현재 악보에 대한 DTD(Document Type Definition) 정의는 응용에 따라 그 종류가 다양하게 연구되어 왔으며 또한 정의된 DTD를 XML Schema로 자동 변환하는 방법들이 진행되고 있다. 그리고 연구되어온 DTD 정의 구조는 악보 상에 존재하는 음악 정보들이 각각 독려된 형식을 유지하도록 표현하는 데 집중되고 있다. 따라서 본 논문에서는 악보의 기본 구성 요소가 소절(Measure:마디)인 점을 이용하여 소절 단위내 관련된 정보를 일련의 연속 문자열 값으로 표현하는 방법을 제안하고 이를 위한 XML Schema를 모델링 하였다 또한 제안된 방법에 의해 표현된 XML 인스턴스에서 음악 정보를 추출하는 메카니즘을 제시하였다. 그 결과 연속된 문자열 값들을 가지는 XML Schema 정의가 가능했으며, 제안된 방식을 적용한 인스턴스는 기존 방식의 인스턴스들 보다 검색식(XPATH) 표현의 단순화 및 검색 단계를 줄여 그 효율성이 기대된다. 또한 사람에 의한 직접 표현 능력이 가능하며, 인스턴스 크기가 작아짐을 알 수 있었다.
모바일 웹 (Web)과 관련한 기술이 점점 발달함에 따라 모바일 전자상거래 시장, 그 중에서도 벨소리나 컬러링과 같은 음악 다운로드 시장의 크기는 괄목할 만한 성장을 거듭하고 있다. 하지만, 이러한 급성장에도 불구하고 소비자들은 여전히 자신이 원하는 음악을 찾는 과정에서 많은 불편함을 겪고 있다. 이는 소비자들의 음악에 대한 재구매율을 저하시키게 되고, 모바일 음악을 제공하는 서비스 업체 입장에서도 수익 정체의 원인으로 작용할 수 있다. 따라서 고객관계 관리 측면에서 모바일 고객의 불편을 최소화함으로써 결국 수익을 더욱 많이 창출하기 위한 새로운 방법이 절실한 상황이다. 이에 본 연구는 모바일 웹 환경 하에서 소비자들이 편리하게 자신이 원하는 음악을 검색할 수 있도록 하기 위하여, 모바일 웹 마이닝과 서열척도를 활용하는 협업 필터링 기반의 새로운 음악 추천 시스템을 제안한다. 또한 실험을 통해 우리가 제안하는 새로운 추천 시스템이 기존의 추천 시스템들에 비하여 우수한 성능을 나타냄을 입증하고자 한다.
국내에서 공연 예술의 아카이빙 방안에 관련된 연구들은 최근 다방면으로 이루어져 왔으나 클래식 음악 공연정보를 한 곳에서 체계적으로 확인하고 지난 공연정보를 얻을 수 있는 디지털 아카이브의 구축은 시도된 바도 없었고 이에 대한 연구도 이루어진 일이 없었다. 이 연구에서는 모든 클래식 음악 공연에 대한 정보를 제공하고 보존하며 서비스할 수 있는 참여형 아카이브 포털을 제안하고, 선행연구에서 확인된 공연 아카이브 포털의 요건 및 요구사항을 바탕으로 기능을 설계하고자 하였다. 이를 위해 아카이브 포털의 기능요건을 확인하고 클래식 음악 공연정보의 특성에 맞추어 재구성하였으며, 메타데이터 요소를 설계하였다. 또한, 검색 및 패싯 내비게이션과 이용자 참여 및 커뮤니케이션 기능의 설계와 구현 방향을 제시하였다. 마지막으로 이 기능들의 인터페이스를 구현한 프로토타입을 개발하였다.
