본 연구는 부산소재 실용음악대학들의 과목운영 현황을 살펴보고 교육과정을 분석함으로써 실용음악관련 학교들의 발전을 위한 시사점을 제시하고자 하였다. 이를 위해 4년제 대학과 전문대학의 사례를 중심으로 비교분석하였다. 부산소재 3개 학과의 커리큘럼을 분석한 결과 실용음악전공과 기존 음악학과의 커리큘럼은 일부 유사성이 있으나 차이점도 상당하다는 것을 발견하였다. 부산의 경우 실용음악학과의 교육과목은 기존 순수음악학과의 영향아래에 있지만 나름 차별화를 시도하고 있었다. 실용음악 교육기관들은 관련 커리큘럼을 세분화시키는 동시에 타 전공과 연계한 융합형 과목의 개설을 시도하고 교육환경의 향상을 도모해야한다. 이제 음악 내로 한정하는 기존의 논의에서 벗어날 필요가 있다. 예를 들어 경영, 미디어관련학과들과 연계해 음악기획이나 정책과 연관된 융합형 과목을 개설할 수 있다. 학생들은 이러한 수업을 통해 뮤지션으로의 진로뿐 아니라 공연기획, 문화예술행정가 등으로 범위를 확장할 수 있을 것이다. 각 기관의 관계자들은 공론장에서 이에 대한 해법을 모색해야 한다. 이제 국내 실용음악학의 발전을 위한 근원적 성찰이 필요하다.
세계역사가 서구의 식민지배와 근대를 통해 엘리트적 서구예술음악이 중심으로 부상되는 과정에서 지역의 음악들은 전근대적, 주변적 지위로 위치지워졌다. 20세기의 대중음악은 서구의 자본주의, 상업주의, 음반산업, 대중매체, 기술과 정보의 확산을 통해, 새로운 중심의 지위를 차지하였고 21세기 들어 다양한 글로컬리제이션과 초문화적 초국경적 문화현상을 첨예하게 보여주는 장이 되어가고 있다. 전 지구적 자본, 시장, 경계의 넘나듦을 실천하고 문화산업, 대중음악, 공연예술시장에서 매력적인 분야로 성장하고 있는 월드뮤직은 식민지와 근대를 통해 '서구'에게 발견되었던 '비서구'의 '민속적' '전통적'인 음악들이 가장 탈근대적인 방식으로 '차용' '적합화' '혼종'된 음악으로, 글로컬리제이션을 실천하고 있다. 흥미로운 점은 포스트 모던시대를 대표하는 음악현상인 월드뮤직도 기본적으로는 근대적이었던 음악인류학의 전제와 마찬가지로 '다름'과 '차이'를 기반으로 구성하고 있다는 점이다. 탈영토화된 월드뮤직은 다양한 방식을 통해 타자의 이국적인 음악으로 민족적인 것으로 재현되고, 재현된 민족성은 글로벌시대 다양한 맥락을 가진 로컬의 청중들에게 각기 다른 방식으로 체험된다. 혼종을 실현한 월드뮤직에서도 민속적 악기들, 민속적 보컬스타일들은 월드뮤직의 민족적 음악풍경을 구성하면서 구체화한다. 또한 월드뮤직의 청중은 음악적 '다름'과 '상상된 민족'을 소비하는 글로벌 대중으로 일상의 음악적 소비와 체험을 통해 다층적 사회적 의미들을 구성하고 있다. 월드뮤직의 초문화적 음악적 실천은 기본적으로 민족의 상상을 기반으로 한다. 더 나아가 이러한 상상은 구체적으로 음악의 양식을 뛰어넘어 글로벌 정치, 경제, 문화의 특정조건들 속에서 자신만의 방식으로 민족을 상상하는 생산자와 매개자, 그리고 로컬적 삶의 경험속에서 '다름'과 '차이'를 다시 민족적으로 구성하여 인식하는 해석자의 다양한 상상력에 의해 "구성된 복수의 세계"로서의 전 지구를 상상하고 민족성의 새로운 의미를 "주조하고 동원"한다. 월드뮤직은 다층적인 "상상된 민족들"의 세계가 교차되어 만들어진 구성물로 수많은 초문화적인 의미들을 생산해 내고 있다.
기록학계에 있어서 대중문화 기록에 관한 관심은 기존 공공영역에 치우쳐있던 기록관리 체계가 민간영역의 기록관리에 관한 관심으로의 변화하면서 시작되었다. 최근 K-POP은 대중문화의 부흥을 주도하고 있으며 대중이 자발적으로 수용하여 유지되는 문화로 자리매김하고 있다. 또한 '팬덤'이란 독특한 집단문화를 통해 다양한 콘텐츠들이 생산, 소비되고 있다. K-POP 팬덤은 자발적으로 K-POP과 관련된 다양한 정보를 수집함과 동시에 새로운 문화와 자료를 재생산하기도 한다. 특히 수집한 자료는 수집의 규모 및 범위가 넓어 팬덤이 추종하는 대상 및 수집 시점의 시대적 모습을 다양하게 반영할 수 있다. 이러한 팬덤의 자본축적 특성은 대중음악 아카이브 활성화의 단서가 될 수 있는 특성이다. 본 연구는 K-POP 팬덤의 특성을 바탕으로 팬덤들이 수집 생산하는 기록의 특성과 현황을 분석하고자 한다. 이를 위해 국내 최대 규모의 팬덤을 보유하고 있는 방탄소년단(BTS)의 아미(A.R.M.Y)를 선정, 설문조사를 수행하였다. 분석 결과를 통해 대중음악 아카이브 구축을 위한 팬덤 기록 활용 방안을 연구하고자 한다.
