• 패션비즈니스
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• 제5권1호
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• pp.53-71
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• 2001

The purpose of this study how 'Afro-American resistance' is showed up in the fashion trough the study of rapper's fashion present in singing rap music. Rap music produced by the influence of black music. It have been the tool of expression of pain and sorrow of their lives and included their resistant spirit. So rapper's fashion expressed resistance. at this point I categorized the resistant feature of rapper's fashion at two types in terms of the extent of expression. Their are active resistance fashion and passive resistance fashion. Also each fashion types was classified in terms of style, material, color, accessories and so forth. Active fashion is possible to classify these three styles as follows. The first one is Afrocentic style that was raised from longing for Africa. The second one is Military style which contains an ling-time enduring spirit of resistance against the society. The last one is Hiphop style that violated the typical rule of dressing under the hiphop style culture. these kinds of active resistance are also classified as material like blue Jean showing black workers' resistance, color like black showing off superiority of 'black' and red, gold and green color expressing black people's resistance, and other accessories like chains, cross and so on. Passive resistance fashion has several variations according to the style. There are Jazz style, Uniform style and Hiphop style. It is also categorized as high-tech materials, white color which is the expression of desire for white and luxurious accessories showing off wealth.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권5호
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• pp.48-51
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• 2021

The article discusses the use of modern technologies in the learning process. It has been determined that the modern period of the development of society is characterized by a strong influence of computer technologies on it, a new education system is being formed, focused on entering the world information and educational space. This process is accompanied by significant changes in the pedagogical theory and practice of the educational process associated with making adjustments to the content of learning technologies, which should be adequate to modern technical capabilities, and contribute to the harmonious entry of a teenager into the information society. Computer technologies are designed to become not an additional "makeweight" in training, but an integral part of a holistic educational process, significantly increasing its effectiveness

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.4105-4110
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• 2014

앙상블에서 베이스라는 악기의 역할은 화음의 토대를 만들어주는 것이다. 우선은 그 기본 임무에 충실해야 한다. 그러나 그 역할에만 집중하다보면 다소 밋밋하고 안정적이기만 한 연주가 되기 때문에 보다 재미있는 연주를 위해서라면 다양한 아이디어를 반영해야 할 필요가 있다. 그런 의미에서 볼 때, Rutger Gunnarsson은 연주곡 위주의 음악이 아닌 대중음악에 이러한 사례를 적용한 예를 ABBA라는 대 그룹에서의 연주를 통해 뚜렷하게 보여주었다. 화려한 테크닉이나 고난이도의 기교에 의존하지 않고 기본기에 충실한 연주만으로도 이처럼 다양한 느낌을 낼 수 있다는 것에 주목해야 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권6호
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• pp.439-445
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• 2017

현재 전 세계 대중음악 시장의 헤게모니를 쥐고 주도적인 위치를 점하고 있는 미국의 대중음악 중에 대다수는 예전에 노예였던 아프리카계 미국인들의 문화로 부터 탄생되었다. 흑인 노예들의 음악은 미국역사에 끼친 가장 큰 영향들 중에 하나일 것이며, 세계 대중음악사에서 빼놓을 수 없는 거대한 업적일 것이다. 미국뿐 아니라 전 세계 대중음악의 주류에 있는 음악들은 모두 흑인음악을 모태로 유전자를 받은 그 후손들이다. 결국 아프리카계 미국인들의 문화에서 나온 음악이 세계인이 즐기는 음악이 되었다고 볼 수 있다. 현재 K-Pop의 아이돌 음악 문화 또한 흑인음악에 그 기본 바탕을 두고 있다고 볼 수 있다. 이러한 사실은, 우리와 관습과 이념이 다른 인종에게도 거부감 없이 우리의 문화가 침투될 수 있는 가장 큰 요인이 아닐 수 없다. 전 세계를 통합한 흑인음악의 중심에 있는 모타운 레코드사의 성공요인은 상업적으로 놀랍도록 뛰어난 음악 작품뿐만 아니라 현실에 안주하지 않는 뮤지션들의 자의식이라 할 수 있다. 지금의 인기에만 집착하여 10대에 편승한 음악시장과 작가의식, 예술성 결여를 지적받는 우리 대중음악계의 음반 관계자들과 뮤지션들의 자성이 필요하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.227-239
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• 2022

