음악 분야에서는 최근 머신러닝을 이용한 다양한 인공지능 작곡 방법이 시도되고 있다. 하지만 이 연구는 대부분 서양음악을 중심으로 이루어져왔고 국악에 관한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 특히 연구를 위한 데이터 세트조차 만들어지지 않은 상태여서 연구에 어려움이 많았다. 이에 해당 논문에서는 국악의 데이터 세트를 만들고 그 데이터 세트를 기반으로 하여 세 가지 알고리즘을 이용하여 국악 멜로디를 생성하고 그 결과물을 비교하여 보기로 한다. 언어와 음악의 유사성에 기반한 LSTM, Music Transformer 그리고 Self Attention 3가지 모델들이 선택되었다. 각 3가지 모델을 이용하여 국악 멜로디 생성기를 모델링하고 학습시켜 국악 멜로디를 생성해 내었다. 사용자 평가 결과 Self Attention 방식이 LSTM 방식과 Music transformer 방식에 비해 높은 선호도를 보였다. 데이터 표현 및 훈련데이터는 인공지능 작곡에 있어 매우 중요하다. 이를 위한 기초적인 국악 데이터 세트를 만들고 다양한 알고리즘으로 인공지능 작곡을 시도하였고 이것이 향후 국악 인공지능 작곡의 연구에 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.
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.
음악을 들을 때 사람이 인지할 수 있는 긴장감을 뜻하는 텐션(tension)은 조성음악의 기본을 이루는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 임의의 곡의 텐션의 움직임을 B-스플라인 곡선을 이용하여 표현하고 이 곡선을 수정하여 음악의 긴장도를 조정할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 우리는 음악에서 사용되는 다양한 코드들의 긴장도를 측정하는 방법 세 가지를 제안한다. 첫 번째는 러달이 제시한 5도권 기반의 코드 거리 측정방식을 개량한 것이며, 두 번째는 츄가 제시한 나선형 모델의 거리 측정 방식을 응용한 것이며, 세 번째는 크럼한슬이 제시한 특정한 조성에서 각 구성 음들의 안정도와 구성 음들 사이의 음정의 조화성을 이용한 방법이다. 이 방법들을 이용하여 우리는 음악이 지니고 있는 긴장도를 수치적으로 나타낼 수 있다. 다음으로 B-스플라인 곡선을 이용하여 전체 곡의 텐션의 움직임을 표현한다. B-스플라인 곡선으로 표현된 텐션 곡선은 수정이 가해져 원곡의 긴장도를 변화시키는데 사용될 수 있다. 본 논문에서는 곡 전체의 긴장도를 높이거나 낮추는 방법과 최적화를 이용하여 특정 부분의 긴장도를 변화시키는 방법을 제안한다. 그리고 원본 코드 진행에서 목표 코드 진행으로 점차적으로 변화하는 텐션의 움직임을 만드는 방법과, 임의의 두 곡이 부드러운 텐션의 움직임을 유지하면서 자연스럽게 연결될 수 있는 방법을 소개한다. 또한 B-스플라인 곡선을 통하여 새로운 코드 진행을 얻을 수 있는 방법을 소개한다. 본 논문에서는 B-스플라인 곡선이라는 수치적인 형태를 이용하여 음악의 긴장도라는 인지적인 요소를 조절할 수 있는 가능성을 보여주고 있다. 본 논문에 제안하는 여러 방법들은 모두 실시간에 계산이 가능하므로 게임 같은 인터렉티브한 환경에서 사용자의 감정과 시나리오에 따라 배경음악의 긴장도를 동적으로 변환시키는 것 같은 다양한 형태의 애플리케이션에 응용될 수 있다.
