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.
본 논문에서는 증강 현실에서 객체 구분을 위하여 사용되는 다양한 마커를 기반으로 실시간으로 음악을 편집하고 이를 재생할 수 있는 시스템을 설계 및 구현한다. 제안 시스템은 증강 현실 마커 기반의 뮤직 마커와 뮤직 보드로 구성된다. 뮤직 보드상에 배치된 뮤직 마커의 내용을 악기의 종류와 미리 정의된 재생 트랙과 매핑하고 2차원 평면상에서 상대적인 뮤직 마커의 위치 값을 측정하여 이를 미디 트랙에서 공간 효과와 관련있는 파라메터 값으로 설정한다. 제안된 시스템은 최대 $1600{\pm}1200$ 픽셀을 지원하는 캠을 기반으로 다양한 해상도에서 마커의 움직임이나 추가에 따른 재생 지터 시간을 측정하여 성능을 평가하였으며, 실험 결과 $860{\pm}600$ 픽셀에서 초당 두 개의 프레임을 처리하는 경우, 마커의 인식률이 높았고 허용 가능한 지터 내에서 안정적인 결과를 도출하였다. 제안 시스템은 오늘날 대체 의학으로 제시되고 있는 음악을 기반으로 한 감성 치료법이나 음악적 배경이 없는 어린이나 노약자도 손쉽게 사용할 수 있어서 교육적인 측면에서도 활용될 수 있다.
본 연구는 기존의 엔진 없이 전기로 운행되는 자동차에 가상의 엔진소리를 구현해주는 반도체 에 관한 연구로, 운전자의 욕구 및 보행자의 안전을 지키기 위해 Adaptive Difference PCM(ADPCM) 방식과 Frequency modulation 방식을 조합하여 생생한 엔진음을 구현하였다. 또한 미디를 응용하는 전자음 합성 알고리즘을 제안하여 엔진음 합성방법, 엔진음 발생 시스템의 구성 모델을 제시한다. 본 연구는 운전자와 보행자를 모두 만족시키기 위해 캔 통신을 이용하여 운전자의 운전 습관에 따라 전해지는 엔진회전량, 차량 속도, 가속 페달 눌림 량, 토크 등의 정보를 받은 후, 미리 설정된 적절한 파라미터에 따라 주파수 변조를 위한 인터폴레이션, 정보량 축소를 위하 ADPCM 알고리즘, 엔진음을 쉽게 만들기 위한 미디 포맷을 이용하여 시스템과 운전자의 의도를 정확히 반영할 수 있는 인터렉션 알고리즘을 구현하였다.
본 연구는 Cakewalk By Bandlab(이하 Cakewalk)과 TTS-1의 접근성 평가의 후속연구로, Cakewalk가 기본으로 제공하는 VSTi 형식의 SI-Drum의 기본 접근성을 평가하고 접근방법을 연구하기 위한 목적이 있다. 본 연구에서는 스크린리더 사용자가 SI-Drum을 사용하여 국가직무능력표준(NCS) [가상악기 에디팅하기] 작업을 수행할 수 있는 지에 대한 기본 접근성이 소프트웨어 개발자 관점에서 평가되었다. 또한, Cakewalk 단축키 등록 기능, MIDI 기능, 센스리더 기능을 활용한 확장된 접근성이 평가되고 접근방법이 모색되었다. 본 연구 결과, SI-Drum의 기본 접근성은 없는 것으로 나타났으나, 센스리더의 마우스 기능과 위치기억 기능을 중심으로 사용하는 확장된 접근 기능을 활용하면 [가상악기 에디팅하기] 작업을 수행할 수 있는 것으로 나타났다. 하지만, 이 작업도 각 컨트롤에 접근할 수 있는 위치기억 목록을 만들고 저장하기 위한 정안인의 도움이 필요한 것으로 나타났다. 스크린리더 사용자가 더 효율적으로 작업을 수행하기 위해서는 기본 접근성 확보가 우선 필요하고, 이를 위한 Cakewalk와 센스리더의 개선사항이 제안되었다.