본 연구는 신호이론을 기반으로 디지털 클래식 음원의 흥행 성과에 영향을 미치는 요인에 관한 탐색적 실증분석을 진행하였다. 이를 위해 국내 음원 플랫폼 '지니'가 제공하는 클래식 주간차트를 활용하여 2020년 3월~2020년 10월까지(35주)의 기간 동안 차트 100위 내에 진입한 297개의 음원을 표본으로 설정하였다. 본 연구에서는 소비자들의 클래식 청취 선택에 영향을 줄 수 있는 신호로 아티스트의 수상 경력, 아티스트의 방송콘텐츠 연계, 클래식 음원차트 첫 주 상위권 진입, 기획사의 역량, 클래식 음악 레퍼토리의 대중성을 설정하여 이들이 해당 클래식 음원의 차트 상주기간에 미치는 영향을 통계적으로 검증하였다. 검증 결과, 아티스트의 방송콘텐츠 연계 여부와 클래식 음원차트 첫 주 상위권 진입 그리고 클래식 레퍼토리의 대중성이 클래식 음원의 차트 흥행에 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다. 반면에 아티스트의 수상 경력과 기획사의 역량은 클래식 음원의 차트 흥행에 유의한 영향을 미치지 못했다. 본 연구는 경영학적 관점으로 수행된 클래식 음원의 흥행요인에 관한 최초의 실증적 연구로서 이후 클래식 관련 후속 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다

• 한국게임학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.103-111
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• 2012

1970년대의 게임은 소형카세트와 축음기 등의 하드웨어에 음악 등과 같은 아날로그 파형을 저장하여 사용하였다. 이러한 구성 요소들로 인해 내구성이 매우 떨어질 수 밖에 없었다. 비디오 게임에 음악을 사용하는 경우 보다 저렴한 방법은 컴퓨터 칩을 사용하여 아날로그 음형을 컴퓨터 코드로 변환해 스피커로 보낼 수 있는 전기 파형으로 변환하는 것이다. 게임 음향 효과도 이와 같은 방식으로 생성되었다. 기술적 한계가 점점 극복되어, 작곡가들에게는 더 많은 자유가 부여되었으며 광디스크 등에 의해 미리 녹음된 사운드 트랙이 출현하게 되었다. 오늘날의 게임 개발자는 게임음악을 제작하는 기술에 대해 여러 가지 시도를 하고 있다. 게임 음악 제작의 변화가 기술과 비즈니스 영향을 받아 발달하는 과정에 따른 연구를 고찰하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.450-457
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• 2020

본 연구에서는 뮤지컬의 음악과 배우에 대한 평가가 관람의도에 미치는 영향을 분석하기 위해 한국과 중국의 학부생과 대학원생 총 187명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문자의 성별, 전공, 예술관심도, 연간 뮤지컬 관람 횟수, 그리고 관람동기(음악 감상, 배우)를 통제한 결과 다음과 같은 결과를 발견했다. 첫째, 음악과 배우에 대한 높은 평가는 관람의도와 정(+)의 관계를 갖는다. 둘째, 음악 평가와 관람의도는 뮤지컬의 관람동기가 음악 감상인 경우 더욱 높아지나 관람동기가 배우 보기인 경우에는 그렇지 않았다. 셋째, 중국 응답자의 경우 뮤지컬 평가와 관람의도와의 관계에서 관람의도는 어떠한 상호작용효과도 일으키지 않았다. 결론적으로 배우를 보기 위해 뮤지컬을 관람하는 사람들보다 음악 감상을 위해 뮤지컬을 관람하는 사람들에게 있어서 뮤지컬 평가가 보다 직접적으로 관람의도를 유발한다는 것을 발견했다. 또한 한국과 상이한 공연 관람문화를 가진 중국에서는 관람동기가 갖는 이러한 차별적 조절효과가 존재하지 않는다는 것을 발견했다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.787-800
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• 2023

본 논문은 웹 3.0 시대에 도래할 메타버스 음악 플랫폼의 학술적 이해를 도모하고 생산적인 구축 방안을 모색한 연구이다. 본 연구에서는 메타버스 음악 플랫폼이 현 시점에 지니는 의미를 입체적으로 짚어보고자 디지털 음악의 발전을 웹 1.0부터 3.0까지의 플랫폼 형성과정을 중심으로 살펴본다. 전반부에서는 메타버스 음악 플랫폼이 현재 향유하는 음악문화와 단절된 것이 아니라, 1990년대부터 지금까지 진화되어온 웹 플랫폼 환경과 밀접하게 연결되어 있다는 것을 보여주고자 했다. 또한 메타버스 플랫폼의 부상을 웹 2.0의 한계를 극복하는 동시에 웹 3.0으로의 전환과 연계된 변화로 가정하고, 최근 거론되는 1. 기술적(XR기술, 웨어러블 디바이스, 생성형 AI), 2. 문화적(디지털 아바타, 팬덤), 3. 경제적(NFT) 논의들을 현재까지 발전된 메타버스 음악 플랫폼의 발전방안과 연계시켜 논의하였다. 본 연구를 통해 '메타버스 음악 플랫폼'에 대한 합의된 개념이나 공식적인 정론이 확립되지 않은 상황에서 해당 개념에 대한 이해를 증진시키고 향후 발전방안에 대한 모색에 참고가 될 수 있기를 기대한다.

