Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2017.05a
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pp.53-54
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2017
랩 음악은 장르 특성상 곡에서 가사의 중요성이 매우 크고, 가사 전달을 리듬 중심으로 하기 때문에 가사의 리듬, 운율이 부각된다. 랩 음악 가사의 내용과 운율에 대해 살펴보기 위해 지난 10년간 랩 음악 장르에서 전 세계적으로 가장 큰 인기를 얻고 있는 작사가 겸 가수Drake 와 Lil Wayne 의 곡 23곡을 선정하여 그 내용과 가사 운율을 살펴본다. 내용은 공통적으로 과시를 가장 많이 사용하였으며, 사랑, 유흥 등의 가사에서는 두 작사가의 차이를 보였다. 운율은 두 작사가 모두 규칙적 운율을 주로 사용하였으며, 그 안에 여러 가지 방법을 통해 불규칙성을 더했고, 그 방법을 사용하는 빈도가 다름으로서 운율 사용방식의 차이점을 보였다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2017.05a
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pp.155-156
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2017
대중음악에서 작사가의 역할이 늘어나는 것은 그 시대가 갖는 문화적 특성이 노랫말에 부각되기 때문이므로 근래 청중의 관심이 높은 작사가를 추출하여 이들의 가사를 주제별로 분류한다. 주제별 분류를 통해 가사가 총 4가지 주제인 사랑, 이별, 자기표현, 유흥 등으로 나뉘는 것을 알 수 있다. 본 연구는 4가지의 주제 중 대중가요에서 가장 높은 빈도수를 보이는 주제인 사랑을 지정하여 사랑 주제에서 다양하게 세분화되는 소재를 분석한다. 이에 대중적으로 인기가 많은 가사에 나타난 구성 방식을 제안한다.
본 논문에서는 실용음악학과를 지원하는 수험생들의 입시준비교육기관인 실용음악학원의 교육과정과 실태에 대하여 기술한다. 또한 영리 목적의 대형 실용음악학원들의 입시 프로그램과 다양한 세부전공 수험생들의 보편적 전략을 비교함으로써 입학 후 실기 곡 위주의 입시교육으로 인해 발생할 수 있는 신입생들의 전공실기 이수능력문제와 대학의 실용음악교육과정 운영상의 문제점을 분석한다. 아울러 일관성 있는 심화교육을 위하여 실용음악학원과 대학 상호간의 교육프로그램 연계와 실용음악학원의 단계별 입시프로그램을 제안하고자 한다.
The purpose of this article is to argue that Arirang, Korean traditional music, could be used for healing purposes for Koreans. Music may be a medicine for curing both the body and mind. That is the soul of folksong. Arirang is a representative folksong in Korea. Koreans thought that listening to Korean traditional songs and singing them have healing powers because it makes people happier. When Koreans listen to Arirang, slowly as if they are mass hypnotized, Koreans calmed down because they think of mother's bosom while listening to Arirang. Also, Koreans find comfort in listening and singing to Arirang. The song's tune is catchy and its lyrics are moving. The song of Arirang was sung from long ago by Koreans. Therefore, it will continue forever as long as Koreans exist.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2016.05a
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pp.31-32
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2016
최근 음악 서비스 분야에는 감성추천 서비스가 시행되고 있다. 추천 시스템에 따라 내용 기반 추천 방식과 협업 기반 추천 방식으로 크게 구분할 수 있으며 대부분의 음악 서비스 분야에서는 많은 사용자들로부터 얻은 기호정보에 따라 사용자들의 관심사들을 자동적으로 예측하는 방법인 협업 기반 추천 방식으로 서비스를 운영하고 있다. 이에 따라 협업 기반 추천 방식을 사용하는 대표 음원 사이트 멜론과 벅스에서 음악 추천 서비스의 추천된 음악이 실제 감성과 맞는지 기쁨과 슬픔으로 분류하여 Russell의 감성 모형을 기준으로 가사의 5차 분류를 통해 곡의 감성을 분석하여 카테고리의 추천음악과 가사의 상관관계를 비교 연구하였다. 그 결과, 각 카테고리의 감성추천 음악과 실제 음악의 감성이 일치하는 부분도 있지만, 그 외 다양한 감정들이 도출되었다.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2004.11a
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pp.802-805
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2004
It is requures to understand the meaning of sound and cultural background of target spaces for soundscape design. The purpose of this study is to derive the general soundscape preserved in the mind of Korean people. Four kinds of traditional Korean songs, that is to say, Sijo (Korean verse), folk-song, Pansori (song for drama by Chang reciter), and popular songs, were used as tools of research subjects. That is because the sounds expressed in literature are very useful subjects for soundscape survey. Paragraphs containing description of sounds were selected from the lyrics of the songs. Then 11 sound categories were named, and 13 meaning categories were classified according to referential and emotional aspects, respectively.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2010.10a