실용음악의 가창 및 악기에 대한 도제식 교육방식은 국내에 실용음악 교육이 도입된 이후부터 지금까지 큰 변화 없이 수용되어 왔다. '1대1 개인 레슨'이나 배정된 '전공지도 교수자에 의한 도제식 교육법' 이외의 다른 교수법에 대한 논의나 제안이 제기된 사례가 많지 않다. 1980년대 후반, 실용음악 교육이 국내에 소개된 이후 지금까지 실용음악 교육을 위한 CAI(Computer Aided Instruction) 코스웨어 개발은 실용음악 이외의 분야에서처럼 활발하게 이루어지지 않았다. 물론, 실용음악 분야에서도 컴퓨터를 활용한 음악 프로듀싱이나 영상 음악 분야의 비약적인 발전이 있었다. 하지만 발전된 컴퓨터 프로그램이 실용음악 교육에 적극적으로 적용되지 않고 있는 상황이다. 본 연구에서는 음악 제작 소프트웨어의 발전된 기능들을 활용하여 실용음악 가창 분야에서 전통적인 도제식 교육을 개선하기 위한 학습 방법에 대해 연구하고자 한다. 특히 본 논문에서는 음원의 음정 보정을 위해 개발된 피치 쉬프트(Pitch Shift)기술인 오토 튠(auto tune)을 활용한다. 이것을 통해 음정에 관한 실시간 피드백이나 녹음 후 모니터를 시각적으로 제공하여 가창 훈련 시 음정 정확성 향상을 유도할 수 있는 학습 방법을 제시하고자한다. 물론 가창력을 판단할 때 음정 정확도만 평가 되는 것은 아니며 음정 정확도 역시 발성, 발음 등의 복잡한 신체 능력에 영향을 받는다. 하지만 이 연구로 컴퓨터를 활용하는 교육이 실용음악 보컬 학습자들에게 시간적, 공간적 제한을 극복하여 더 효율적인 가창 훈련을 할 수 있는 방법 중 하나를 제시 할 수 있을 것으로 기대한다.
Recently, media platforms such as YouTube and Twitch provide services that can generate personal revenue by utilizing media content produced by individuals. In this regard, interest in the copyright of media content is increasing. In particular, in the case of an audio source, competition for securing audio source copyright is fierce because it is an essential element for almost all media content production. In this paper, we propose a method to store the audio source and its signature using a blockchain and distributed storage system to verify the copyright of music content. To identify the possibility of extracting the audio signature of the audio source and to include it as blockchain transaction data, we implement the audio source and its signature file upload system based on the proposed scheme. In addition, we show the effectiveness of the proposed method through experiments on uploading and retrieving audio files and identify future improvements.
본 연구는 현대 사회에서 가장 가치 있는 문화자산이자 한류의 흐름에서 특히 중요한 위치를 차지하는 디지털 음악에 초점을 두었다. 디지털 음악에 대하여 공신력 있는 음원 차트인 '가온 차트'에 진입한 음원들의 73주간 순위 변화를 수집하였으며 유사한 특징을 가지는 패턴들로 분류하였다. 이후 각 순위 변화 패턴으로부터 주목할 만한 특징에 대한 설명적 분석을 수행하였다. 구체적으로 음원에 대한 신뢰도 이슈가 발생하기 이전 기간의 국내 발매된 디지털 음원들로 한정하여 시점을 일치시킨 후 시계열 군집분석을 통해 패턴을 도출하고자 하였다. 데이터 수집과 전처리를 통하여 742건의 중복되지 않는 음원들을 확보하였고, 시계열 순위 변화에 대한 시계열 군집분석 결과 16개의 패턴들이 도출되었다. 이후 도출된 패턴들을 기반으로 '스테디셀러'와 '원 히트 원더'의 두 가지 유형의 대표적인 패턴을 확인하였다. 나아가 두 패턴에 대하여 차트 내에서 음원의 생존 기간과 음원 순위에 관점에서 다섯 가지의 세분화된 패턴으로 분류하였다. 각 패턴들이 가지는 중요한 특징들은 다음과 같다. 원 히트 원더형 패턴에서 아티스트의 슈퍼스타 효과와 편승효과가 강하게 나타났으며, 소비자들의 디지털 음원 선택에 강한 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 나아가 스테디셀러형 패턴을 통해서 매우 오랜시간 소비자들의 선택을 받는 음원들을 확인하였고, 소비자의 니즈를 관통하며 가장 많은 선택을 받는 음원들이 오히려 원 히트 원더형 패턴이 아니라 스테디셀러: 중기 패턴에 포진하고 있음을 확인하였다. 특히 주목할 만한 점은 스테디셀러형 패턴을 통해 기존의 패턴과는 상반되는 '차트 역주행' 현상을 확인했다는 것이다. 본 연구는 디지털 음원을 중심으로 상대적으로 소외되었던 분야인 시간의 흐름에 따른 음원의 순위 변화에 초점을 두었고, 음원의 흥행과 순위를 예측하는 것이 아니라 순위 변화의 패턴을 세분화함으로써 음원 연구에 대한 새로운 접근을 시도하였다는 점에서 의의가 있다.
