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음악 구성요소의 감정 구조 분석에 기반 한 시각화 연구

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Alternative Title
Sound Visualization based on Emotional Analysis of Musical Parameters
Abstract
본 연구에서는 음악의 속성인 구성 요소 데이터들과 심리학의 감정 차원 모델을 기반으로 감정분석을 하였고 그 결과를 조형예술에서의 시각화 규칙에 적용하였다. 음악 속성 데이터를 활용한 기존의 연구들에서는 사람들이 원하는 음악을 분류, 검색, 추천할 수 있도록 하는 보다 실용적인 목적을 가진 사례들이 많았다. 본 연구에서는 특히 음원 분석에 따른 음악의 감정분석을 기반으로 사운드 데이터가 예술작품 창작의 재료가 되어 심미적 표현에 활용될 수 있도록 하는 것에 집중하였다. 음악의 시각화 연구를 위해서는 예술이 가지는 중요한 속성인 감정표현을 가능하게 하는 방법이 필요하였고 이를 위해 잘 구조화된 음악의 기본 속성 분류 및 감정 정보의 분류 체계를 마련하였다. 그리고 조형요소의 형태, 색상, 애니메이션을 통해 음악 요소들에 대해 감정을 기반으로 세분화 된 입력 매개 변수들을 반영하여 시각화하는 작업을 수행하였다. 본 연구는 음악 시각화를 활용하는 작가들에게 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 감정분석에 기반 한 음악 구성요소와 시각화 매칭을 위한 분석 방법 및 작품 결과는 향후 인공지능 기반의 자동화 된 시각화 연구의 기반이 될 수 있을 것이다.
Author(s)
김혜란송은성
Issued Date
2021-06
Type
Article
DOI
10.5392/JKCA.2021.21.06.104
URI
https://scholar.gist.ac.kr/handle/local/11469
Publisher
한국콘텐츠학회
Citation
한국콘텐츠학회 논문지, v.21, no.6, pp.104 - 112
ISSN
1598-4877
Appears in Collections:
Department of AI Convergence > 1. Journal Articles
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