• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.21-35
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• 2018

본 논문에서는 스테레오 음악에 오디오 워터마크를 삽입하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 스테레오 음악은 2개의 채널을 갖고 있기 때문에 기존 워터마킹 기술은 일반적으로 각 채널을 독립적으로 생각하고 처리하는 경우가 많다. 그러나 스테레오를 모노로 변환하는 과정에서 워터마크의 손실이 발생하는 경우가 많이 발생할 수 있다. 제안한 알고리즘은 스테레오를 모노로 변환하더라도 워터마크의 손실이 발생하지 않도록 워터마크를 삽입할 때 스테레오와 모노변환의 특성을 이용하였다. 제안된 알고리즘에 사용된 오디오 워터마크는 "Copyright"와 "Copy_free"라는 두 가지 정보를 터보코드를 이용하여 생성하였다. 두 워터마크는 9바이트(72비트)로 이루어져 있으며, 오류정정을 위하여 터보코드를 적용하면 222비트로 삽입해야 하는 정보량이 늘어난다. 222비트의 워터마크는 추가적인 오류에 강인하도록 1024비트로 확장하여 최종적으로 스테레오 음악에 삽입할 워터마크로 사용하였다. 평균적으로 SNR은 40dB를 넘어서서 전통적인 양자화 방식보다 10dB 이상의 음질 개선을 가져왔다. 이는 상대적으로 10배의 음질 개선도를 의미하는 것으로 매우 유의미한 결과이다. 또한 워터마크의 추출에 필요한 샘플길이는 1초 이내의 길이면 충분히 추출이 가능하고, 128Kbps의 비트레이트를 갖는 MP3 압축에 대해서도 모두 1초 이내 길이의 음악 샘플로부터 워터마크의 완전한 추출이 가능하였다. 전통적인 양자화 방식이 10초 길이의 샘플을 이용해도 대부분 워터마크의 추출에 실패한 것에 비하면 1/10에 불과한 길이로 워터마크의 추출이 가능하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.28-38
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• 2014

서양 음악의 경우 자동채보와 내용기반 음악검색을 위한 음악 정보 분석연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 한국 전통음악에서는 유사한 연구사례를 찾아보기 어렵다. 본 논문에서는 한국의 전통음악인 판소리 구조를 자동으로 분석하기 위한 알고리즘들을 제안한다. 제안된 알고리즘은 음성과 비음성의 시간 간격비율을 이용하여 '소리' 부분과 '아니리' 부분을 자동으로 구분한다. 뿐만 아니라 알고리즘은 '장단'이라 칭하는 리듬을 템플릿 이용한 다수결 결정 방법으로 강건하게 구분한다. 또한 알고리즘은 칼만 필터를 이용하여 '소리' 부분의 마디 지점을 검지해낸다. 본 논문에서 제안된 알고리즘들은 판소리 샘플들에서 양호하게 동작하였으며 자동채보의 전단계의 구조분석에 유용할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.27-32
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• 2019

인간이 가진 뛰어난 능력 중의 하나인 곡 분류 과정을 딥러닝 알고리즘을 통해 구현하는 연구는 단일데이터를 이용한 유니모달 모델, 멀티모달 모델, 뮤직비디오를 이용한 멀티모달 방식 등이 있다. 이 연구에서는 곡의 스펙트로그램을 짧은 샘플들로 분할하여 각각을 CNN으로 분석한 뒤 그 결과를 투표하는 시스템을 제안하여 더 좋은 결과를 얻었다. 딥러닝 알고리즘 중 CNN이 RNN에 비해 음악 장르 구분에 있어 우수한 성능을 보였으며 CNN과 RNN을 같이 적용했을 때 성능이 좋아짐을 알 수 있었다. 음악샘플을 나누어 각각의 CNN 결과를 투표하는 시스템이 이전 모델에 비해 좋은 결과를 나타내었고 이 모델에 Softmax 레이어를 추가한 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 디지털 미디어의 폭발적인 성장과 수많은 스트리밍 서비스 속에서 음악장르의 자동분류에 대한 필요는 점점 증가하고 있는 추세이다. 향후 연구에서는 미분류 곡의 비율을 낮추고 최종적으로 미분류된 곡들의 장르구분에 대한 알고리즘을 개발할 필요가 있을 것이다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제15권1호
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• pp.25-49
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• 2018

