본 논문에서는 내용기반 음악 정보 검색 방법으로써 멜로디의 시간 변화 특성과 통계적 특성을 모두 이용할 수 있는 hybrid 방법에 대해 제안하였다. 실제 방송 환경에의 적용을 위해 드라마 OST의 좁은 검색 범위뿐만 아니라 가요 1,005곡의 넓은 검색 범위에서도 제안한 방법을 이용하여 실험하였다. 제안된 방법은 특징 벡터로써 pitch와 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient)를 사용하여 음의 특성을 나타내었으며 멜로디를 표현하기 위해 피치 히스토그램과 VQ (Vector Quantization) 코드화한 MFCC의 템포럴 시퀀스를 이용함으로써 음악 검색 방법에 멜로디의 시간 변화 특성과 통계적 특성을 함께 적용할 수 있었다. 또한 pitch 히스토그램과 MFCC-VQ 템포럴 방법을 모두 사용한 hybrid 방식에 적절한 패턴 매칭 방법을 제안함으로써 기존의 각 단일 방식을 이용한 성능 결과 (MFCC-VQ 템포럴)와 비교하여 볼 때 드라마 OST 검색 범위에서는 평균 $9.9\%$, 가요 1,005곡의 검색 범위에서는 $10.2\%$의 오류 감소율을 나타내었다.
In this paper, we propose a robust music audio fingerprinting system for automatic music retrieval. The fingerprint feature is extracted from the long-term dynamic modulation spectrum (LDMS) estimation in the perceptual compressed domain. The major advantage of this feature is its significant robustness against severe background noise from the street and cars. Further the fast searching is performed by looking up hash table with 32-bit hash values. The hash value bits are quantized from the logarithmic scale modulation frequency coefficients. Experiments illustrate that the LDMS fingerprint has advantages of high scalability, robustness and small fingerprint size. Moreover, the performance is improved remarkably under the severe recording-noise conditions compared with other power spectrum-based robust fingerprints.
음악영재성 판별에서 부모의 관찰은 잠재된 영재성에 관한 정보를 제공하기에 중요하다. 또한 부모관찰정보의 타당도와 신뢰도는 후속되는 판별 전 과정의 타당성 확보에 영향을 미친다. 이러한 중요성에도 불구하고 국내 교사관찰추천제 및 음악영재성 판별모형에 투입되는 부모관찰정보의 타당성 여부에 관한 연구는 아직까지 없었다. 그러므로 이 연구는 음악(국악) 영재성 선별을 위한 부모관찰정보지(2차)의 타당화를 위하여 수행되었다. 나아가 음악(국악) 영재성 판별의 내실화 및 체계화를 도모하기 위하여 수행되었다. 부모관찰정보지(2차)의 타당도 검증을 위하여 탐색적 요인분석 및 확인적 요인분석을 활용하였다. 그 결과, 부모관찰정보지(2차)의 최종 40문항을 수렴할 수 있었고 나아가 음악(국악) 영재성의 심리학적 구인을 확인할 수 있었다. 또한 부모관찰정보지(2차)에 대한 내적 일관성 신뢰도 추정 결과, 높은 신뢰도 수준(내재적 특성 문항 $r$=.939, 외재적 환경 특성 문항 $r$=.887)을 확보할 수 있었다. 이 연구의 타당화 결과는 부모관찰정보지(2차)가 음악(국악) 영재성 선별을 위한 타당한 검사도구로서 영재 판별 현장에 즉시 투입 가능함을 반영해준다.
국내 영재교육 판별에 교사관찰추천제가 적용되고 있다. 교사관찰 결과의 타당성을 확보하기 위해서는 추정 영재성을 가려낼 수 있는 양적 질적 판별방법에 대한 연구가 선행 조건이다. 이 연구는 음악(국악)영재성 선별을 위한 양적 검사도구로서의 교사관찰정보지(2차, OSTG-2) 문항을 수렴하고 그 타당성을 검증하기 위하여 수행되었다. 이를 위하여 탐색적 요인분석 및 확인적 요인분석을 실행하였고, 내적일관성 신뢰도를 추정하였다. 그 결과, OSTG-2의 최종 22 문항을 수렴할 수 있었고, 교사관찰 시 평가준거로 설정 가능한 음악(국악)영재성의 심리학적 구인을 확인할 수 있었다. 또한 OSTG-2에 대한 내적일관성 신뢰도 추정 결과, 높은 신뢰도 수준(음악성 문항 r=.852, 창의성 문항 r=.894, 과제집착력 문항 r=.924)을 확보할 수 있었다. 이 연구의 타당화 결과는 교사관찰정보지(2차, OSTG-2)가 영재판별 현장에 즉시 투입 가능한 음악(국악)영재성 선별용 검사도구임을 반영해준다.
Extraction of a salient chromagram is utmost important for cover song identification. Cover song refers to a live performance, a remix, or a new recording of a previously recorded track. This paper utilizes the Savitzky-Golay filters in chromagram extraction for suppressing timber-related components of a music signal, which is not preserved while generating cover songs. By removing the timber-related components, the discriminative tonal components, which are conducive for cover song identification, are emphasized in chromagram. Experiments on cover song identification over two datasets show that the Savitzky-Golay filters are more effective in reducing timber effects in chromagram than other types of filters.
