• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.258-262
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• 2007

본 논문에서는 현대 사회의 취미 생활로 깊이 자리 잡은 실용음악 악기 중 하나인 베이스 기타의 효과적인 학습을 위한 새로운 기반 시스템을 제안한다. 현대인들은 바쁜 시간에 쫓겨 올바른 학습을 접하기 쉽지 않다. 그리고 같이 연주를 하기 위한 파트너를 구하는 것도 쉬운 일이 아니다. 제안된 시스템은 독학 시 가장 문제점가 되는 꾸준한 연습과 체계적인 연습의 부족이라는 두 가지 단점을 모두 극복할 수 있다. 본 논문에서는 베이스 기타를 컴퓨터에 연결하여 음정을 인식한다. 피치 추출 알고리즘 중 하나인 자기상관 함수를 사용하여 베이스 기타에서 추출한 음정 데이터와 미디에서 추출한 음정 데이터 간의 비교를 통해 효율적인 연습 환경을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.97-98
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• 2015

기술의 발전과 함께 한 전자음악 제작 기법은 디지털 시대가 본격화 되면서 컴퓨터와 소프트웨어로 확대되고 있다. 샘플링 기법 또한 컴퓨터와 소프트웨어의 발달로 새로운 음악 창작 기법 영역으로 인정받고 있다. 저작권과 윤리적인 문제가 남아 있지만 변형의 음악으로서 새로운 음악 기법과 창조적인 음색 창조가 가능한 샘플링은 현재까지 많은 뮤지션들에의해 사용되고 있다. 본 연구는 샘플링의 발전 양상과 실제 전자음악에서 사용된 샘플링을 분석해 전자음악 제작에서의 샘플링의 과정과 음색 제작을 분석해 보고자 케미컬 브라더스(Chemicl Brothers)의 <스타 기타(Star Guitar)>의 샘플링 방법을 분석해 보았다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.293-296
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• 2006

본 논문에서는 기타를 배우는 초보자가 조율을 쉽게 할 수 있도록 지원하는 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 입력된 기타음에서 A/D 변환 및 FFT를 이용하여 pitch를 추출하였다. 기타음 인식 알고리즘을 적용하여 줄감개의 조작량과 조작 방향을 '약 $45^{\circ}$정도 감아라.', '아주조금 풀어라.' 등과 같은 언어적 표현으로 나타내어 조율 할 수 있게 하였다. 기타를 처음 접해보는 피험자들에게 본 시스템을 적용시켜 본 결과 피험자들은 시스템의 언어표현과 적절한 조작 횟수에 대하여 만족감을 나타내었고 조율 결과도 숙련자의 조작과 동일한 효과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.285-288
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• 1999

기타를 구성하고 있는 요소들, 즉 목, 몸체, 면 그리고 브리지 등이 서로 어떠한 음향학적 관계를 갖고 있고, 그들이 방사 특성에 구체적으로 어떻게 연관되어 있는 지를 밝혀보고자 한다. 이를 위하여는, 기타의 전체 특성 및 개별 요소의 특성을 동시에 살펴볼 수 있는 음향홀로그래피 방법이 가장 설득력이 있다. 본 연구에서는 이 홀로그래피 방법을 이용하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 즉, 고주파 대역의 소리는 주로 판을 통해 방사가 되며 저주파 대역은 구멍과 현의 진동을 통해 주로 방사가 된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.1-4
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• 2014

Although physical modeling synthesis is becoming more and more efficient in rich and natural high-quality sound synthesis, its high computational complexity limits its use in portable devices. This constraint motivated research of single-instruction multiple-data many-core architectures that support the tremendous amount of computations by exploiting massive parallelism inherent in physical modeling synthesis. Since no general consensus has been reached which grain sizes of many-core processors and memories provide the most efficient operation for sound synthesis, design space exploration is conducted for seven processing element (PE) configurations. To find an optimal PE configuration, each PE configuration is evaluated in terms of execution time, area and energy efficiencies. Experimental results show that all PE configurations are satisfied with the system requirements to be implemented in portable devices.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.07a
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• pp.1-2
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• 2012

본 논문에서는 GPU 컴퓨팅 환경에서 물리적 모델링 기반의 음 합성 알고리즘을 수행하는 경우에 GPU의 개수에 따른 성능 및 에너지 효율의 변화를 분석한다. 실험결과, 6개의 GPU를 사용하였을 때 가장 좋은 성능을 보였으며, 1개의 GPU에서 가장 높은 에너지 효율을 보였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.30 no.5
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• pp.281-294
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• 2011

