• 제목/요약/키워드: Music notation program

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웹기반 정간보 사보 프로그램 설계 (Designing a Web-Based Jeongganbo Notation Program)

  • 심인섭
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제22권4호
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    • pp.742-753
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    • 2022
  • 최근 문화의 세계화와 K-컬처의 세계적인 유행은 한국의 전통문화를 더욱 발전시키고 알릴 수 있는 좋은 배경이 되고 있다. 그러나 한국의 전통음악에는 세종대왕이 개발한 정간보라는 우수한 기보법을 가지고 있음에도 불구하고 서양 기보법의 보편성으로 점차 사용되지 않고 있는 추세이다. 하지만 7차 교육과정 이후 초등 음악교육에서 정간보의 소개와 활용 비중이 늘어나고 있고, 이는 우리의 고유한 전통 기보법을 다시금 보편화 할 수 있는 좋은 기회가 되고 있다. 반면 기보법의 해석에 관한 연습 이외에 정간보 사보의 실습을 활성화하기 위해서는 더욱 다양한 도구가 필요할 것으로 보인다. 이에 본 연구는 설치나 다운로드가 없이 웹에서 정간보를 사보할 수 있는 웹 프로그램에 대한 설계를 연구하였다. 또한 정간보를 사보하는 과정에 사용자의 편의성을 증대하기 위해 자판을 건반처럼 활용하여 입력하는 방안과 입력된 음악 정보를 MIDI 기능을 통해 청취하고 파일로 저장할 수 있는 방법에 대해 설계하고 제안한다. 본 연구를 통해 누구나 쉽고 간단히 접근하여 실습하고 사보할 수 있는 웹 프로그램을 개발할 수 있으며, 이는 향후 국악의 기보 실습 혹은 전통음악 사보에 유용한 도구가 될 것으로 기대된다.

컴퓨터 음악프로그램을 통한 창의적 활동 중심의 교수.학습 방안 (A Study on the Musical Instruction-Learning Method Focusing on Creative Activities using Computer-Based Music Programmes)

  • 조정은
    • 컴퓨터교육학회논문지
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    • 제14권4호
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    • pp.1-10
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    • 2011
  • 21세기를 주도할 자율적이고 창의적인 한국인 육성은 개정된 교육과정에서 강조하는 기본방향이다. 중등음악교육에서는 학습자의 시각과 청각을 함께 자극하고 창의적으로 활용할 수 있는 컴퓨터 음악프로그램이 교수 학습에 효과적인 매체라 할 수 있다. 본 연구에서는 컴퓨터 음악프로그램의 기능을 살펴보고, 그것을 음악수업에서 창의적인 학습활동으로 연계할 수 있는 방안을 모색하였다. 또한 음악활동 영역별로 그 적용방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여 사보프로그램인 Finale 2010과 이미지 및 동영상 편집도구로 Window MovieMaker, 그리고 소리편집의 Goldwave를 사용을 중심으로 학생들의 창의적인 학습활동 방안을 제시하였다.

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손사보 악보의 광학음악인식을 위한 CNN 기반의 보표 및 마디 인식 (Staff-line and Measure Detection using a Convolutional Neural Network for Handwritten Optical Music Recognition)

  • Park, Jong-Won;Kim, Dong-Sam;Kim, Jun-Ho
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권7호
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    • pp.1098-1101
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    • 2022
  • With the development of computer music notation programs, when drawing sheet music, it is often drawn using a computer. However, there are still many use of hand-written notations for educational purposes or to quickly draw sheet music such as listening and dictating. In previous studies, OMR focused on recognizing the printed music sheet made by music notation program. the result of handwritten OMR with camera is poor because different people have different writing methods, and lens distortion. In this study, as a pre-processing process for recognizing handwritten music sheet, we propose a method for recognizing a staff using linear regression and a method for recognizing a bar using CNN. F1 scores of staff recognition and barline detection are 99.09% and 95.48%, respectively. This methodologies are expected to contribute to improving the accuracy of handwriting.