디지틀 피아노에서 PCM 방식의 음원 합성을 위한 압축 알고리듬을 제안하였다. 디지틀 피아노는 매우 높은 음질을 필요로 한다. 따라서 FM 방식보다는 PCM 방식의 음원 합성 알고리듬이 주로 사용되어져 왔다. 그러나 PCM 방식은 많은 메모리가 필요한 단점이 있다. 본 논문에서는 피아노 음원을 청각적으로 왜곡이 없도록 압축, 저장하여 음원 데이터를 줄였다. 또한 피아노 음의 시간 영역 특성에 따라 비트 할당을 달리하여 음질을 향상시킬 수 있었다. 이와 같이 부호화할 경우 약 15 : 1 ~ 20 :1로 원음을 압축하여도 지각적으로 원음과 동일한 복원음을 얻을 수 있었다.
피아노 학습프로그램은 PC기반 자율학습의 형태로서 프로그램을 이용하여 효율적인 학습 성취도와 학습만족 도를 충족시키기는 데에 그 목적이 있다. 본 논문에서는 피아노 자율 학습프로그램의 체계, 기능설계, 모듈설계 등의 내용을 기술하고 있다. 프로그램은 올바른 학습과 평가 기준에 부합되도록 프로그램에서 정한 이수체계에 따라 각 단계마다 이론학습과 평가과정으로 구성되도록 개발하였다.
현재 컴퓨터 기반 악기 연주장치에 사용되는 입력장치로는 키보드, 마우스 등의 기본장치, 스마트폰에 널리 사용되는 터치방식, 그리고 전자악기의 MIDI 인터페이스 등과 같이 다양하다. 본 연구에서는 Kinect의 3차원 영상데이터를 이용하여 효율적으로 손가락 움직임을 검출하는 방법을 제안하고 이 정보를 이용하여 피아노 연주 입력장치를 구현함으로써 PC기반 피아노 연주시스템 구현의 편리성을 보였다.
본 논문에서는 압연 공정을 통해 리드용 와이어를 생산할 때 생산성을 향상시키기 위해 와이어의 직진 속도를 증가시키는 방법을 연구했다. 직진 속도를 증가시킬 때 가장 중요한 점은 와이어가 원래의 목적을 바르게 수행할 수 있는 것이다. 즉, 와이어의 직진 속도가 증가함과 동시에 균열이 발생하지 않으며, 치수 공차를 만족시켜야 한다. 하지만 와이어의 직진속도를 증가시키게 되면 기존의 압하량 보다 더 큰 수치를 주어야 하고 이는 와이어에 보다 큰 손상을 주어 표면에 무리를 주게 된다. 따라서 기존의 2단계 평압연 공정을 통해 생산되었던 와이어의 필요스펙을 충족시키면서 생산성 향상까지 도모할 수 있는 3단계 평압연 공정에 관해 연구하였다. 본 연구에서는 3단계 평압연 롤러의 압하량만을 변수로 가정하고 다른 조건은 현장 조건과 일치시킨다. 상용 PIDO(Process Integration and Design Optimization) 툴인 PIANO (Process Integration, Design and Optimization)를 통해 지정한 변수 3가지를 조작하면서 실험점을 분포하고 이를 바탕으로 최적설계를 진행하여 와이어의 생산성을 향상시킴과 동시에 필요 스펙인 최대 응력의 최소화가 가능하도록 설계되었다.
In the past decade, considerable progress has been made in developing the appropriate biotechnology for microalgal mass cultivation aimed at establishing a new agro-industry. This review points out the main biological constraints affecting algal biotechnology outdoors and the requirements for making this biotechnology economically viable. One of them is the availability of a wide variety of algal species and improved strains that favorably respond to varying environmental conditions existing outdoors. It is thus just a matter of time and effort before a new methodology like genetic engineering can and will be applied in this field as well. The study of stress physiology and adaptation of microalgae has also an important application in further development of the biotechnology for mass culturing of microalgae. In outdoor cultures, cells are exposed to severe changes in light and temperature much faster than the time scale re-quired for the cells to acclimate. A better understanding of those parameters and the ability to rapidly monitor those conditions will provide the growers with a better knowledge on how to optimize growth and productivity. Induction of accumulation of high value products is associated with stress conditions. Understanding the physiological response may help in providing a better production system for the desired product and, at a later stage, give an insight of the potential for genetic modification of desired strains. The potential use of microalgae as part of a biological system for bioremediation/detoxification and wastewater treatment is also associated with growing the cells under stress conditions. Important developments in monitoring and feedback control of the culture behavior through application of on-line chlorophyll fluorescence technique are in progress. Understanding the process associated with those unique environmental conditions may help in choosing the right culture conditions as well as selecting strains in order to improve the efficiency of the biological process.