본 논문은 오디오 핑거프린트 데이터 생성 방법과 이를 이용한 오디오 데이터 비교 방법에 관한 것으로서, 오디오 데이터의 특징을 이용하여 음악을 식별하는 방법을 제시한다. 일반적으로 영상인식을 위해 많이 사용되는 가우시안의 차(Difference of Gaussian, DoG)를 오디오 데이터에 적용하여 음악이 급진적으로 변하는 부분을 추출하고, 해당 위치를 핑거프린트로 정의하는 방식이다. 이렇게 만들어진 핑거프린트는 음질의 변화에 민감하지 않으며, 음악 데이터의 일정 부분만으로도 원본과 동일 위치의 핑거프린트 추출이 가능하다. 이 시스템은 기존의 주파수 영역을 이용한 시스템 보다 오디오 핑거프린트의 데이터량과 계산량을 줄여줌으로써 검색을 할 때 보다 효율적인 성능을 나타낸다. 이를 응용하여 인터넷에 유통되는 복사된 음악의 저작권 보호, 또는 음악의 메타정보 등을 사용자에게 나타낼 수 있다.
국내 영재교육이 단기간에 많은 성과를 거두고 안정권에 이르렀다는 평가를 받고 있다. 한편 영재교육 분야 중의 하나인 예술계 영재교육의 현황은 어떠한가? 그 중에서도 특히 음악영재교육은 어떠한가? 국내 영재교육의 성과에 대한 총체적인 이해는 다양한 분야 영재교육의 실제적 현황 탐색을 통해 달성될 수 있다. 그런 의미에서 본 연구는 국내 음악영재교육의 전주기적 현황을 탐색하고 음악영재교육의 효율적 운영을 위해 중요한 사항들을 중심으로 향후 개선되어야 할 과제들을 도출시키는 것을 목적으로 수행되었다. 그간 많은 연구들이 양적 통계 자료 또는 설문지형의 조사 자료를 중심으로 이루어져왔다. 한편 본 연구는 음악영재교육 관련 다양한 실무자들로부터 현장의 소리를 수집해 총체적으로 분석 고찰함으로써 그간 표면적으로 다루어졌던 문제점들에 대해 심층적인 이해를 도모하였다. 음악영재교육 관련 실제 상황과 입장에 대한 다면적 이해의 노력을 통해 정책과 실제, 의도와 결과 간의 괴리를 줄여 향후 보다 효과적인 음악영재교육 방향을 수립하고 교사, 행정가 양성 및 교육과정 개발을 위해 실제에 기반 한 기초 자료를 제공하는데 본 연구의 의의가 있다.
최근 음악을 장르로 분류하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 분류는 전문가들 마다 분류하는 기준이 서로 상이하여 정확한 결과를 도출하기가 쉽지 않다. 또한 새로운 장르 출현 시, 새롭게 정의해야하는 번거로움이 발생한다. 따라서 음악을 장르로 구분하기 보다는 감정단어들로 분류, 검색하여야 한다. 본 논문에서는 사람이 느끼는 감정 중, 밝음과 어두움을 기준으로 음악을 분류하려고 한다. 음악이 내포하고 있는 특성들에 VCM(Variance Considered Machines)을 적용하여 음악의 명암 분류 시스템을 제안한다. 본 논문에서 이용한 음악적 특성은 3가지이다. 설문조사를 통해 명암이 정의된 기준 음악을 음의 높고 낮음의 분포, 음색의 가늘고 굵음과 비트의 빠르기를 이용하여 VCM에 먼저 학습을 시킨 후, 학습된 VCM을 통하여 분류 되지 않은 음악을 정의하여 설문조사를 통한 결과와 비교 분석 하였다. 음 추출은 Matlab을 이용하여 샘플링된 음악을 일정한 간격으로 나누어 FFT를 통해 주파수 분석을 한 후 평균값을 그 구간의 대표음이라 가정하고 추출된 음들의 높낮이를 수치화 하여 전체 분포를 파악하였다. 음색 부분에서는 음 추출에서 사용된 주파수 영역에서 전체 주파수 누적분포의 차이를 이용하여 수치화 하였다. 이 세 가지 특성을 VCM에 적용하여 실험 결과와 설문 조사 결과 비교하여 보니 약 95.4%의 확률로 음악의 명암이 분리된 것을 확인 하였다.