This study of a music therapy program for the 18 subjects residing in Jeollanam-do province was conducted two times per week during 4 months totalling 17 times in order to evaluate the reduction of the characteristics of patients suffering from stress disorder patients such as depression, and anxiety, Though the experiment for non-symmetric level the concentration and appearance of Alpha wave were determine to be stable but the findings from non-symmetric level according to the left-right brain activity were not significant for T-test, though its effective intermission of music therapy due to variation of the mean values was demonstrated, and the variation of the Alpha wave appearance rate was also significant for the statistics of the T-test for the effectiveness of the music therapy. And for the reduction of depression, emotion, and state-trait anxiety between groups divided into the control group and the experiment, pre-measurement and post-measurement comparisons through psychological tess, validated the effectiveness of music therapy for Posttraumatic stress disorder patients. First of all, this study was conducted in the situation of scarce study cases and program developments for the efficacy of music therapy for the patients suffering from Posttraumatic stress disorders without precedent studies of scientific identification through brain wave measurement. Because this study is insightful in the context of validating the efficacy of musical treatment, we expect that these kinds of studises will be continued.
본 연구는 인공와우이식(CI) 아동이 조성 및 템포 단서에 따라 구성된 음악에서 정서를 어떻게 지각하는지 알아보고 이를 건청(NH) 아동과 비교함으로써 CI 아동의 음악에서의 정서 지각에 대한 기초 자료를 마련하기 위해 실시되었다. 참여 대상자는 만 7세-13세 사이 CI 아동 13명과 NH 아동 36명으로 각 아동은 <장조+빠름>, <장조+느림>, <단조+빠름>, <단조+느림>의 4개 조건으로 구성된 음악을 듣고, 행복과 슬픔 중 해당 음악에서 느껴지는 정서를 선택하고 해당 정서가 어느 정도로 느껴지는지를 평정하는 과제에 참여하였다. 본 실험 전 규준 집단으로서 포함된 NH 아동이 NH 성인과 유사하게 정확한 정서 지각을 보이는지 확인하기 위한 사전 검증 절차를 진행하였으며, 두 그룹 간 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 이후 CI 아동과 NH 아동의 정서 지각 수준을 비교 분석한 결과, 두 그룹 모두 <장조+빠름>의 음악을 행복의 정서로 가장 많이 지각하였으며, <단조+느림>의 음악을 가장 슬프게 지각하는 것으로 나타났다. 또한 CI 아동은 <단조+느림>을 제외한 모든 조건의 음악을 행복의 정서로 지각하는 반면, NH 아동은 장조로 구성된 음악은 행복의 정서를, 단조로 구성된 음악은 슬픔의 정서로 지각하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 통해 CI 아동이 정서를 지각하는 데 있어 조성 단서보다는 템포 단서에 의존하는 경향이 있음을 확인하였으며, CI 아동의 음악에서의 정서 지각 과정을 보다 다각적으로 이해할 수 있도록 하는 기초 자료를 제시했다는 데 그 의의가 있다.
본 연구는 싸이 이후 더 확대된 K-Pop 시장에서 BTS의 선호요인이 특징적으로 무엇인지를 밝혀보고자 하는 관심에서 시작되었다. 본 연구의 목적을 위해 국내를 비롯해 BTS가 인기를 끌고 있는 대만, 태국, 베트남을 대상으로 설문조사를 시행하였다. 본 연구의 결과를 살펴보면 BTS 선호요인 전체에 대해 베트남과 태국이 가장 긍정적인 인식을 하는 것으로 나타났고, 가장 높은 정(+)의 영향을 미치는 요인은 BTS의 차별적 감각으로 분석되었다. 본 연구가 동남아와 한국 팬들을 대상으로 하여 폭넓은 설문조사 대상자를 통한 확대된 연구이며, BTS 선호요인에 대한 새로운 시각에서의 규명이 가능했다는 의의에도 불구하고, 팬덤효과와 구매의도에 영향을 미칠 수 있는 다양한 변수를 고려하지 못하고, 세계적으로 더 많은 팬을 확보하고 있는 미국, 유럽 지역 팬들에 대한 의식조사를 함께하지 못한 점이 본 연구의 한계가 될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 2개의 안테나를 사용하는 MB-OFDM UWB시스템에서, MUSIC 알고리듬에 기초한 입사각 추정기의 효율적인 하드웨어 구조에 대한 설계 방법을 제안한다. 제안된 방식에서는 기존 알고리듬의 연산 수식을 변형하여 기존 알고리듬에서 요구하는 복잡한 연산기능을 제거하였으며, 따라서 제안된 방식이 기존과 거의 유사한 성능을 가지면서도 하드웨어복잡도 및 연산소비전력을 크게 줄일 수 있었다. 제안된 구조는 Verilog HDL을 이용하여 설계 및 검증되었으며, 하드웨어 복잡도 및 소비전력 측정을 위해 각각 0.13um CMOS 라이브러리와 Xilinx FPGA로 구현되었다. 게이트카운트 및 소비전력을 측정한 결과, 원래의 MUSIC 알고리듬을 그대로 구현한 방식과 비교하여, 게이트카운트에서는 약 43%, 소비전력에서는 약 23%가 감소되었을 확인할 수 있었다.
The diagnosis of motor failures using an on-line method has been the aim of many researchers and studies. Several spectral analysis techniques have been developed and are used to facilitate on-line diagnosis methods in industry. This paper discusses the first application of a motor flux spectral analysis to the identification of broken rotor bar (BRB) faults in induction motors using a multiple signal classification (MUSIC) technique as an on-line diagnosis method. The proposed method measures the leakage flux in the radial direction using a radial flux sensor which is designed as a search coil and is installed between stator slots. The MUSIC technique, which requires fewer number of data samples and has a higher detection accuracy than the traditional fast Fourier transform (FFT) method, then calculates the motor load condition and extracts any abnormal signals related to motor failures in order to identify BRB faults. Experimental results clearly demonstrate that the proposed method is a promising candidate for an on-line diagnosis method to detect motor failures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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