딥러닝은 기존의 분석 모델이 갖는 한계를 극복하고 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 결과물을 생성할 수 있는 창의적인 도구로 활용되고 있다. 본 고에서는 Niko's MIDI Pack 음원 파일 1,609개를 데이터 셋으로 삼아 전처리 과정을 수행하고, 양방향 장단기 기억 순환 신경망(Bi-LSTM) 모델을 이용하여, 효율적으로 음악을 생성할 수 있는 전처리 방법과 예측 모델을 제시한다. 생성되는 으뜸음을 바탕으로 음악적 조성(調聲)에 적합한 새로운 시계열 데이터를 생성할 수 있도록 은닉층을 다층화하고, 디코더의 출력 게이트에서 인코더의 입력 데이터 중 영향을 주는 요소의 가중치를 적용하는 어텐션(Attention) 메커니즘을 적용한다. LSTM 모델의 인식률 향상을 위한 파라미터로서 손실함수, 최적화 방법 등 설정 변수들을 적용한다. 제안 모델은 MIDI 학습의 효율성 제고 및 예측 향상을 위해 높은음자리표(treble clef)와 낮은음자리표(bass clef)를 구분하여 추출된 음표, 음표의 길이, 쉼표, 쉼표의 길이와 코드(chord) 등을 적용한 다채널 어텐션 적용 양방향 기억 모델(Bi-LSTM with attention)이다. 학습의 결과는 노이즈와 구별되는 음악의 전개에 어울리는 음표와 코드를 생성하며, 화성학적으로 안정된 음악을 생성하는 모델을 지향한다.
음악은 곧 과학의 한 형태이다. 수학적 관련에서 음계가 구성된 것처럼 악기도 음향적인 발달을 위해 지속적으로 발달되어 온 기계적 산물이다. 기술의 발달은 음악의 생산과 적응에 밀접한 관련을 맺고 있어 20세기 말 미디(MIDI)의 등장과 개인 컴퓨터 등의 보급은 음악산업 전반에 걸쳐 혁명적인 큰 변화를 불러왔다.
This study examined the transition of costume in middle and high school girls after the abolition of school-uniform. Fashion photographs of $\ulcorner$Junior$\lrcorner$a Korean magazine for girls were used for the investigation. Skirts used mainly were changed in order of pleat tight flare and tight skirt And skirt length was changed in order of knee midi knee and mini. Slim baggy and straight pants together showed high frequency but after 1992 straight pants were used mainly. And pants of ankle length was prevalent. In jacket Hip line natural waist and H-line silhouette dominated. Silhouette of one-piece dress was changed in order or X line H line and A line. Semi fit and natural waist were prevalent. And length was changed in order of midi knee and mini. The coat of H line Loose semi fit and Knee length was the most frequently appeared style. Waist line of coat was changed in order of natural low no natural waist. In skirt blue white black and black were mainly in spring summer fall and winter respectively. In pants blue was used mainly regardless of the season, In jacket blue in spring and black in other seasons were used. In one-piece derss blue in spring red in summer black in fall and winter were used mainly. Black coat was used mainly. Therefore blue was the most frequently used color by middle and high school girls.
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.
한국의 전통 발효식품인 된장에서 단백질 분해효소를 분비하는 미생물의 존재를 규명하기 위해, skim milk 한천배지를 이용하여 투명환을 보이는 균주들을 얻었고, 각종 생리 및 생화학적 검사, VITEK system, MIDI system을 통해 이들 중, JH-1, SH-5, SH-7의 3 strain이 Bacillus cereus임을 동정하였다. JH-1과 SH-5 균주가 분비하는 단백질 분해효소는 pH 9와 40^{\circ}C.$에서 최적활성을 보였으며, SH-7 균주는 pH 8과 50^{\circ}C.$에서 최적활성을 보였다. 또한 이들 3균주는 blood agar plate에서 용혈능력을 보였다.
In this paper, we propose a new model for the conditional generation of music, considering key and rhythm, fundamental elements of music. MIDI sheet music is converted into a WAV format, which is then transformed into a Mel Spectrogram using the Short-Time Fourier Transform (STFT). Using this information, key and rhythm details are classified by passing through two Convolutional Neural Networks (CNNs), and this information is again fed into the Music Transformer. The key and rhythm details are combined by differentially multiplying the weights and the embedding vectors of the MIDI events. Several experiments are conducted, including a process for determining the optimal weights. This research represents a new effort to integrate essential elements into music generation and explains the detailed structure and operating principles of the model, verifying its effects and potentials through experiments. In this study, the accuracy for rhythm classification reached 94.7%, the accuracy for key classification reached 92.1%, and the Negative Likelihood based on the weights of the embedding vector resulted in 3.01.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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