의궤(儀軌)는 궁중행사보고서로, 기록문화의 꽃이라고 불릴 정도로 그 내용이 상세하다. 그리하여 학계에서는 의궤 연구를 꾸준히 진행하였고, 이를 바탕으로 의궤를 일반인들에게 쉽게 전달하는 대중서를 출판하고 다큐멘터리도 제작하였다. 그러나 아직 교육계에서는 의궤가 활발하게 사용되지 않는 상황이다. 우리의 미래를 주도할 학생들에게 문화적 자부심을 심어주고 궁중음악문화의 우수성을 전하기 위해 의궤를 교육현장에서 적극적으로 활용하는 방법이 개발, 도입되어야 한다. 특히 국악교육 부분에서 궁중음악을 교육할 때 의궤를 사용하면 유익하다. 대부분의 궁중음악 레파토리가 느리고 장중하여 궁중음악 자체를 먼저 노출시키면 "재미없고, 지루하다"는 좋지 않은 인상을 심어줄 수 있기 때문이다. 따라서 의궤에 수록된 다양한 시각자료를 통해 먼저 궁중음악을 '보여주는' 교육방법을 모색해 보았다. 즉 의궤에 수록된 악기 그림, 악대 그림, 춤 그림, 공연 무대 등을 교육자료로 어떻게 활용하면 좋을 지를 살펴보았다. 본고에서 선별한 자료 외에도 의궤에는 궁중음악 교육 자료로 활용할 것이 많다. 아울러 의궤 뿐 아니라 오례서(五禮書), 악서(樂書), 도병(圖屛), 관찬 악보(樂譜) 등으로 넓혀서 궁중음악문화를 입체적으로 교육한다면 더욱 좋을 것이다. 교육현장에서 다양한 궁중악무 관련 자료를 통해 품격 높은 궁중음악 관련 자료를 보여주는 일이 궁중음악을 들려주는 일과 함께 나아간다면 더 나은 교육 효과를 기대할 수 있을 것이다.
무선환경에서의 송신신호는 정보신호이외에 간섭, 잡음이 혼합된 신호가 수신된다. 수신기에 입사한 신호에서 원하는 신호를 추정하기 위해서 본 연구를 진행하고자 한다. 본 연구에서는 수정된 빔형성기 방법으로 공간상의 목표물을 정확히 추정하는 방법에 대해서 연구하였다. 수정된 빔형성기 방법은 적응배열 안테나와 섭동공분산행렬을 사용하여 최적의 가중치를 획득하고 공간상에 빔을 주사하여 원하는 신호를 추정한다. 계산량이 많지 않은 수정 빔형성기 방법으로 분해능을 향상시켜 원하는 목표물의 신호를 추정한다. 모의실험을 통하여 수정 빔형성기 방법과 분해능이 우수한 MUSIC방법과 성능을 비교분석한다. 모의실험결과로 본 연구에서 수정 빔형성기 방법이 기존의 빔형성기 방법보다 분해능이 10도 향상되었고 MUSIC방법과 비슷한 성능의 결과를 나타내었다. 본 연구의 분해능은 약 5도까지 원하는 신호를 추정하였다.
MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)은 신호부공간과 잡음부공간이 서로 직교한다는 사실에 기초하여 센서 어레이에 입사하는 신호의 도래방향을 추정한다. 잡음 부공간에 대한 기저(basis)를 구하기 위해 샘플행렬을 고유분해하며, 이에 따라 많은 계산량을 요구한다. 본 논문에서는 샘플행렬의 열벡터(column vectors)에서 잡음전력을 제거하여 신호 부공간에 대한 기저벡터를 구해 간단히 도래각을 추정하는 방법을 제시한다. 추정된 기저벡터를 이용하여 비용함수를 정의하고, 비용함수의 최소점을 찾아 도래각을 추정한다. 비용함수의 최소점은 격자 간격으로 나누어 계산하는 grid 방법이 아닌, 포물선 보간법(parabolic interpolation)에 기초한 Brent 방법을 적용하여 효과적으로 구해진다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안방식은 샘플행렬 고유분해에 의존하는 기존방식과 실질적으로 같은 성능을 가짐을 보인다.
본 논문에서는 상관성 신호 시스템에서 원하는 목표물의 도래방향을 추정하기 위한 기존 MUSIC알고리즘과 제안 알고리즘에 대한 성능을 비교 분석한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 가중치 갱신을 위해서 선형 구속 최소 분산 방법과 도래 방향 오차 확률을 최적으로 감소시키기 위해서 베이스 방법과 최대 사후 확률에 MUSIC알고리즘 적용하여 목표물 도래 방향 추정 오차 확률을 감소하고자 한다. 모의실험을 이용하여 본 연구에서 제안한 알고리즘과 기존의 MUSIC알고리즘의 성능을 비교 분석하였다. 신호대 잡음비가 10dB이고 안테나 배열 개수가 9개와 12일 때, 본 논문에서 제안한 알고리즘이 기존의 MUSIC알고리즘보다 각각 약 11%와 13%의 도래 방향 추정 오차를 감소시켜 본 연구에서 제안한 알고리즘이 우수함을 확인하였다.
