This paper presents a beat gesture recognition method to synchronize the tempo of a robot playing a piano with the desired tempo of the user. To detect an unstructured beat gesture expressed by any part of a body, we apply an optical flow method, and obtain the trajectories of the center of gravity and normalized central moments of moving objects in images. The period of a beat gesture is estimated from the results of the fast Fourier transform. In addition, we also apply a motion control method by which robotic fingers are trained to follow a set of trajectories, Since the ability to track the trajectories influences the sound a piano generates, we adopt an iterative learning control method to reduce the tracking error.
Recently there are many attempts that IT convergence has been studied together with very different sector like art and music. If it is possible to make a formal model with combination of engineering with strong creative sector like music, there will be some advantages to analyze its contents easily. In this study, the model has been provided to utilize music analysis and compose algorithm through the formal model research of Sonata. To this end, this study has been provided a formal model of Sonata with the Petri net model being widely used and verify the effectiveness of the proposed model on the case of Piano Sonata K. 332.
본 연구의 목적은 외부에서 nitric oxide (NO)를 투여 하였을때 심근 수축력, 심박동수의 변화 및 혈관 평활근에 대한 효과를 비교함으로서 NO에 대한 이들 장기의 민감도가 서로 같은지 또는 상이한지를 알아보고자 하였다. 본 실험에서는 PIANO 방법에 의한 근장력의 변화와 아울러 심근에서의 $Ca^{2+}$ current를 측정하였다. 랫트의 심방근에 대한 PIANO $(STZ,\;100\;{\mu}M)$는 심근수축력 및 심박동수에 전혀 변화를 주지 않았지만 혈관 평활근에서는 강한 이완 작용을 나타내었다. 한편, 8-Br-cGMP도 고농도 $(100\;{\mu}M)$에서만 심근 수축력을 억제하였다. 토끼의 심방근세포에서 Whole cell voltage patch clamp를 사용시 bradykinin, SNP, 8-Br-cGMP 및 PIANO는 $Ca^{2+}$ current를 억제하였다. 이러한 사실은 외부에서 공급되는 NO에 대한 심근과 혈관 평활근의 반응에는 민감도의 차이가 있음을 암시하며 더 나아가 심근의 경우에도 NO 반응에는 종 (species)간의 차이와 동일 종이라 하더라도 세포(cell)와 장기(tissue)에 차이가 있을 가능성을 제시하였다.
자동 음악 채보는 주어진 오디오에서 음표 정보를 추출하는 태스크로, 이 연구에서는 피아노 음악의 자동음악 채보 모델에서 지연 시간을 줄이는 방법을 소개한다. 신경망 기반 채보 모델이 피아노 채보에도 적용되어 높은 정확도를 기록하였고 이를 이용한 실시간 구현도 소개된 바 있지만, 채보를 위한 지연 시간이 길어 인터랙티브 시나리오에서 활용하기에 한계가 있었다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구는 Fast Fourier Transformation(FFT)에서 윈도우 크기와 홉 크기를 줄이거나 합성곱 레이어의 커널 크기를 수정하고 시간 축에서 레이블을 이동하여 모델이 시작을 더 일찍 예측하도록 훈련하는 등 피아노 전사를 위한 신경망의 내재적 지연 시간을 줄이는 몇 가지 기술을 제안한다. 실험 결과, 이러한 접근 방식을 결합하면 높은 전사 정확도를 유지하면서 지연 시간을 줄일 수 있음을 알 수 있었다. 기존 모델은 160 ms의 지연 시간을 가지고 음표 F1 점수는 93.43 %였으나 제안한 방법을 적용하면 96 ms와 64 ms의 지연 시간 동안 각각 92.67 %와 90.51 %의 F1 점수를 달성할 수 있었다. 이러한 결과는 향후 피아노 교육을 위한 실시간 피드백 제공 등 다양한 인터랙티브 시나리오를 위한 자동 채보 모델에 활용될 수 있을 것이다.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제46권4호
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pp.235-239
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2020
Objectives: Preoperative nervousness and anxiety are frequently encountered by individuals who undergo extractions of impacted wisdom teeth. The aim of the present study is to evaluate salivary alpha amylase (sAA) level in patients for assessment of stress during third molar surgery while listening to piano music and to determine its co-relation with pain catastrophizing scale (PCS). Materials and Methods: Seven patients (four males and three females) indicated for surgical extraction of bilaterally impacted mandibular third molars were included. Pre-surgical patient assessments were completed, and three samples of saliva were collected during surgery-one at baseline, one 30 minutes after commencement of surgery, and one after suturing. Assessment was performed on both sides separately with and without piano music, and the samples were assessed for sAA level and correlated with the patient's self-reported PCS. Results: Statistically significant results were obtained in patients who underwent surgical extraction while listening to piano music (P=0.046). The correlation of sAA level with PCS was not significant. Conclusion: Music demonstrated a beneficial effect on lowering the levels of stress and anxiety that a patient exhibits during any surgical procedure, and sAA can be a useful biomarker for similar assessments.