Physics-based sound synthesis usually requires high computational costs and this results in a restriction of its use in real-time applications. This motivates us to implement the sound synthesis algorithm of plucked-string instruments using multi-core processor architectures and determine the optimal processing element (PE) configuration for the target instruments. To determine the optimal PE configuration, we evaluate the impacts of a sample-per-processing element (SPE) ratio that is defined as the amount of sample data directly mapped to each PE on system performance and both area and energy efficiencies using architectural and workload simulations. For the acoustic guitar, the highest area and energy efficiencies are achieved at a SPE ratio of 5,513 and 2,756, respectively, for the synthesis of musical sounds sampled at 44.1 kHz. In the case of the classical guitar, the maximum area and energy efficiencies are achieved at a SPE ratio of 22,050 and 5,513, respectively. In addition, the synthetic sounds were very similar to original sounds in their spectra. Furthermore, we conducted MUSHRA subjective listening test with ten subjects including nine graduate students and one professor from the University of Ulsan, and the evaluation of the synthetic sounds was excellent.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.12 no.5
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• pp.933-940
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• 2017

This thesis shows the emotional light that stabilizes various human heart rates through the three elements of LED. This experiments confirm the change of heart rates when subjects see the static LED, fluid LED That was controlled by the guitar chord and beat in a given music and without light Consequently, the experiment proved that the bpm slope of test subject during specific time in liquid LED, -12.85, was steeper than -12.05 in static LED and -11.05 without light, which showed that fluid LED is more effective to stabilize heart rate than other conditions.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.255-258
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• 1999

본 논문에서는 파동 방정식으로부터 클래식 기타의 Physical 모델을 유도해 낸 후 이를 구현하였다. 이러한 모델을 이용해 별도의 음원 데이터를 사용하지 않고 현재 전자 음악에서 일반적으로 사용되는 table look-Up 방식보다 효율적으로 악기 음을 함성 할 수 있도록 하였다. 파동 방정식은 현의 장력, 길이 및 질량 데이터를 이용해 현의 움직임을 표현한 것이며 이 식으로부터 Fourier Series를 유도하고 다시 Z 변환을 거쳐 현의 운동을 모델링하였다. 이 과정에서 현의 양끝에서 반사되는 신호의 크기를 모델링에 포함 시켰다. 이러한 현의 모델은 모든 종류의 현악기에 공통으로 적용될 수 있으며 현의 장력 길이, 질량 데이터를 변화해 다양한 현의 특성들을 모델링 할 수 있다. 또 음 합성을 위해 현의 초기 상태 및 연속되는 입력 데이터를 바꿔 클래식 기타의 다양한 음들을 합성 할 수 있다. 클래식 기타의 Physical 모델을 평가하기 위해, 실제 악기 음 및 table look-up 방식으로 합성된 음들을 녹음해 서로 비교하였다. 시간 및 주파수 도메인 상에서 비교가 이뤄 졌으며 table look-up 합성 방식에서 모든 주파수대가 동일하게 감소하고 비슷한 음역에서 음 높이에 적합한 배음 주파수 비율을 조절할 수 없는 등, 각 을의 특성들을 정확히 묘사할 수 없는 문제점을 극복할 수 있었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.10a
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• pp.119-122
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• 2015

기타를 처음 접할 때 겪는 어려움은 크게 운지법과 곡에 대한 이해다. 연주자마다 곡의 연주 방법이 상이하기 때문에 한 곡에 대해서도 다양한 타브 악보가 존재한다. 이 논문은 타브 악보를 인식하여 연주를 수행하는 휴대 가능한 시스템 설계를 제안한다. 기 연구된 악보 인식은 5선 기반의 악보를 대상으로 하였으며 수평 히스토그램을 사용하여 5선을 제거 한 뒤 나타나는 기호들을 인식했다. 본 논문에서는 6선인 타브 악보 인식 및 연주 시스템을 휴대 기기에서도 사용 가능하게 설계하여 많은 연산 양이 요구되는 선 제거 과정을 거치지 않는다. 템플릿 매칭 기법으로 전체 악보에서 타브 악보의 영역을 탐색하고, 탐지된 영역 안에서 선의 시작점을 탐색한다. 선의 시작부터 끝까지 가상 블록을 사용하여 선에 존재하는 공백을 탐지하고, 공백의 분할을 이용해 프렛을 분할하며, 프렛 인식은 프로토타입 기반 분류기를 이용하여 97.0%의 인식률을 보였다.