본 연구의 목적은 2015 음악과 교육과정의 초등학교 교육과정과 연계하여 스마트 기기를 활용한 초등 '방과 후 학교' 스마트음악교육 프로그램을 개발하는 것이다. 연구 방법으로는 방과 후 교육 프로그램의 관련된 자료와 현재 시행되고 있는 초등학교 교육과정의 음악 관련 내용과 교과서 15종을 토대로 분석하였다. 그리고 초등학교 음악 교과서를 기반으로 한 교육 프로그램을 개발하고 태블릿PC와 애플리케이션을 활용하여 교육의 적합한 활용요소를 반영한 스마트 음악 교육 프로그램을 개발하였다. 연구를 통해 사용된 애플리케이션은 총 14종이고 제시된 교육 프로그램은 16 차시로 개발하였다. 본 스마트 음악 교육 프로그램을 통해 기존 공교육과정의 일방향의 음악교육이 아닌 다양하고, 체계적이며 지속적인 음악교육을 기대할 수 있을 것이다. 그리고 현장성을 통해 학생들에게 다양한 예술과 문화를 직접 경험하고 보여주는 것은 물론 잠재된 예술성과 창의성을 일깨워 줄 수 있을 것이다. 또한, 통합적 예술교육을 제공하고 예술교육의 평등을 지향하며 태블릿PC의 활용을 통해 미래 사회의 핵심적인 사고 과정을 기를 수 있을 것이다.
전인적인 인격 형성에 근본적인 역할을 하고 있는 음악과 치료가 융합된 분야인 음악치료는 다양하고 복잡한 치료 방법을 가지고 있다. 음악치료를 담당하고 있는 음악치료사들은 내담자와의 상담에 역전이와 같은 경우의 현상이 발생하기도 하며, 심리적 소진을 경험하고 있기에, 음악 치료의 최종 목표 도달에 많은 어려움이 발생하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 음악치료를 위하여 방문한 내담자와의 원활한 음악 치료 상담을 위하여 협업 필터링 기반의 음악치료 상담 자료 추천 모델을 제안한다. 제안 모델은 기존 상담 데이터와 새로운 상담자의 데이터를 유클리디안 거리 알고리즘을 통하여 유사도를 파악하고, 이를 통하여 유사 상담 자료를 추천하는 것으로서, 음악치료사들은 음악 치료가 필요한 상담자에게 가장 적합한 상담 자료를 제공할 수 있기에 원활한 상담이 진행될 수 있을 것으로 기대된다.
Kim, Young-Mo;Park, Byeong-Chan;Bang, Kyung-Sik;Kim, Seok-Yoon
한국컴퓨터정보학회논문지
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제26권2호
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pp.45-52
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2021
본 논문에서는 모니터링 단체의 특징기반 필터링 기반의 음원 이용 모니터링 도구에서 음원 이용 내역을 블록체인에 기록하도록 하는 블록체인 기반의 주배시 음원 이용 모니터링 정보 생성 방법을 제안한다. 주배시 음원이란 방송사의 방송콘텐츠에 삽입된 음원으로서 통상 음원과 마찬가지로 하나의 창작물로서 인정되며 음원의 권리를 가지고 있는 작사, 작곡가 등이 존재하며 방송에서 음원이 이용된 만큼 모든 권리자가 이에 따른 저작권료를 분배받는다. 하지만 주배시 음원 이용에 대한 정확하지 않은 모니터링 결과와 이에 따른 이용 내역에 대한 누락 및 투명하지 않는 정산 방식에 관한 문제가 발생하고 있다. 본 논문을 통하여 제안한 정보생성 방식을 이용하면 정확한 음원 이용 내역이 생성 가능하고 블록에 저장된 내역이 변경이나 누락 없이 저장되고 투명하지 않는 정산방식을 스마트 계약에 의해 처리하여 투명한 정산 및 분배가 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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