• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.127-128
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• 2013

최근 'healing'이라는 단어가 여기저기에서 많이 사용되고 있다. 과도한 업무와 스트레스에 지친 직장인들뿐만 아니라 학생들까지도 'healing'을 찾고 있는 추세이다. 그러다 보니 자연스럽게 명상이나 요가, 음악 치료와 같은 심신의 건강, 회복과 정서적인 안정을 위한 여러 가지 활동들을 찾게 되었으며 스마트폰이 발달함에 따라서 지금은 스마트폰의 애플리케이션을 이용하여 쉽고 간편하게 음악 치료를 이용하고 있으며, 두뇌와 비타민의 합성어인 BTamin 음악이 유행처럼 번지게 되며 뇌파 (Bectro Encephaio Graphy : EGG)에 대한 관심도 높아졌다. 본 논문은 안드로이드 마켓의 Music Therapy for sound sleep 애플리케이션의 알파 웨이브 음악을 RightMark Audio Analyzer 프로그램을 통하여 분석 해보았다.

• 전자공학회논문지D
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• 제34D권6호
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• pp.65-74
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• 1997

In this paper, SA-multiplexed filter is designed using SA (simulated ananealing) to recognize music notation patterns varying in size, shape, position and having considerably many similar shapes for optical pattern recognition system. This filter has correlation resutls at wanted location and can identify same class, classify similar class for scale-varianted or rotation-varianted music notation patterns havng learning process. Also, the optimum filter is oriented to analyze on the similar discrimination at acquired position using SA and enhances optical diffractive efficiency as well as peak beam intensity. Compared with POF *(phase only filter), cosine-BPOF(cosine-binary phase only filter), that has excellent discrimination capability even if the different rate is 0.1% quantitatively.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.397-398
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• 2018

본 논문에서는 음악 전공자가 아니어도 원하는 악기를 선택하여 손쉽게 자신의 음악을 만들 수 있는 GAN(Generative Adversarial Network) 알고리즘 기반 음악생성 프로그램을 개발하였다. 음악분야는 진입장벽이 높아 음악 전공자가 아니면 자신만의 음악을 제작하기 힘들다. 행사나 소소한 이벤트에서도 쓸 수 있는 자신만의 음악, 방송이나 1인 미디어 등에서도 저작권 걱정 없이 쓸 수 있는 자신만의 음악을 이 GAN 알고리즘 기반 음악생성 프로그램을 이용하여 비전공자라도 손쉽게 음악을 만들 수 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권3호
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• pp.75-85
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• 2017

전자 상거래 산업에서 많이 사용되고 있는 개인화 추천은 많은 분야에서 효과를 입증하고 있다. 개인화 추천을 위해서는 개인 정보를 포함하여 아이템을 재 분류해야하는 추가 작업이 필요하다. 본 연구에서는 개인 정보를 사용하지 않고 아이템을 재분류 하지 않는 추천 기법에 대해 제안한다. 음악 추천 영역으로 제한하여 실험하였으며, 실제 청취 이력 데이터를 사용하였다. 실험 분석을 통해 적은 데이터로도 유의미한 추천을 이끌어 낼 가능성을 살피고, 상황별 추천을 위한 아이템 수 분석과 추가 기법을 제안한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권2호
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• pp.400-416
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• 2017

Music emotion is an important component in the field of music information retrieval and computational musicology. This paper proposes an approach for automatic emotion classification, based on rough set (RS) theory. In the proposed approach, four different sets of music features are extracted, representing dynamics, rhythm, spectral, and harmony. From the features, five different statistical parameters are considered as attributes, including up to the $4^{th}$ order central moments of each feature, and covariance components of mutual ones. The large number of attributes is controlled by RS-based approach, in which superfluous features are removed, to obtain indispensable ones. In addition, RS-based approach makes it possible to visualize which attributes play a significant role in the generated rules, and also determine the strength of each rule for classification. The experiments have been performed to find out which audio features and which of the different statistical parameters derived from them are important for emotion classification. Also, the resulting indispensable attributes and the usefulness of covariance components have been discussed. The overall classification accuracy with all statistical parameters has recorded comparatively better than currently existing methods on a pair of datasets.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권9호
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• pp.343-347
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• 2022

