KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권4호
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pp.1869-1886
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2018
This paper proposes a MIDI- and audio-based music genre classification method for Korean traditional music. There are many traditional instruments in Korea, and most of the traditional songs played using the instruments have similar patterns and rhythms. Although music information processing such as music genre classification and audio melody extraction have been studied, most studies have focused on pop, jazz, rock, and other universal genres. There are few studies on Korean traditional music because of the lack of datasets. This paper analyzes raw audio and MIDI phrases in Korean traditional music, performed using Korean traditional musical instruments. The classified samples and MIDI, based on our classification system, will be used to construct a database or to implement our Kontakt-based instrument library. Thus, we can construct a management system for a Korean traditional music library using this classification system. Appropriate feature sets for raw audio and MIDI phrases are proposed and the classification results-based on machine learning algorithms such as support vector machine, multi-layer perception, decision tree, and random forest-are outlined in this paper.
This paper presents an investigation into driveline clonk noise of midi-bus. Test was performed for operational acceleration and pressure, torsional vibration of driveline and FRF to TPA. Wavelet analysis was used to study spectral-time characteristics to all measurement data and specially for torsional vibration, lash analysis was carried out. To investigate the path of the clonk in detail, time domain TPA was introduced. With time domain TPA, the contribution of each path for the clonk was estimated by both subjectively and objectively. As a result, Transmission mount part was came to light as the main contributor of issued clonk. This was verified by reinforcing the bracket of transmission side. And 1D torsional nvh performance simulation model was built with measured torsional vibration. The simulation tool was used for prediction of some clonk behavior in tip in-out transient condition.
본 연구는 치료적 악기연주 훈련에 참여한 경직형 뇌성마비 아동의 우세손기능에 어떤 영향을 미치는지 알아보고자 하였다. 연구 대상은 뇌성마비복지관을 이용하고 있는 11~12세 아동 3명을 대상으로 3주간 12회기~15회기에 걸쳐 매회 20분 동안 실시되었다. 아동의 손기능은 Jebsen Hand Function Test(젭슨 손 기능 평가), Box and Block Test(상자와 나무토막검사)로 사전, 사후에 측정되었고, MIDI(Musical Instrument Digital Interface)는 사전, 중간, 사후에 측정하여 분석하였다. 연구 결과, 세 아동 모두 Jebsen Hand Function Test 손기능 점수와 Box and Block Test 기민성 점수가 증가하였다. 또한 개별 손가락의 타력과 독립적인 움직임을 보기 위한 MIDI 평가에서 A, B 아동의 건반을 누르는 손가락의 타력이 향상된 반면 C아동의 타력은 감소되었다. 이는 치료적 악기연주 훈련이 아동들의 우세손기능에 긍정적인 영향을 주었음을 알 수 있다. 따라서 치료적 악기연주 훈련이 뇌성마비 아동의 손기능 재활훈련의 한 부분으로 접근방법을 제시하는 데에 그 의의를 갖는다.
컴퓨터의 발전과 함께 음악 프로그램을 이용한 작곡 작업은 전문가부터 일반인에게 이르기까지 사용자의 폭을 넓혀왔다. 본 연구에서는 이러한 작곡 작업을 보다 효과적으로 하기 위하여 다양한 방안을 모색하였다. 단순한 텍스트 기반의 음악 검색이 아닌 미디(Midi) 분석엔진 기반의 다양한 검색방법을 설계하였으며 이를 기반으로 통합 음악제작/검색 솔루션을 구현하였다. 또한, 휴대성(Portability)을 위하여 MS 사의 WindowsPhone7 플랫폼 기반의 어플리케이션 구현을 통해 PC기반의 프로그램을 모바일 환경에서 작동 및 사용할 수 있도록 구현하였다.
Phytophthora sp.의 균사성장을 특이적으로 저해하는 토양 미생물인 YNB54 균주의 정확한 분류적 위치를 밝히기 위해 Biolog GN2, API 20E와 같은 상업적 생화학 kit, 16S rDNA, DAN-DNA hybridization, GC함량, MIDI 등의 분석을 수행하였다. 다양한 생화학적 kit를 사용한 동정 결과는 이 균주가 다른 어떤 종보다 Enterobacter cloacae와 E. cancerogenus에 보다 더 가까움을 보여주었다. 또한 DAN-DNA hybridization, GC함량, MIDI 분석의 결과들 역시 다른 속 (Citerobacter, Klebsiella, Leclercia)보다 Enterobacter 속에 더 유사함을 암시해 주었다. 그러나 16S rDNA분석에서 이 균주는 Citrobacter freundii(99.4%)와 동일 그룹으로 구분되었지만 Enterobacter, Leclecia, Klebsiella 속 등과도 98%이상의 상동성을 보여주는 polyphyletic 특성을 보였다. 결론적으로 YNB54의 분류 동정을 위한 우리의 조사들은 이 균주가 유전적으로 다양하고 지금까지 아는 것보다 분류학적으로 더 복잡함을 암시해줌에도 불구하고 Enterobacter속임이 가장 유력하다는 것을 보여 주었다.
