 가벼움 등, 3가지 분류 기준을 가지고 분위기에 알맞은 검색을 위한 감정 형용사 기반의 음악 분류 시스템을 제안한다. 분류 알고리즘으로는 Support Vector Machine을 개선한 알고리즘인 Variance Considered Machines을 이용하였으며, 총 525개의 곡을 분류 시도한 결과, 약 85%의 분류 정확도를 나타내었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.884-889
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• 2010

최근 음악을 장르로 분류하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 분류는 전문가들 마다 분류하는 기준이 서로 상이하여 정확한 결과를 도출하기가 쉽지 않다. 또한 새로운 장르 출현 시, 새롭게 정의해야하는 번거로움이 발생한다. 따라서 음악을 장르로 구분하기 보다는 감정단어들로 분류, 검색하여야 한다. 본 논문에서는 사람이 느끼는 감정 중, 밝음과 어두움을 기준으로 음악을 분류하려고 한다. 음악이 내포하고 있는 특성들에 VCM(Variance Considered Machines)을 적용하여 음악의 명암 분류 시스템을 제안한다. 본 논문에서 이용한 음악적 특성은 3가지이다. 설문조사를 통해 명암이 정의된 기준 음악을 음의 높고 낮음의 분포, 음색의 가늘고 굵음과 비트의 빠르기를 이용하여 VCM에 먼저 학습을 시킨 후, 학습된 VCM을 통하여 분류 되지 않은 음악을 정의하여 설문조사를 통한 결과와 비교 분석 하였다. 음 추출은 Matlab을 이용하여 샘플링된 음악을 일정한 간격으로 나누어 FFT를 통해 주파수 분석을 한 후 평균값을 그 구간의 대표음이라 가정하고 추출된 음들의 높낮이를 수치화 하여 전체 분포를 파악하였다. 음색 부분에서는 음 추출에서 사용된 주파수 영역에서 전체 주파수 누적분포의 차이를 이용하여 수치화 하였다. 이 세 가지 특성을 VCM에 적용하여 실험 결과와 설문 조사 결과 비교하여 보니 약 95.4%의 확률로 음악의 명암이 분리된 것을 확인 하였다.