본 연구는 노래중심 집단음악치료가 유소년축구선수의 운동스트레스와 긍정심리자원에 영향을 미치는지 알아보는 데 목적이 있다. 연구 대상은 수도권에 위치한 중학교 소속 유소년축구선수 80명(실험집단 39명, 통제집단 41명)으로, 편의적 표집방법을 통해 모집되었다. 실험집단은 소규모(8-11명)로 나누어 주 4회, 45분씩, 15회기의 노래중심 집단음악치료를 실시하였고, 통제집단은 별도의 처치 없이 휴식을 취하였다. 노래중심 집단음악치료 효과검정을 위해 프로그램 실시 전 후에 운동스트레스척도와 운동선수 긍정심리자원척도를 사용한 검사를 실시하였다. 수집된 데이터는 독립 표본 t 검정을 통해 동질성검정과 집단 간 사후점수를 비교하였고, 대응표본 t 검정을 통해 집단 내 사전 사후점수를 비교하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 운동스트레스 사후점수에서 실험집단은 통제집단에 비해 통계적으로 유의하게 점수가 낮았다(p < .01). 운동스트레스 사전 사후점수 비교에서 실험집단은 통계적으로 유의한 변화를 보이지 않은 반면, 통제집단은 유의한 증가를 보였다(p < .05), 둘째, 긍정심리자원 사후점수에서 실험집단은 통제집단에 비해 통계적으로 유의하게 점수가 높았다(p < .01). 긍정심리자원 사전 사후점수비교에서 실험집단은 점수가 소폭 상승한 반면, 통제집단은 통계적으로 유의한 감소를 보였다(p < .05). 이러한 연구 결과를 통해 노래중심 집단음악치료가 유소년 운동선수들의 심리적 자원 지지와 긍정정서 유도를 통한 운동스트레스 감소가 가능함을 시사하며, 향후 긍정심리자원 형성에 초점을 맞춘 후속연구가 지속될 필요가 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권8호
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• pp.549-558
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• 2015

본 연구는 음악요법이 노인백내장 수술환자의 활력징후, 불안, 코티졸 및 통증에 미치는 효과를 검증하고자 설계된 비동등성 대조군 사전 사후 유사설계 연구이다. 연구대상은 I시의 G대학병원에서 백내장 수술을 받은 만 65세 이상 노인 41명으로 음악요법을 적용한 실험군 21명과 적용하지 않은 대조군 20명으로 구성되었다. $x^2$ test, Fisher's exact test, 독립표본 t-test, Mann-Whitney U test 등을 분석에 활용하였다. 연구결과를 보면 활력징후 변화에서는 차이가 없었으나 불안, 코티졸 농도, 통증은 실험군에서 유의한 감소를 보여, 다빈도 수술 1위인 백내장수술에 음악요법 적용하는 것이 불안 및 통증을 경감시킨 것을 재확인 할 수 있었다. 노인백내장 수술환자에게 음악요법이 불안, 통증 감소에 효과가 있다는 것을 확인한 결과를 토대로 다양한 중재 분야에서 노인환자에게 음악요법의 적용이 활성화되기를 제언하는 바이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.97-106
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• 2017

본 융합연구의 목적은 척추마취하에서 전립선절제수술을 받는 환자의 불안, 피로 및 활력징후에 미치는 선호 음악요법의 효과를 확인하기 위함이다. 본 연구는 비동등성 대조군 전후시차설계에 따라 환자 45명을 대상으로 하였으며 실험군에게는 수술 중 선호하는 음악을 들려주었다. 자료는 수술 30분전, 수술 20분 경과, 수술 40분 경과, 및 마취회복실 입실직후에 구조화된 질문지와 직접 계측을 통해 수집하였으며 기술통계, ${\chi}^2-test$, Fisher's exact test, t-test 및 repeated measures ANOVA로 분석하였다. 연구결과 실험군의 불안과 피로수준은 대조군보다 유의하게 낮았다(p=.001; p=.020). 그러나 수축기혈압, 이완기혈압 및 맥박에서는 두 집단 간 유의한 차이가 없었다(p=.821; p=.473; p=.782). 이상의 연구결과를 통해 척추마취 전립선절제술을 시행하는 환자에게 수술 중 환자의 선호 음악요법을 제공하는 것은 수술 관련 불안과 피로를 완화하는 유용한 간호중재가 될 수 있음을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권1호
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• pp.419-424
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• 2020

