본 연구에서는 leap motion을 이용하여 실시간 MIDI controller를 설계하였다. Windows상에서 virtual MIDI port를 생성한 후 DAW(Digital Audio Workstation) 또는 VST(Virtual Studio Technology)와 해당 port와 프로토콜에 연결되어 통신을 수행한다. MIDI controller는 손동작 및 모양을 실시간으로 탐지해서 해당 데이터를 MIDI 데이터로 변환시킨다. 이 변환 된 데이터는 설정 된 포트와 미리 입력 된 MIDI CC(Control Change)에 따라 전송된다. 따라서 기존의 MIDI controller보다 유연한 MIDI 입력을 지원하는 목적을 가진다.
스마트폰의 주요 기능 중 미디어 콘텐츠 재생이 주요한 비중을 차지하게 되면서 디지털 음원의 단순 재생뿐만 아니라 디지털 음원을 이용한 악기 연습 등 동적 음악 활동 지원 기능들에 대한 요구도 높아지고 있다. 기존에도 MIDI 형식의 음원을 재생하는 플레이어 앱은 존재했지만 단순 재생 기능에 중점을 둔 한계점이 있었다. 이에 본 논문에서는 기존 MIDI 재생기에 악기 연습에 필요한 기능들인 구간 반복 재생, 재생 중 템포 조절, 재생 중 조 바꿈 기능을 구현하였고, MIDI 파일 제작자들이 만든 파일을 사용자가 재생기 내에서 내려 받을 수 있는 기능을 구현하였다. 특히, 내려 받은 MIDI 파일을 암호화하여 구매한 사용자의 재생기 내에서만 재생 가능하게 하는 DRM 기능도 구현하였다. 이를 통해 악기 연주 연습을 하는 사용자들에게 편리한 연습 환경을 제공하고 MIDI 음원의 불법 유통을 막아 MIDI 파일 제작자들의 저작권 보호를 실현하고자 하였다.
본 논문에서는 음성 입력으로 받아들인 멜로디를 MIDI 데이타로 변환하는 필터의 설계 방법과 분산 멀티미디어 환경에서 동작하는 입출력 서버 시스템인 MuX 환경에 적용하는 방법에 관해 기술한다. MuX는 다양한 입출력 디바이스와의 인터페이스를 위해 장치 독립적인 DLM(Dynamic Linking Module)을 사용하는데, 현재 MuX 시스템의 입출력 디바이스 인터페이스로 사용되는 웨이브 형식의 오디오 DLM과 MIDI(Musical Instrument Digital Interface) DLM의 기능을 보강하기 위해서 사람의 음성을 MIDI 데이타로 변환해주는 필터를 설계하고 구현하였다. MIDI 데이타의 입력 방식이 파일이나 MIDI 악기 외에도 사람의 음성 데이타로도 가능하므로 악기 연구에 익숙하지 않은 사람들도 MIDI 데이타를 입력할 수 있고, 미디어의 표현력이 증가되어 다양한 응용에 활용될 수 있다.
해수로부터 Vibrio속 세균 21균주를 분리하여 이들의 표현형적 특성을 조사하고 자동화동정 시스템인 Vitek과 MIDI를 이용하여 동정하고 결과를 비교하였다. Vitek과 MIDI를 이용한 Vibrio속 세균의 동정시 일치하는 결과는 단 1건(TL33, V. alginolyticus)이었으며,Vitek의 경우 21균주중 16균주(76%), MIDI의 경우 21균주 중 6균주 (29%)가 동정되었다. Vibrio속 세균의 동정에는 MIDI에 비하여 Vitek시스템이 유용한 것으로 사료된다.
멀티미디어 입출력 서버인 MuX는 다양한 입출력 디바이스와의 인터페이스를 위해 장치독립적인 DLM(dynamic Linking Module)을 사용한다. 본 논문에서는 MuX 시스템의 입출력 디바이스 인터페이스 기능을 확장하기 위해서 MIDI(Musical Instrument Digital Interface)형식의 오디오 데이터를 처리할 수 있는 DLM을 추가하였다. MIDI 데이터의 특성과 MIDI 파일 형식을 분석하여 MIDI를 지원하는 디바이스와의 인터페이스를 위한 MIDI DLM(Dynamic Linking Module)과 파일을 지원하는 DLM을 설계하고 구현하였다.
