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DRM을 지원하는 악기 연습용 안드로이드 MIDI 재생기 구현
김다슬(Daseul Kim),김승하(Seungha Kim),고은별(Eunbyul Ko),안혜영(Hyeyeong Ahn),이종우(Jongwoo Lee) 한국정보과학회 2015 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.21 No.4
스마트폰의 주요 기능 중 미디어 콘텐츠 재생이 주요한 비중을 차지하게 되면서 디지털 음원의 단순 재생뿐만 아니라 디지털 음원을 이용한 악기 연습 등 동적 음악 활동 지원 기능들에 대한 요구도 높아지고 있다. 기존에도 MIDI 형식의 음원을 재생하는 플레이어 앱은 존재했지만 단순 재생 기능에 중점을 둔 한계점이 있었다. 이에 본 논문에서는 기존 MIDI 재생기에 악기 연습에 필요한 기능들인 구간 반복 재생, 재생 중 템포 조절, 재생 중 조 바꿈 기능을 구현하였고, MIDI 파일 제작자들이 만든 파일을 사용자가 재생기 내에서 내려 받을 수 있는 기능을 구현하였다. 특히, 내려 받은 MIDI 파일을 암호화하여 구매한 사용자의 재생기 내에서만 재생 가능하게 하는 DRM 기능도 구현하였다. 이를 통해 악기 연주 연습을 하는 사용자들에게 편리한 연습 환경을 제공하고 MIDI 음원의 불법 유통을 막아 MIDI 파일 제작자들의 저작권 보호를 실현하고자 하였다. The Musical Instrument Digital Interface (MIDI) file format is a typical format for dynamic music that can be used not only for playing, but also for supporting dynamic music activity, such as musical instrument practice. However, almost all of the existing MIDI applications focus only on the playing features. In this paper, therefore, we implement a MIDI file play application that supports various dynamic features such as part-play repeating certain sections that the user wants, tone and speed control while playing a MIDI file, downloading MIDI files from a server, and lastly Digital Rights Management (DRM). By supporting these features, we are confident that our MIDI application will help users who wish to practice musical instruments to do so conveniently, while effectively protecting the copyright of their purchased MIDI files.
교수설계를 위한 생성형 AI 기반 챗봇의 활용 방안 탐색: ChatGPT와 RPISD모형을 중심으로
임철일 ( Cheolil Lim ),고보경 ( Bokyung Go ),정예일 ( Yeil Jeong ),이은서 ( Eunseo Lee ),전민선 ( Minseon Jeon ),김승하 ( Seungha Kim ) 한국교육공학회 2023 교육공학연구 Vol.39 No.0
This study explored the feasibility of integrating ChatGPT, a generative AI-based chatbot, into instructional design, offering implications for its application. Initially, we conducted a literature review and case analysis to gauge the potential of incorporating ChatGPT in instructional design. Subsequently, we developed a plan for using ChatGPT aligned with the steps of Rapid Prototyping for Instructional Systems Design, an instructional design model, utilizing prompts. A feasibility assessment involving four experts was undertaken to refine and enhance the application description. Each expert holds a PhD in instructional design and artificial intelligence with over five years of experience. The outcomes informed the proposal of guidelines for using ChatGPT across analysis, design, development, usability test, implementation, and evaluation phases. To validate the practicality of the guidelines, we conducted focus group interviews with instructional designers experienced in using ChatGPT. The significance of this study lies in highlighting the potential of technology-driven instructional design, given the growing prominence of generative AI-based chatbots in this field. This study also suggests future research directions for technology-driven instructional design.