본 연구는 음악교육 전공 학생들의 교육만족도를 살펴보고, 이를 바탕으로 사범대학이 지향해야 하는 바에 대한 시사점을 도출하고자 한다. 이를 위해 A대학 음악교육 전공 152명을 대상으로 설문을 실시하였으며, SPSS 22 for Windows 프로그램을 사용하여 기술통계분석, 독립표본 t검정, 일원 배치 분산분석, 교차분석을 시행하였다. 연구결과 음악교육 전공 학생들의 성별, 학년, 진로희망, 학생들의 개별 노력에 따라 교육만족도에 유의미한 차이가 있었다. 사범대학은 미래의 인재를 가르치는 교사 양성 기관으로 사회에 큰 영향을 미친다. 따라서 본 연구의 결과를 바탕으로 사범대학들이 훌륭한 교사를 양성할 수 있도록 기초 자료로서 역할을 하길 기대한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.739-743
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• 2008

본 연구에서는 사용자가 입력한 멜로디에 따른 반주 음악을 자동으로 생성하는 방법을 제시한다. 시작되는 코드는 사용자의 멜로디에 의해서 생성이 되며, 그 다음 코드들은 코드들간의 전이확률이 정의되어있는 마르코프 체인(markov chain)의 확률 테이블을 이용하여 연속적으로 생성된다. 확률 테이블은 기존 음악의 샘플 데이터를 강화학습(reinforcement learning)을 이용하여 학습된다. 또한 실시간으로 재생되는 반주 코드는 매 상태 마다 주어지는 보상 값을 통해 더 나은 행동을 취할 수 있도록 학습해 나간다. 멜로디와 각 코드들간의 유사성은 피치 클래스 히스토그램을 이용하여 계산된다. 본 기술을 사용하여 주어진 사용자 입력에 조화로운 반주 코드의 자동 생성이 가능하다.

• 한국지역사회생활과학회지
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• 제21권1호
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• pp.125-138
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• 2010

This study examined the effects of a meditation program using picture books as a method of reducing young children's aggression. Data was taken from a sample of 60 four-to five-year-old children in daycare centers. This study employed a pre/post-test controlgroup design. All children of each daycare center were assigned to an experimental group(meditation program using picture books) or control group(general music meditation program). All variables were measured by the mothers and teachers of the observed children and the collected data were analyzed by independent and paired t-test. The main results of this study are as follows. Firstly, the meditation program using picture books and general music meditation program were all effective in reducing young children's aggression (aggression against things, aggression against others, verbal aggressin and total aggression) perceived by their teachers, that is, aggression against things, aggression against others and verbal aggression. Secondly, the meditation program using picture books was more effective than general music meditation program in reducing young children's aggression perceived by teachers. Thirdly, the meditation program using picture books was effective in reducing only young children's verbal aggression perceived by their mothers.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권5C호
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• pp.305-312
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• 2005

음악인식에 주로 사용되는 세 가지 알고리즘의 성능을 비교하였다. 다양한 분류알고리즘을 소개하고 그 중 베이지안법, 최근접이웃법과 k-최근접이웃법을 이용하여 악기를 분류하였다. 악기 샘플파일에서 영교차율, 평균, 분산, 평균피크레벨의 4가지 특성값을 추출하여 분류시스템의 데이터로 사용하였다. 사용된 악기 샘플은 바이올린, 바로크 바이올린, 바로크 첼로이다. 실험결과 최근접이웃 알고리즘이 악기 분류에 있어서 가장 좋은 성능을 보여 주었다. 최근접이웃 알고리즘은 단순하면서도 빠른 계산결과를 보여 악기 분류에 적절한 알고리즘으로 판단되었다.