본 연구에서는 사용자가 즉석에서 연주한 곡에 대응하는 춤 동작을 자동으로 생성하는 기술을 제안한다. 본 기법은 먼저 댄서로부터 모션 캡쳐 받은 춤 시퀀스를 분절화한 후 사용자가 신디사이저를 통해 직접 연주하여 얻은 MIDI 데이터를 분석해 음악에서의 특징점을 추출한다. 그리고 분절화 한 모션의 세그먼트들을 음악에 맞춰 다시 배열하여 새로운 춤 시퀀스를 생성함으로써 사용자가 연주한 음악과 어울리는 춤 동작을 자동으로 생성한다. 이를 위해 세 단계의 작업을 수행하게 되는데, 첫 번째 단계에서 모션 캡쳐를 통해 얻게 된 데이터에서 캐릭터의 위치와 자세를 기준으로 하여 긴 시퀀스를 의미 있는 작은 춤 동작으로 분절화한다. 두 번째 단계에서는 사용자의 연주를 통해 획득한 MIDI를 분석하여 특징점을 추출하고, 마지막 단계에서는 이를 바탕으로 음악에 기반한 음악과 동작을 합성한다. 본 연구는 음악과 댄스의 리듬감이 파괴되지 않도록 합성함으로써 우리의 연구는 기존 연구에 비해서 훨씬 자연스러운 춤 시퀀스를 결과물로 만들어 낸다.
억새즙액을 이용하여 유용한 미생물의 대량배양을 위한 새로운 배지를 개발하고자 본 연구를 수행하였다. 억새즙액의 성분을 조사한 결과 칼륨 (37,952 mg/L), 질소 (14,000 mg/L), 인산 (6,800mg/L), 마그네슘 (5,969 mg/L), 칼슘 (5,910 mg/L) 등이 주성분을 차지하였다. 본 연구를 위하여 먼저 식물병원성균인 뿌리썩음병 원인균인 Rhizoctonia solani, 잿빛곰팡이 병을 일으키는 Botrytis cinerea에 대하여 강력한 저해 활성을 갖는 길항균 G-74를 토양으로부터 분리하였으며, 이 균의 형태관찰과 MIDI 분석을 통하여 Bacillus lentimorbus G-74 균주로 최종 동정하였다. 이 균의 억새즙액 배지에 대한 최적 배양조건을 조사한 결과 30% (V/V) 희석배지, $35^{\circ}C$ 배양온도, 5.0의 초기 배지 pH에서 가장 좋은 성장을 기록하였다. 또한 이 배지에 탄소원으로서 2.0% (W/V)의 corn starch 및 질소 원으로서 1.0% (W/V)의 yeast extract를 추가적으로 첨가하면 최상의 성장을 보여주었으며, 이 경우 대조구인 LB 배지보다도 균체성장이 66% 이상 증가하였다.
Soybean sprout pathogenic bacteria were isolated from the large, deep containers of a commercial factory. Over a period of one year, 40 pathogenic-like bacteria were isolated among a total of 732 isolates. In addition to bacteria previously reported to be associated with rotting, such as Pseudomonas putida and Erwinia carotovora, several other genera were also identified: Acinetobacter spp., Chryseobacterium spp., Klebsiella sp., Pantoea agglomerans, Bacillus sp. Fatty acid methyl ester (FAME) analysis using the Microbial ID (MIDI) system, and 16s rRNA sequence analysis, yielded identical results, confirming the identities of these microorganisms. Several types of selective media were not good for identification and determination of population structure in commercial environments, as colony type was not specific to the genus. There was no dominant bacterium, and we were not able to find the main bacterium responsible for soybean spout rot. Even though we did not identify a major target for controlling rot or screening for resistant cultivars, the results of this study indicated that bacterial rot of soybean sprout is endemic. In addition, it emerged that factory epidemics in summer are not caused by the bacteria isolated in this study.
본 논문은 인간이 인지할 수 있는 감각들 중 인체의 회전, 방향 변화 및 움직임의 정도를 알 수 있는 근감각에서 시각 및 청각 요소로의 변환 알고리즘을 이용하여 ARM Cortex-M4에 기반한 실시간 임베디드시스템으로 구현한 방법에 초점을 맞추었다. 근감각의 입력 방식으로는 자세측정장치(AHRS : Attitude Heading Reference System)를 이용해 롤(Roll), 피치(Pitch) 및 요(Yaw) 값을 실시간 획득하고, 이들 각각의 색을 표현하는 HSI 컬러 모델의 명도(Intensity), 색상(Hue) 및 채도(Saturation)에 대응하여 변환하였다. 최종 컬러신호는 HSI 에서 RGB 컬러모델로 변환하여 획득하였다. 또한, 근감각의 세 가지 입력 값들을 음을 표현하는 요소인 옥타브(Octave), 음계(Scale) 및 음의 세기(Velocity)에 대응하여 변환한 값을 MIDI(Musical Instrument Digital Interface)를 이용해 사운드를 합성하여 출력하였다. 출력 컬러신호 및 사운드를 분석한 결과, 근감각 입력 신호가 제안한 변환 방식에 따라 실시간으로 정확하게 색과 음으로 변환, 출력됨을 확인하였다.
최근 내용 기반 음악 검색 시스템에서는 사용자의 응답 시간을 단축시키기 위해 음악의 대표성을 갖는 선율을 추출하여 색인하고, 검색 시 이를 사용한다. 기존 연구에서는 미디(midi) 데이타를 이용하여 대표 선율을 추출하는 방법이 제안되었으나, 미디 데이타에 한정되는 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 디지털 신호처리를 이용하여 모든 오디오 파일 포맷에 적용 가능한 대표 선율 검색을 제안한다. 대표 선율 검색을 위해 FFT(Fast Fourier Transform)을 이용하여 박자와 마디를 찾고 각 마디들의 PCM 데이타로부터 높은 수치가 나타나는 빈도를 측정한다. 이때 높은 수치들이 가장 많이 뭉쳐 있는 영역에서 여덟 마디 간격이 오디오 데이타의 대표 선율 영역이다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위한 실험으로 총 1000곡을 선택하여 대표 선율을 추출하였고, 그 결과 템포를 찾아낸 737곡 중 79.5%의 정확성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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