맞춤형 교육을 위해 학습자에 맞는 학습 경로를 탐색하는 것은 필수적이다. 유전 알고리즘은 해공간이 매우 커서 결정적 방법으로 해를 구하기 어려울 때 타당한 시간 내에 최적해를 찾게 해준다. 본 연구는 유전 알고리즘을 이용하여 200개 코드를 가진 악보 27개를 대상으로 학습자 부담을 최소화하고 단계별 학습량을 균등하게 분산함으로써 학습 효과를 최대화 할 수 있도록 학습 경로를 최적화하였다. 학습 컨텐츠가 27개만 되어도 학습 경로의 순열 크기는 $10^{28}$을 넘지만, 본 연구에서 구현한 도구로 평균 20분 이내에 최적해를 구할 수 있었다. 실험 결과는 유전 알고리즘이 다양한 목적의 맞춤형 교육을 위한 복잡한 학습 경로 설계에 효과적임을 보여주었다. 제안한 방법은 다른 교육 도메인에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 음악 데이터베이스의 멜로디와 사용자가 기술한 멜로디의 기하학적 구조를 비교하는 음악 검색 시스템을 제안하고 있다. 시스템은 멜로디의 구조적이고 상황적인 특징들을 분석하여 쿼리 멜로디와 데이터베이스의 멜로디가 일치성을 찾고자 한다. 검색 방법은 사전 처리 단계와 인식 단계로 이루어진 기하하적 해싱 알고리즘에 기반을 두고 있다. 사전 처리 단계 동안 구조적 특징을 찾기 위해서 음악의 멜로디를 여러 개의 프래그먼트(fragment)들로 분할하고 그 프래그먼트의 각 음의 높이 및 길이를 분석한다. 상황적 특징을 찾기 위해서 각 프래그먼트의 중심 화음을 찾는다. 인식 단계 동안 사용자가 입력한 쿼리 멜로디를 여러 개의 프래그먼트들로 분할하고 구조적이고 상황적 특성이 유사한 모든 프래그먼트들을 데이터베이스에서 검색한다. 투표는 각 프래그먼트에 대해 이루어지고 총 득표수가 최대인 음악이 쿼리 멜로디와 일치하는 멜로디를 갖는 음악이 된다. 이러한 접근 방법을 이용하여, 음악 데이터베이스에서 유사한 멜로디를 빠르게 찾을 수 있다. 또한 이 방법은 표절 음악을 감지하는데 적용될 수 있다.
대량의 음악 콘텐츠가 유통되는 초고속 인터넷 환경에서, 사용자가 원하는 음악 콘텐츠를 효과적으로 검색하기 위한 연구들이 다양하게 수행되고 있다. 특히, 음악 정보 검색(MIR: Music Information Retrieval) 연구에 감성 모델을 접목한 음악 추천 시스템 개발도 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 적용된 감성 모델이 단순하고, 한국어를 대상으로 하지 않아 한국어의 의미적 감성 표현 처리에 한계점을 가진다. 따라서, 본 논문에서는, 한국어를 기반으로, 기존의 감성 모델을 확장한 새로운 감성 모델(KORean Emotional Model : KOREM)을 제안하고, 이를 온톨로지(Music EMotional Ontology : MEMO)로 설계 및 구현하였다. 이를 통해, 한글로 서술된 폭넓고 다양한 감성적 표현을 이용한 음악 콘텐츠의 분류, 저장 및 검색이 가능하다.