시계열에 대한 색인 및 검색 연구는 하나의 속성으로 구성된 시계열에 대하여 주로 수행되어 왔다. 그러나 음악, 비디오 등의 멀티미디어 데이타베이스는 다중속성 시계열 데이타베이스에서 유사 검색을 다룰 수 있어야 한다. 기존의 다중속성 시계열 데이타베이스에 대한 연구는 두 다중속성 시퀀스간의 유사도로 속성 간의 거리의 누적을 사용하고 있기에, 개별적인 속성 시퀀스에 대한 정보를 상실하게 된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 속성 시퀀스 측면에서 다중속성 시계열 데이타베이스의 유사검색 기법을 제안한다. 제안된 기법은 검색 공간을 효율적으로 줄일 수 있으며, 착오 누락이 없음을 보장한다. 또한 실험을 통해 제안된 기법의 성능 향상을 확인하였다.
Harmony Search(HS) 알고리즘은 음악 즉흥 연주 프로세스에서 영감을 받은 메타 휴리스틱 최적화 알고리즘으로 다양한 최적화 문제를 해결하는 데 성공적으로 적용되어 왔다. 본 논문에서는 HS의 성능을 더욱 향상시키기 위해 FSH(Fast Harmony Search) 알고리즘을 제안하였다. 이를 위해 본 논문에서는 HM을 이용하여 목적 변수의 경곗값을 새롭게 정의하여 독립적인 두 개의 화음개선과정을 하나로 통합하는 방법을 제안하였다. 그 결과 알고리즘의 처리 시간이 단축되고 대역폭의 명시적인 결정이 더이상 필요하지 않게 되었다. 또한, 무작위 선택의 활용능력이 향상되었다. 수치적 예시 결과는 제안된 알고리즘이 기존의 HS에 비해 더 나은 해를 찾을 수 있으며 속도 또한 빠르다는 것을 보여준다.
모바일 음악 재생 장치의 보급이 활성화 되면서 모바일 환경에서 음악을 즐기고자 하는 욕구가 확대되었다. 모바일 음악 재생 장치의 저장 공간이 확대되어 한번에 많은 곡을 보유하게 되었지만, 실제적으로 많은 곡 중에서 자신이 원하는 곡을 쉽게 찾을 수 있는 방법이 존재하지 않고 있다. 이런 문제들을 해결하기 위해 해당 음악 고유의 Metadata를 활용하여 쉽게 찾고자 하는 경향이 있지만, 현재까지는 단순한 사용자 인터페이스만 제공하고 있다. 각각의 음악은 음악 고유의 Context도 가지게 되며, 사용자의 음악 감상 로그에 의해 생성되는 개인화 Context 및 같은 음악을 즐기는 다른 사용자들에 의해 생성되는 Social Context등으로 하나의 음악과 관련된 Context가 증가되는 추세에 있다. 이와 같이 추가되는 Context들은 음악을 탐색하는데 있어 효과적인 수단이 제공되어야 하지만 모바일 음악 재생장치에 있는 음악 탐색 프로그램은 새롭게 추가되는 Context 에 의한 효과적으로 대응하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 모바일 장치에 Embedded Database Engine을 장착하여 동적 트리 생성/탐색을 통한 Context 기반 연관 음악 탐색 방법을 제안하게 되었다. 본 논문에서는 새롭게 고안된 음악 탐색 방법에 대하여 3가지 사항에 대해서 제시하였다. 첫째, 새로운 Context추가에 대한 동적 메뉴 추가 방법을 제시하였다. 둘째, 실제로 새롭게 추가된 사용자 인터페이스에 대해서 알아보았으며, 마지막으로 제시된 방법이 얼마나 효과적인가를 계산하여 일반화 하였다.
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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