To date, the use of artificial intelligence has already brought certain results in such areas of art as poetry, painting, and music. The development of AI and its application in the creative process opens up new perspectives, expanding the capabilities of authors and attracting a new audience. The purpose of the article is to analyze the essential, artistic, and technological limitations of AI art. The article discusses the methods of attracting AI to artistic practices, carried out a comparative analysis of the methods of using AI in visual art and in the process of writing music, identified typical features in the creative interaction of the author of a work of art with AI. The basic principles of working with AI have been determined based on the analysis of ways of using AI in visual art and music. The importance of neurobiology mechanisms in the course of working with AI has been determined. The authors conclude that art remains an area in which AI still cannot replace humans, but AI contributes to the further formation of methods for modifying and rethinking the data obtained into innovative art projects.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.829-836
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• 2018

악보는 성공적인 곡 해석, 연주, 공연 등을 위해 필수적인 요소로 인식되고 있으며, 대부분의 연주자들은 이러한 상황에서 일반적으로 종이악보를 활용하고 있다. 그러나 종이악보는 페이지를 넘겨야 할 때 연주자 및 청중의 집중도를 떨어뜨리는 원인 중 하나가 될 뿐 아니라, 전체적인 연주의 흐름을 저해하는 요소로 작용하기도 한다. 또한 이러한 종이악보의 단점들은 공연장소 주변의 날씨나 환경 등으로 인해 더더욱 부각될 수밖에 없다. 본 논문에서는 이러한 종이악보의 단점들을 해결하기 위한 태블릿 PC기반의 전자악보 페이지 터너 애플리케이션을 제안한다. 제안하는 페이지 터너 애플리케이션은 원활한 연주 진행을 위해 연주자의 시선 또는 동작을 판독하여 전자악보를 다음페이지로 넘길 수 있도록 구현되어 있으며, 시선추적 및 동작 판독 알고리즘은 OpenCV를 통해 구현하였다. 제안하는 페이지 터너 애플리케이션을 통해 기존 종이악보가 갖고 있는 문제점을 상당부분 개선할 수 있을 것으로 기대한다.

• 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.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.1-6
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• 2023

메타버스 환경에서의 배경음악은 사용자의 몰입감을 증진시키기 위해 사용된다. 하지만 현재 대부분의 메타버스 환경에서는 사전에 매칭시킨 음원을 반복 재생하며, 이는 빠르게 변화하는 사용자의 상호작용 맥락에 어울리지 못해 사용자의 몰입감을 저해시키는 경향이 있다. 본 논문에서는 보다 몰입감 있는 메타버스 대화 경험을 구현하기 위해 1) 한국어 멀티모달 감정 데이터셋인 KEMDy20을 이용하여 발화로부터 감정을 추출하는 회귀 신경망을 구현하고 2) 음원에 arousal-valence 레벨이 태깅되어 있는 DEAM 데이터셋을 이용하여 발화 감정에 대응되는 음원을 선택하여 재생한 후 3) 아바타를 이용한 실시간 대화가 가능한 가상공간과 결합하여 몰입형 메타버스 환경에서 발화의 감정에 어울리는 배경음악을 실시간으로 재생하는 시스템을 구현하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.235-242
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• 2010

음악제작에 쓰이는 음성합성엔진은 악기 소리와 음색의 합성에 머물던 과거의 신디사이저와는 달리, 인간의 목소리를 각 음소에 따라 샘플화하여 탑재함과 동시에 각 음소의 연결을 주파수 영역 내에서 자연스럽게 처리함으로써 실제 사람이 노래하는 것과 같은 수준까지 도달하게 되었다. 사용자들은 이러한 음성합성엔진을 음악제작에 국한하여 쓰지 않고 캐릭터를 활용한 콘서트, 영상제작, 음반, 모바일 서비스 등 2차 창작물로 새로운 음악의 형태를 창조하며 문화적 패러다임을 바꾸어 나가고 있다. 현재 음성합성엔진 기술은 악보 편집기를 통하여 사용자가 원하는 음과 가사, 그리고 음악적 표현 파라미터를 입력한 뒤, 실제 가성 샘플을 데이터베이스에서 가져와 합성엔진에서 발음들을 조합, 연결하여 노래하는 것을 가능하게 한다. 이러한 컴퓨터음악 기술의 발전으로 인해 파생된 새로운 음악 형태들은 문화적으로 큰 반향을 불러일으키고 있다. 이에 따라 본 논문은 구체적 활용 사례를 살펴보고 합성기술을 탐색함으로써, 사용자들이 음성합성엔진을 이해하고 습득하는 데 기여함과 동시에 그들의 다양한 음악제작에 도움이 되고자 한다.