본 연구는 소아환자대상 최근의 음악치료 및 음악을 사용한 임상연구들에 대한 체계적인 문헌고찰(Systematic Review)을 위해 실시되었다. 이를 위해 13개 데이터베이스를 이용하여 2000년부터 2012년 사이에 영어로 발표 된 무작위 임상 및 교차설계 연구들을 자료로 수집하였고, 최초 검색 되었던 1023개의 논문 중 선정 및 제외기준에 따라 영어문헌 15건을 선별하였다. 선별 결과 연구 대상자는 1개월에서 만 18세까지의 아동 및 청소년으로 11명에서 150명 까지 표본크기가 다양했으며 전체 연구 참여자는 987명으로 집계되었다. 선별된 연구들은 음악요법 및 음악치료 연구로 분류되어 전반적인 유형, 연구절차와 방법론, 임상접근법, 측정도구 및 연구결과에 대해 체계적으로 분석되었다. 총 7건의 음악요법과 8건의 음악치료로 분류된 연구들은 7개영역의 종속변수를 36종류의 측정도구를 사용하여 측정하였는데 음악의 임상적 사용에 있어 음악의 선택, 종류 및 임상접근방법에 큰 차이가 있음이 나타났다. 연구절차와 방법론의 분석 결과 다수의 연구들이 주요 연구절차에 대한 기술이 충분치 않고 특히 무작위배정(Randomization), 배정순서 은폐(Allocation Concealment), 이중 또는 부분은폐(double or partial blinding) 및 참여자 감소율(Attrition Rate)과 같은 방법론적 표준에 미치지 못함이 도출되었다. 전반적인 연구결과가 통계적으로 유의하거나 긍정적 결과가 보고된 바 있으나, 연구 방법론적 문제들과 임상접근법들의 이질성으로 인해 그 결과가 편향에 의해 오염되거나 신뢰성에 문제가 있음을 확인할 수 있다. 그 결과 음악이 소아 환자들의 신체 및 사회 심리적 필요를 다루는 도구로 임상적 가치가 있음을 제안할 수는 있지만 이에 대한 과학적인 근거로서는 절차와 접근법이 보다 엄격하고 균일하여 추후 재현이 가능한 연구들이 다수 요구됨을 알 수 있다.
본 논문에서는 사람의 감성에 의해 판단되는 음악의 표절에 대한 논란을 IT 기술을 이용해 표절 판단의 근거를 제공할 수 있는 새로운 음악콘텐츠 표절분석시스템 설계 및 구현방법을 제안하였다. 먼저 음악콘텐츠의 요소 파악을 기초로 유사한 서로 다른 두 음원의 표절분석을 수행하여 유사도를 측정하는 시스템을 개발하고자 하였으며, 이를 위해 먼저 음원 분석을 위해 디지털 음악 요소에 대해 고찰하고, 이를 IT 기술을 이용해 표절 분석에 이용할 수 있는 방법을 살펴보았다. 표절분석의 효율적 처리를 위해 JFugue에서 지원하는 뮤직스트링을 이용하여 음악콘텐츠 표절분석시스템을 설계하고 추상구문트리(AST)를 제시하였다.
본 연구에서는 노인 대상 음악중재연구의 내용 구성과 음악사용에 대한 근거를 확인하여 향후 연구에 필요한 자료와 개선 방향을 제시하고자 하였다. 이를 위해 국내 노인 대상 음악중재연구의 전반적 특성, 중재내용의 특징, 치료 논거 기술 특징 및 적절성 등으로 구분된 기준을 통해 연구 자료를 세부적으로 분석하였다. 국내 KCI등재(후보)학술지 게재논문 33편이 1차 분석 대상으로 선정되었고, 이 중 연구자가 설정한 기준에 따라 23편을 선정하여 2차 분석을 시행하였으며, 최종적으로 5편을 선별하여 기술된 치료 논거의 적절성과 특징을 분석하였다. 분석 결과, 논거 기술에 대상자의 진단적 특성이 고려되지 않았거나 두 가지 이상의 음악 활동이 복합적으로 진행되어 중재의 목표가 분명하게 제시되기 어려운 연구들이 많았다. 또한 음악의 선곡 기준이 목표활동에 대한 음악 요소의 사용논거보다는 대상자의 선호도나 친숙도를 근거로 하고 있음을 확인하였다. 이와 같은 사실은 노인 대상 음악중재연구 시 중재기술의 구체성과 이를 뒷받침하는 치료적, 음악적 논거가 보완되어야 하고 중재 목표에 따른 타당한 이론적 근거의 필요성을 시사하는 결과로 볼 수 있다. 본 연구는 국내 노인 대상 음악중재연구의 치료적 논거를 세부적으로 분석하여 중재의 임상적 자료를 제공하고, 추후 연구에 요구되는 연구의 방향과 개선 방안을 제시하는 데 의의가 있다.