K-Pop이 사회, 문화 그리고 경제적인 분야에서 긍정적인 요소로 작용하고 있음에도 불구하고, 국내에서는 관련 연구가 아직 활발히 진행되고 있지 않다. 이에 본 연구에서는 대중음악의 흥행결정요인들이 국내대중음악의 흥행성과에 미치는 영향을 규명하고자 하였다. 기존의 선행연구를 바탕으로 대중음악 흥행결정요인을 파악한 후 가수의 역량, 미디어 영향, OST 영향, SNS 영향 그리고 발매 첫 주 순위를 독립변수로 정하였다. 더불어 2013년 7월 둘째 주부터 2014년 7월 첫째 주까지 가온차트 내 디지털차트 순위에 진입한 국내대중음악을 선별하여 100위 순위 내 유지한 기간을 곡 별로 조사한 후 이를 주 단위로 측정하고 흥행성과인 종속변수로 정하였다. 기획사와 유통사의 역량울 조절변수로 설정한 후 국내대중음악의 흥행결정요인과 흥행성과와의 영향관계에 있어서 조절작용을 하는가를 연구가설로 설정하였다. 연구 결과, 가수의 역량, 미디어의 영향과 SNS의 영향 그리고 발매 첫 주 순위 등이 국내대중음악의 흥행성과에 정(+)의 영향을 미치는 변수로 분석되었으나 OST의 영향은 가온차트 내 디지털차트의 순위유지기간에 유의미한 영향을 미치지 못하는 것으로 분석되었다. 기획사의 역량은 자체적으로는 국내대중음악의 흥행성과에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 조절변수로 작용을 할 경우, 대중음악 흥행결정요인과 국내대중음악 흥행성과에 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 유통사의 역량은 조절변수로 작용을 할 경우, 대중음악 흥행 결정요인과 국내대중음악 흥행성과에 정(+) 영향을 미치는 것으로 나타났다.
유투브나 트위치와 같은 개인 미디어 시대를 맞아, 개인의 미디어 컨텐츠 제작과 소비가 간편해졌다. 플랫폼 서비스를 통한 엄청난 양의 미디어 컨텐츠가 생성 소비되고 있다. 이와 관련하여 미디어 컨텐츠의 저작권에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히, 음원의 경우 거의 모든 미디어 컨텐츠 제작에 있어 없어서는 안 될 중요 요소이다. 본 논문에서는 뮤직 컨텐츠에 대한 저작권을 확인하기 위해 음원과 그의 시그니쳐를 블록체인과 분산저장시스템을 활용하여 저장할 수 있는 방안을 제안한다. 음원의 오디오 시그니쳐 추출 결과를 블록체인 트랜잭션 데이터로 포함할 수 있는지의 가능성을 파악한다. 실험을 통해 음원과 그의 시그니쳐를 분산저장시스템에 저장했을 때의 입출력 속도를 비교 확인한다.
본 연구에서는 콘텐츠 산업 중 음악 분야 2차 산업데이터를 활용하여 딥러닝 기법을 이용한 흥행 예측모델 구축 가능성을 살펴보았다. 본 연구를 통해 구축한 딥러닝 예측 모델은 17개 독립변인 -가수 파워, 가수 영향력, 피처링 가수 파워, 피처링 가수 영향력, 참여 가수 수, 참여 가수의 성별, 작사가 역량, 작곡가 역량, 편곡가 역량, 제작사 역량, 유통사 역량, 앨범의 타이틀 여부, 음원 스트리밍 플랫폼 좋아요 수, 음원 스트리밍 플랫폼 코멘트 수, 사전 홍보 기사 수, 티저 영상 조회 수, 초기 흥행성과를 기반으로 음원 흥행성과 -음원이 차트내 상주하는 기간을 예측하는 구조다. 추가적으로 본 연구가 딥러닝 기법을 콘텐츠 분야에 접목시킨 초기단계 연구임을 고려하여, 콘텐츠 흥행예측 선행연구에서 요인 추출을 위해 활용하는 선형회귀분석을 통해 변인 소거 후 구축한 DNN 예측모델과 예측률 비교를 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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