• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.419-420
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• 2007

In this method, we extract peak periods using energy contents of each segment of music. This feature extraction method is equally applied on both the training and query music. Similarity matching algorithm is applied on the extracted feature values for identifying the query music from the database. The retrieval accuracy of 95% of our method is a pretty good result.

• 한국IT서비스학회지
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• 제18권4호
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• pp.115-134
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• 2019

The global music industry has been growing steadily every year. In particular, the proportion of music streaming services in the overall market are expanding. It shows same pattern in domestic market. Also, several companies are providing music streaming services competitively. It is clear that there is growing interest in effective operations of music streaming services. In this study, we examine the impact of customization and network effect on service quality and customer loyalty. We collect survey data and analyze relationships between latent variables using structural equations modeling. We find that customization and network effect of music streaming services positively affect service quality. However, the effect of customization on customer loyalty is not significant and there is a negative effect of network effect on customer loyalty. Finally, we find that service quality works as a mediator between customization and customer loyalty, and service quality also works as a mediator between network effect and customer loyalty.

• 한국경제지리학회지
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• 제18권3호
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• pp.335-347
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• 2015

음악산업은 창의산업의 한 영역으로 간주되며 문화적 측면 뿐 아니라 사회경제적으로 그 영향력이 크다. 또한 다른 산업과의 융복합을 통하여 부가가치 창출에 중요한 역할을 한다. 이러한 음악산업은 창의적인 인력과 문화 소비인구가 집중되어 있는 도시에서 주로 나타나고 있기에, 음악산업 전반에 대한 연구와 도시 공간 내의 입지에 대한 연구는 매우 중요하다. 서울시를 대상으로 음악산업 가치사슬 내 각 가치체계별 도시공간내 입지를 GIS와 공간통계기법을 이용하여 분석하였다. 음악산업은 기획, 제작, 유통, 판매, 그리고 음악공연업으로 가치 체계를 정의할 수 있다. 이러한 음악산업 가치사슬은 도시 공간 내에서 클러스터링을 이루며 공간적 자기상관을 보이는데, 가치사슬별로 주요 집적지역은 다르나 강남, 구로, 마포, 종로 일대 지역에 집중적으로 위치한다.

• 한국음향학회지
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• 제23권2호
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• pp.146-161
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• 2004

기존의 국악원 설계에 있어서 국악음원의 음향 방사 특성을 고려하지 않아, 공연장의 음향목표설정 및 음향조정에 어려움이 있었다. 본 연구에서는 대표적인 국악 음원인 가야금 (현악기), 장고 (타악기), 대금 (관악기), 판소리 창 (성악) 등 4종에 대한 음향 방사 특성을 상세히 측정하여, 그 결과의 적용성을 살펴보았다. 음원을 반무향실의 중앙에 위치시키고, 매 10° 간격으로 음압 레벨을 측정함으로써 지향성을 파악하였다. 측정 결과, 가야금의 경우에는 주파수가 증가함에 따라 무지향성으로부터 지엽이 많아지는 형태로 순차적으로 지향성이 변하였다. 대금의 주요 방사방향은 위쪽이었고, 장고는 저주파수에서 왼쪽 지향성이 오른쪽보다 더 크게 나타난다. 창의 경우에는 주파수가 증가함에 따라 뒤쪽으로는 소리가 거의 전파되지 않는 지향성을 나타낸다. 측정된 국악음원의 지향성을 이용하여 건설중인 부산국립 국악원의 음향 인자들을 예측하였다. 대표적인 두 수음점 들에서 잔향시간, 음압 레벨, C80, LF, STI와 같은 주요 건축 음향 인자들이 음선 추적 기법에 의해 계산되었으며, 무지향성 음원과 국악 음원을 사용하였을 때 음향 인자들 사이에 큰 차이를 보였다. 본 연구에서 제시된 데이터와 설계 방법론 등은 향후 국악원의 설계에 있어서 기본적인 자료로 활용될 수 있다고 사료된다.

• 전기학회논문지
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• 제62권11호
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• pp.1598-1603
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• 2013

Recently, researches on analyzing relationship between the state of emotion and musical stimuli are increasing. In many previous works, data sets from all extracted channels are used for pattern classification. But these methods have problems in computational complexity and inaccuracy. This paper proposes a selection of optimal EEG channel to reflect the state of emotion efficiently according to music listening by analyzing stochastic feature vectors. This makes EEG pattern classification relatively simple by reducing the number of dataset to process.