본 논문에서는 등간격으로 배치된 환형배열센서를 이용하여 근거리 표적의 3차원 위치를 추정하기 위한 효과적인 기법을 제안한다. 원거리 표적의 입사각 추정 알고리즘으로 추정한 근거리 표적의 입사각 (고각, 방위각)과 근거리 표적의 실제위치 (거리, 고각, 방위각)와의 대수적인 관계를 유도하고, 이를 3차원 MUSIC 스펙트럼의 극대값을 찾기 위한 경로로써 이용한다. 기존의 3차원 MUSIC 기법을 이용한 근거리 표적의 위치추정 기법에서는 3차원 탐색이 필요하나, 제안한 기법을 이용하면 경로를 초기화하기 위한 1번의 2차원 탐색과 경로를 추종하기 위한 1번의 1차원 탐색만이 요구되므로 연산량을 크게 감소시킬 수 있다.
본 논문에서는 다중 3차원 근거리표적의 위치를 효과적으로 추정하는 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 세 개의 부분 센서배열을 이용하여 기존의 3D MUSIC에서의 3차원 탐색을 3번의 1차원 탐색으로 대치함으로써 연산량을 감소시켰다. 각각의 부분센서배열에서 얻은 센서신호로부터 표적이 원거리에 있다고 가정하고 원거리 입체각을 추정하면 추정된 입체각은 실제 근거리 표적의 위치인 방위각, 고각, 거리의 함수로 주어진다. 그러므로 세 개의 부분센서배열로부터 얻은 세 개의 함수를 연립하여 풀면 실제 근거리표적의 위치를 추정할 수 있다. 또한 다중 표적의 경우, 추정치에 대하여 3차원 MUSIC 스펙트럼 값을 비교함으로써 연관 문제를 해결하였다.
음악은 서로 다른 높이와 길이를 갖는 음표들을 주어진 박자 안에서 리듬성을 갖도록 나열한 패턴이기 때문에 음악의 선율정보는 시간의 흐름에 따라 정보 값을 갖는 시계열 데이터로 변환할 수 있다 따라서 본 연구에서는 음악의 특성을 유지하도록 선율정보를 정규화와 보정과정을 거쳐 시계열 데이터로 변환하고 유클리드 거리함수를 이용하여 선율정보간의 유사도를 계산하며, 유사성을 갖는 선율들을 클러스터링하여 각 클러스터의 대표성을 갖는 선율을 주제선율로서 추출한다. 그리고 추출된 주제선율로 다차원색인 기법인 M-tree를 이용하여 주제선율색인을 구성한다. 사용자 질의에 대한 검색과정에서도 색인 구성단계와 같은 과정으로 사용자 질의를 시계열 데이터로 변환하여 검색을 한다. 또한, 본 연구에서는 주제선율색인을 이용하여 내용기반 음악 검색을 실시하는 프로토타입 시스템을 개발하여 제안된 주제선율색인 구성기법의 실효성을 시험하였다. 실험결과에 따르면, 주제선율색인을 이용하면 원하는 음악 정보를 적은 공간을 사용하여 빠르고 정확하게 검색할 수 있음을 알 수 있다.
음악 스트리밍 서비스는 음악 소비 과정에서 사용자와의 다양한 상호작용이 발생한다는 점에서 사용자 경험(User Experience: UX)에 대한 이해가 중요하다. 본 연구는 사용자 경험의 '구조'(Structure)를 분석한 선행연구, 음악 서비스 사용자가 중요하게 생각하는 '품질 특성'(Quality Characteristics)에 관한 선행연구를 토대로 음악 스트리밍 서비스의 사용자 경험 모델을 개발하고 그 타당성을 검증하였다. 음악 스트리밍 서비스 사용자를 대상으로 한 설문 데이터를 분석한 결과, 기능성(검색, 브라우징, 개인화된 추천), 유저 인터페이스 사용성, 콘텐츠 품질(현재성, 충분성, 관련성), 금전적 비용이 해당 서비스에 관한 사용자 경험 결과(사용자 만족)를 결정하는 주요 요인인 것으로 밝혀졌다. 또한, 국내 서비스들과 글로벌 서비스를 비교한 결과, 기능성과 콘텐츠 품질에 대해서 사용자 경험의 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 음악 스트리밍 서비스 사용자 경험 모델은 관련 이론 기반 연구에 새로운 토대가 될 수 있으며, 실제 플랫폼들 간의 경쟁 구도 및 그들의 경쟁 전략에 대한 의미 있는 시사점을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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