• Asia Marketing Journal
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• 제22권3호
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• pp.87-105
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• 2020

With the development of Information Technology, customers require promptly higher quality products and services. Companies try to make newly digital marketing strategies, but there are no empirical researches on them. This article empirically presents a new perspective that companies can shape the customer decision journey ahead by coordinating customer experience. In this article, based on Elaborated Likelihood Model (ELM) theory, customer experience consists of the emotional or cognitive experience. We surveyed about 200 subjects (N = 217) in their 20s and 30s based on the International Music Industry Association's Music Listening 2019 report, then analyzed four different models (before personalization-cognitive experience, before personalization-emotional experience, after personalization- cognitive experience, after personalization-emotional experience) by JASP and R Studio. We conducted Structural Equation Model (SEM) and paired t-test. Personalization factors are about recommendation systems in Spotify. The results of survey represent that companies can shape the Customer Decision Journey (CDJ) ahead especially through enhance cognitive experience. It empirically proves Elaborated Likelihood Model (ELM). The conclusion can be drawn that 'pulling' customer experience can be a new marketing strategies in the digital era.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.145-165
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• 2023

추천 시스템은 인터넷의 발달로 급격하게 증가하는 정보의 양으로 인해 생긴 정보 선택의 어려움을 소비자에게 덜어주고 각 개인의 취향에 맞는 정보를 효율적으로 보여주는 중요한 역할을 한다. 특히, E-commerce와 OTT 기업은 상품과 콘텐츠 양이 급격하게 증가하면서 추천 시스템의 도움 없이는 인기 있는 상품만 소비되는 현상을 극복하지 못한다. 이러한 현상을 극복하고 고객 개인 취향에 맞는 정보 혹은 콘텐츠를 제공해 고객의 소비를 유도하기 위해 추천 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 유저(user)의 과거 행동 이력을 활용한 협업 필터링이 유저가 선호한 콘텐츠의 정보를 활용하는 콘텐츠 기반 필터링에 비해 높은 성능을 보여준다. 하지만 협업 필터링은 과거 행동 데이터가 부족한 유저에 대해서는 추천의 성능이 낮아지는 콜드 스타트(Cold Start) 문제를 겪게 된다. 본 논문에서는 카카오 아레나 경진대회에서 주어진 음악 스트리밍 서비스 멜론의 플레이리스트 데이터를 기반으로 앞에서 언급한 콜드 스타트 문제를 해결할 수 있는 하이브리드 음악 추천 시스템을 제시했다. 본 연구에서는 플레이리스트에 수록된 곡 목록과 각 음악과 플레이리스트의 메타데이터를 활용해 절반 혹은 전부 가려진 플레이리스트의 다른 수록 곡을 예측하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 플레이리스트 안에 곡이 있는 경우와 아예 곡이 없는 경우를 나눠서 추천을 진행하였다. 플레이리스트 안에 곡이 있는 경우에는 해당 플레이리스트의 곡 목록과 각 곡의 메타데이터를 활용하기 위해 LightFM을 활용하였다. 그 다음에 Item2Vec을 활용해 플레이리스트에 있는 수록 곡과 태그 및 제목의 임베딩 벡터를 생성하고 이를 추천에 활용하였다. 최종적으로 LightFM과 Item2Vec 모델의 앙상블을 통해 최종 추천 결과를 생성하였다. 플레이리스트 안에 곡이 없고 태그 혹은 제목만이 존재할 경우에는 플레이리스트의 메타데이터인 태그와 제목을 FastText를 활용해 사전 학습을 시켜 생성된 플레이리스트 벡터를 기반으로 플레이리스트 간의 유사도를 활용하여 추천을 진행하였다. 이렇게 추천한 결과, 기존 Matrix Factorization(MF)에서 해결하지 못한 콜드 스타트 문제를 해결할 수 있었을 뿐만 아니라 곡과 플레이리스트의 메타데이터를 활용해 기존 MF 모델인 ALS와 BPR 그리고 Word2Vec 기반으로 추천해 주는 Item2Vec 기술보다 높은 추천 성능을 낼 수 있었다. 또한, LightFM을 토대로 다양한 곡의 메타데이터를 실험한 결과, 여러 메타데이터 중에서 아티스트 정보를 단독으로 활용한 LightFM 모델이 다른 메타데이터를 활용한 LightFM 모델들과 비교해 가장 높은 성능을 보여준다는 것을 확인할 수 있었다.