본 논문에서는 키넥트의 3차원 영상정보를 이용하여 손가락 움직임을 검출하고 이 정보를 이용하여 종이건반 피아노를 구현하는 방법을 제안한다. 키넥트의 컬러영상과 깊이영상을 이용하여 먼저 건반 식별을 위해 필요한 건반 패턴 정보와 사용자의 종이건반 누름 여부를 판정하기 위한 건반깊이 정보를 검출한다. 배경의 깊이정보를 이용하여 입력된 깊이정보로부터 손 영역을 검출할 경우 종이건반과 접촉한 손가락 끝부분이 잘려나가는 문제를 해결하기 위해 스킨 컬러를 이용하여 정확도를 향상시켰다. 그리고 면적을 이용한 외곽선 검출과 convex hull 알고리즘을 이용하여 손가락 끝점을 검출하고 건반 패턴 정보와 비교하여 건반 누름을 판정하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하여 종이건반 피아노 성능평가를 수행한 결과 높은 검출 정확도를 보였다. 구현된 종이건반 피아노 기능을 활용하여 피아노 연주 입력장치를 구현함으로써 PC기반 피아노 연주시스템 구현의 편리성을 보였으며 악기 초보자가 PC 기반 피아노 연주 학습에 사용자 인터페이스로 활용할 수 있는 가능성을 확인하였다.
IT기술을 교육 서비스에 접목시키는 에듀테크 시대가 도래함에 따라, 음악 교육에서도 다양한 시도들이 행해지고 있다. 교수자 중심에서 학습자 중심으로 옮아가면서 학습자 맞춤형 학습에 대해 관심이 높아졌으며, 이를 위해서 학습자의 숙련도를 파악하는 것이 필요하다. 피아노 학습에서 코드 운지법은 반주자가 필수적으로 익혀야 할 기법이다. 본 논문에서는 맞춤형 코드 운지법 학습 도구를 제안하고 코드 운지법 패턴 분석을 통한 활용 방안을 보였다. 구체적으로는, 학습자의 축적된 코드 연습 데이터를 활용하여 코드의 난이도나 학습자의 숙련도를 파악하고, 코드 사이의 유사도에 기반한 계층적 클러스터링을 수행하여 코드 클러스터들을 통하여 보다 향상된 코드 연습에 대한 활용방안을 제시하였다. 본 연구의 의의는 연습 데이터로부터 의미 있는 정보를 획득하여 맞춤형으로 코드 학습을 할 수 있다는 데 있다. 또한 테스트와 같은 부가적인 노력 없이, 연습 시에 저장되는 데이터들을 이용하여 숙련도와 코드 학습 난이도가 산정되므로 학습자 입장에서의 부담을 경감시킬 수 있다.
In this paper, load monitoring technologies using U-shape Magnetoelastic (EM or ME) sensors have been exploited systemically for the first time. The steel rod to be tested is the Japan 7 mm piano steel rod. The load dependence of the magnetic properties of the piano steel rod was manifested. Two experimental designs of U-shape magnetoelastic sensors were introduced, one with double pick-up concentric coils wound on the rod to be tested, the other with pick-up coil on one yoke foot. The former design is used to derive the correlation of the relative permeability with elastic tension, while the latter is aimed to reflect the stress induced magnetic flux variation along the magnetic circuit. Magnetostatic simulations provide interpretations for the yoke foot sensing technology. Tests with double pick-up coils indicate that under proper working points (primary voltages), the relative permeability varies linearly with the axial load for the Japan 7 mm piano steel rod. Tests with pick-up coil on the yoke foot show that the integrated sensing voltage changes quadratically with the load, and error is more acceptable when the working point is high enough.
본 논문에서는 피아노 음을 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용하여 주파수 영역으로 변환한 후, 크기(magnitude)와 위상(phase)에 대한 특성들을 분석한다. 이 분석한 결과로 크기와 위상을 모델링하여 파라미터를 생성한다. 크기의 특성에서 기본주파수와 고조파 부분은 다른 부분에 비해 크기가 매우 크다. 그래서 이 부분의 모델링은 오차를 줄이기 위해 곡선의 적합성(Curve Fitting) 방법을 이용하였고, 노이즈 부분의 모델링은 기본주파수 전후의 노이즈가 피아노 음색 특성에 중요한 역할을 하고 불규칙하므로 선분 근사법을 이용하였으며, 크기가 작고 완만하게 변하는 나머지 노이즈 부분은 곡선의 적합성을 이용하였다. 위상은 크기에 적응한 방법과 동일하게 적용하였다. 생성된 파라미터로 크기와 위상을 만들어 역변환 FFT를 하면 피아노 원음에 매우 근접한 음을 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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