• 한국음향학회지
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• 제24권1호
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• pp.29-37
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• 2005

본 논문은 한국의 전통 음악, 즉 국악 장르를 자동으로 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 입력 음악의 내용기반 분석을 통하여 궁중음악, 풍류방음악, 민속성악, 민속기악, 불교음악, 무속음악 등 6가지 장르중 하나로 자동분류하여 해당 음악의 장르 결과를 보여준다. 국악 장르 분류에 사용된 내용기반 알고리즘은 크게 음악의 특징 벡터 추출 그리고 장르 분류를 위한 패턴인식 과정 2가지로 구성된다. 음악의 특징 벡터 추출은 디지탈 신호 처리기술을 이용하여 해당 음악의 spectral centroid, rolloff, flux 등 STFT (Short Time Fourier Transform) 기반의 특징 계수들과 MFCC (Mel frequency cepstral coefficient), LPC (Linear predictive coding) 등의 계수들을 구한 후 SFS (Sequential Forward Selection) 최적 특징 벡터 열을 선별하여 사용하였으며 패틴 분류 알고리즘으로는 k-NN (k -Nearest Neighbor), Gaussian, GMM (Gaussian Mixture Model), SVM (Support Vector Machine) 분류기를 사용하였다. 특히 본 연구에서는 입력 질의의 패턴 (혹은 구간) 변화에 따른 시스템의 불확실성을 개선하기 위하여 MFC (Multi Feature Clustring) 방법을 이용하여 DB를 구축하였다. 모의실험 결과 k-NN 과 SVM 분류기 모두 $97{\%}$ 이상의 장르 분류 성공률을 보였으나, SVM 이 k-NN에 비해 약 3배 이상의 빠른 분류 성능을 가지고 있음을 확인하였다.

• 한방비만학회지
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• 제8권2호
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• pp.15-23
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• 2008

The purpose of this study is to introduce oriental medicine music therapy related to the treatment of obesity. Obesity is caused by deficiency of the spleen, retention of phlegm, stagnation of liver Gi. According to the patients' state, the musical instruments should be chosen. In case of deficiency of the spleen, retention of phlegm, and stagnation of liver Gi, the obese patients beat pulsatile instruments to Earth-Gi rhythm, Fire-Gi rhythm, and Wood-Gi rhythm respectively. In addition to beating the musical instrument to the Five Phases rhythm, an oral sound therapy, relieving constraint therapy, and dispersing therapy can be performed. This study describes the theory of oriental medicine music therapy that has a good possibility as a new method of oriental medical treatment. It is necessary to study in measuring the effects after oriental medicine music therapy from now on.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권10호
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• pp.3355-3372
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• 2022

Composing music is an inspired yet challenging task, in that the process involves many considerations such as assigning pitches, determining rhythm, and arranging accompaniment. Algorithmic composition aims to develop algorithms for music composition. Recently, algorithmic composition using artificial intelligence technologies received considerable attention. In particular, computational intelligence is widely used and achieves promising results in the creation of music. This paper attempts to provide a survey on the music generation based on the Monte Carlo (MC) algorithm. First, transform the MIDI music format files to digital data. Among these data, use the logistic fitting method to fit the time series, obtain the time distribution regular pattern. Except for time series, the converted data also includes duration, pitch, and velocity. Second, using MC simulation to deal with them summed up their distribution law respectively. The two main control parameters are the value of discrete sampling and standard deviation. Processing the above parameters and converting the data to MIDI file, then compared with the output generated by LSTM neural network, evaluate the music comprehensively.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.2217-2220
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• 2003

It is known that an EEG is characterized by the unique and personal characteristics of an individual. Little research has been done to take into account these personal characteristics when analyzing EEG signals. Often the EEG has frequency components which can describe most of the significant characteristics. These combinations are often unique like individual human beings and yet they have an underlying basic characteristics as well. We think that these combinations are the personal characteristics frequency components of the EEG. In this seminar, the EEG analysis method by using the Genetic Algorithms (GA), Factor Analysis (FA), and the Neural Networks (NN) is proposed. The GA is used for selecting the personal characteristic frequency components. The FA is used for extracting the characteristics data of the EEG. The NN is used for estimating the characteristics data of the EEG. Finally, in order to show the effectiveness of the proposed method, classifying the EEG pattern is carried out via computer simulations. The EEG pattern is evaluated under 4 conditions: listening to Rock music, Schmaltzy Japanese ballad music, Healing music, and Classical music. The results, when personal characteristics frequency components are NOT used, gave over 80 % accuracy versus a 95 % accuracy when personal characteristics frequency components are used. This result of our experiment shows the effectiveness of the proposed method.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제30권2호
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• pp.179-198
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• 2016

우리 주변에서 쉽게 접할 수 있는 문양과 음악에서 다양한 수학적 요소를 발견할 수 있다. 특히, 대칭 등의 수학적 개념을 활용하면 다양한 예술 작품을 보다 쉽게 만들어 낼 수 있다. 바흐의 음악, 레오나르도 다 빈치의 미술 작품에서부터 우리나라의 도자기, 궁궐, 전통 의상 등에 사용된 문양 중에는 대칭을 활용하여 만들어진 예술 작품이 많다. 이 연구에서는 대칭을 통해 음악과 미술 작품을 분석하고 활용하여 음악과 미술 작품을 만들고 이를 융합 교육 현장에 활용할 수 있는 한 가지 방안으로 제시하고자 한다. 이를 위하여, 수학적 개념을 매개로 디자인이 음악으로 어떻게 표현되는지 구체적으로 살피고 융합 교육에 활용할 수 있는 예를 만들어 QR-코드로 제시한다.