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pp.42-45
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2010
본 연구에서는 한국의 대중가요의 가사 정보를 형태소 단위로 분석하고 이 정보를 기반으로 노래의 감정을 분류하여 추천하는 시스템을 제안한다. 이 시스템을 구축하기 위해서 수집된 노래의 가사는 형태소를 분석하여 각 형태소를 자질로 결정하고, 사용되는 분류기는 ME 모델을 이용해서 학습된다. 이 학습된 분류기는 자질의 수에 따라 그 성능이 분석되고, 분류기를 사용한 추천 시스템은 랜덤하게 생성된 데이터 집합에 대해서 얼마나 정확하게 노래를 추천하는 지를 분석한다.
Journal of Korean Academy of Fundamentals of Nursing
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v.26
no.2
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pp.136-143
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2019
Purpose: The feasibility and differential effects of two music therapy methods (interventions with preferred music vs. classical relaxation music) were done to examine the effects on agitation and anxiety in patients weaning off mechanical ventilation. Methods: This pilot study was conducted using a crossover design. Six patients listened to preferred music choices and classical relaxation music. Anxiety scores were measured using the Richmond Agitation Sedation Scale (RASS), State-Trait Anxiety Inventory (STAI), and visual analog scale (VAS). Results: Patients showed a significant decrease in agitation and anxiety after both the preferred and classical relaxation music interventions. The difference in the effects of preferred music and that of classical relaxation music was not significant. As for feasibility, patients exhibited a change in agitated behaviors after the music interventions by not trying to take off medical devices and quietly listening to the music, and by smiling and moving lips along with the lyrics while listening. Conclusion: Music interventions which centered on either patients' preferences or classical relaxation music to enhance relaxation, helped reduce agitation and anxiety during the mechanical ventilation weaning process.
The purpose of this study is to propose a role as healing music through Hoesimgok's interaction. The song "Hoesimgok (悔心曲, 回心曲, Regretting Song)" means a song that expresses regret. There's nothing more desperate than my parents in a song of regret. Your heart for your late parents must be the thing you regret the most. We always think that we should be filial to my parents, but we can't. We are under a lot of stress due to situations and environments that are unintentionally not filial. Audiences who show self-reflection on their filial piety become emotional identities with those who sing with the lyrics and actions of songs and music. Therefore, Hoesimgok is a song and a prayer. Music exerts a range of powerful biological effects beyond nice sound and furthermore, it is expanding to music therapy. It can also bring about peace of mind by regulating sympathetic nervous system excitation. Our results suggest that Hoesimgok can have the effect of making listeners as well as singers happy.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.340-343
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2011
음악 감정 분류에 관한 기존의 연구들은 템포, 박자, 음정, 음표, 리듬 등과 같은 음악의 멜로디와 관련된 자질을 이용하여 음악 감정을 분류하였다. 그러나 노래(Song)와 같이 가사를 포함한 음악은 같은 스타일의 멜로디라도 가사의 내용에 따라 음악에 대하여 청자가 느끼는 감정이 크게 다르다. 본 논문에서는 감정 온톨로지를 활용하여 노래 가사를 감정에 따라 분류하는 방법에 대하여 제안한다. 기구축 된 감정 온톨로지를 바탕으로 네 가지 통사적 규칙을 적용하여 노래 가사로부터 감정 자질을 추출한다. 추출된 감정 자질을 이용하여 Naive Bayes, HMM, SVM과 같은 기계학습 기법을 이용하여 8개 감정 그룹에 대해 58.8%의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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