본 논문에서는 적응적 변이추정 기법을 이용한 새로운 중간시점영상합성 방법을 제시하였다. 즉, 스테레오 입력 영상으로부터 특징값을 추출하고, 설정된 임계값과 비교하여 특징값의 크기를 결정한 다음, 특징값의 크기에 따라 정합창의 크기를 적응적으로 선택하여 정합함으로써 중간시점의 영상을 합성하는 새로운 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 배경과 같인 특징값이 작은 영역에서는 비교적 큰 정합창에 의한 블록정합이 이루어지고 물체의 윤곽선과 같이 특징값이 큰 영역에서는 상대적으로 작은 정합창에 의한 미세한 정합이 적응적으로 수행되기 때문에 전체적인 정합성능의 개선뿐만 아니라 기존의 기법에서 나타나는 오정합이나 블록화 현상등의 문제점 해결의 가능성을 제시하였다. 또한, 'Parts' 및 'Piano' 영상을 사용한 실험결과 본 논문에서 새로이 제안한 중간시점 영상합성 방법은 기존의 방식에 비해 평균적으로 PSNR은 약 2.32∼4.16dB가 향상되었고, 수행시간은 약 39.34∼65.58% 감소됨을 확인하였다.
본 논문은 기계학습 기반 자동악보전사 모델의 입력에 음악적인 정보를 추가하는 방법을 통해 원하는 성능 향상을 얻는 방법을 다루었다. 여기서, 추가한 음악적인 정보는 각 시간 단위마다 발생하는 음고 개수 정보이며, 이는 정답지에서 활성화되는 음고 개수를 세는 방법으로 획득한다. 획득한 음고 개수 정보는 기존 모델의 입력인 로그 멜-스펙트로그램 아래에 연결하여 사용했다. 본 연구에서는 네 가지 음악 정보를 예측하는 네 종류의 블록이 포함된 자동악보전사 모델을 사용하였으며, 각 블록이 예측해야하는 음악 정보에 해당하는 음고 개수 정보를 기존의 입력에 추가해주는 간단한 방법이 모델의 학습에 도움이 됨을 확인했다. 성능 개선을 검증하기 위하여 MIDI Aligned Piano Sounds(MAPS) 데이터를 활용하여 실험을 진행하였으며, 그 결과 모든 음고 개수 정보를 활용할 경우 프레임 기준 F1 점수에서 9.7 %, 끝점을 포함한 노트 기준 F1 점수에서 21.8 %의 성능 향상을 확인하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제36권8호
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pp.1129-1135
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2012
NMF를 이용하여 음악을 전사할 때 표적음악에서 특징행렬과 가중치 행렬을 동시에 추출해 내는 방법을 이용하기 위해서는 특징행렬의 크기(특징벡터의 수)를 미리 알아야 할 뿐 아니라, 추출된 각각의 특징벡터들의 음고를 결정하는 어려운 과정을 거쳐야한다. 또 이 방법은 음악에 포함된 음고의 수가 커질수록 특징행렬을 정확하게 추출해 내기 어려워진다는 단점도 있다. 본 연구에서는 이러한 단점을 피하기 위해 특징행렬 데이터베이스를 미리 준비한 다음 이를 실제 음악에 이용하는 방법을 실험한다. 먼저 특징행렬 데이터베이스를 만든 다음, 특징행렬을 추출한 피아노에서 연주된 음악, 그리고 제 3의 피아노에서 연주된 같은 음악을 각각 전사하여 성능을 비교한다. 또 이들 결과와 비교하기 위하여 특징행렬과 가중치행렬을 동시에 추출하는 방법도 실험하여 결과를 비교하였다. 특징행렬 데이터베이스를 이용하는 방법이 특징행렬과 가중치행렬을 동시에 추출하는 방법보다 좋은 성능을 가짐을 확인하였다.
<잊혀진 영상>은 클로드 드뷔시(Claude Debussy)의 피아노 독주곡으로서 1894년에 작곡되었으나 미상의 이유로 1977년이 되어서야 비로소 출판되었다. 흥미롭게도 총 세 곡으로 구성된 작품 중 제 2곡은 1896년 2월 파리의 일간지 '르 그랑 저널(Le Grand Journal)'을 통해 독립적으로 발표되었으나, 제 1곡과 3곡은 자필 악보 상태로 남아 있다가 1977년 뒤늦게 출판되었다. 이러한 이유로 본 작품은 아직까지도 피아노 연주가들과 음악 애호가들에게 잘 알려지지 않은 작품으로 남아있다. 이에 본 논문에서는 이러한 작품의 출판 시기, 작곡 배경에 대해 먼저 고찰해보고, 작품의 작곡 양식적 특징을 선율, 화성, 형식의 측면에서 면밀하게 분석하여 본다. 본 작품을 구성하는 세 곡은 다양한 교회 선법, 온음음계 그리고 전통적 조성 체계의 회피를 통한 화성적 어법의 확대를 보여주며 드뷔시가 피아노 독주곡에 즐겨 적용하였던 3악장 구성의 틀을 제시한 최초의 작품으로 볼 수 있다. 이러한 드뷔시 피아노 독주곡 양식에 대한 음악어법상의 이해와 함께, 잘 알려지지 않은 본 곡이 차지하는 음악사적인 가치에 대한 관심이 증대될 것을 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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