본 연구는 MIDI(Musical Instrument Digital Interface) 프로그램을 연결한 키보드 연주 시 일반인의 각 손가락 타력 표준치를 측정하고자 실시되었다. 연구 대상은 서울과 충청 지역 대학에 재학 중인 학생 총 92명(남성 46명, 여성 46명)으로 평균 연령은 만 18세부터 28세였다(평균나이: 21.7, 표준편차: 1.8). 연구 대상자의 음악교육경험 및 기간에 관한 조사를 선행한 후, 연구대상자의 각 손가락을 이용하여 키보드 건반을 상행 및 하행으로 타건하도록 하였다. 개인별 타건의 MIDI값을 분석해 본 결과 최대 강도 127 중 77~97의 수치를 기록하였다. 남성의 경우 최대값은 우세손 손가락의 검지에서 96.9를 기록했고, 최저값은 비우세손 약지에서 78.5 나타났다. 여성은 우세손 중지의 타력값이 92로 가장 높았으며 최저값은 남성과 유사하게 비우세손 약지에서 77.5로 나타났다. 참여자들의 우세손과 비우세손 손가락 타력의 차이는 엄지를 제외한 모든 손가락에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였으나(p < .05) 성별과 악기 연주 경험에서는 유의미한 차이가 나타나지 않았다(p < .05). 본 연구에서 측정된 손가락 타력의 표준치는 건반악기와 MIDI프로그램의 사용이 손기능을 평가하는 도구로 활용될 수 있으며, 손기능 중재 방안의 효과성 입증을 위한 근거 자료로 활용 될 수 있음을 시사한다.
기존의 작곡가, 곡명 등의 질의어로 대표될 수 있는 메타 데이터 기반 음악 검색은 음악 데이터의 양이 급증함에 따라 탐색 근거가 되는 사항을 모를 경우 사용자의 요구를 충족시켜 줄 수 없는 단점을 가지고 있다 [1]. 반면 음악의 내용을 기반으로 한 검색의 경우 이러한 제약에서 보다 자유로울 수 있다. 내용 기반 검색[2]의 연구에 있어서 음악 데이터로부터 사용자의 질의를 처리해주기 위한 멜로디를 추출해주는 것이 중요한 문제가 되는데, 데이터의 추출과 편집이 용이한 MIDI 파일이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 질의를 바탕으로 한 QBH system상에서의 음악 데이터 구축을 위해 MIDI파일에서 추출해 낼 수 있는 특징들을 이용해 MIDI파일의 멜로디 트랙 멜로디 트랙과 반주 트랙을 자동으로 구분하는 것을 목적으로, MIDI트랙에서 추출해서 이용할 수 있는 특징들에 대해 알아보고 그에 따른 간단한 분류 알고리즘의 제안과 실험 결과에 대해 소개한다.
본 논문에서는 실시간으로 MIDI (Musical Instrument Digital Interface)를 이용하여 음악을 연주학 수 있는 전자음악장갑 (Electronic Music Glove, EMG) 시스템을 소개한다. 마이크로 컨트롤러를 통해 장갑으로부터 입력받은 아날로그 신호를 분석하고, 이 신호를 MIDI 메시지로 변환한 후, 컴퓨터에 내장된 사운드카드의 MIDI 음원을 이용하여 스피커로 음악을 재생한다. 컴퓨터의 직렬 포트를 통해 손가락에 부탁된 센서들과 풋 스위치의 상태를 입력받아 C++ 언어로 작성한 프로그램에서 MIDI 메시지로 변환한다. EMG 시스템은 음표의 옥타브와 음표의 길이, 그리고 코러스나 잔향, 리듬 그리고 볼륨과 같은 다양한 음악적 효과를 MIDI를 이용해 제어할 수 있다.
미디(Musical Instrument Digital Interface)란 마이크로 프로세서를 쓰는 전자적인 음악 기구간의 인터페이스로 연주자의 연주에 대한 정보를 전송하게 되는데 이러한 미디 컨트롤러에서 발생된 미디신호를 이용하여 게임플레이에서 사용되어지는 기존의 입력장치(PC 키보드, 마우스, 조이스틱)와는 다른 사용자 인터페이스로의 확장을 연구한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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