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음악 정보 추출(MIR) 알고리즘을 활용한 사운드 시각화 연구
최수환(Souhwan Choe) 한국전자음악협회 2010 에밀레 Vol.- No.8
본고는 음악 정보 추출(Nusic Information Retrieval, MIR) 알고리즘을 활용한 사운드 시각화 연구와 그 실험 결과에 대한 기록이다. 본고에서는 사운드와 이미지의 관계에 대한 역사적인 고찰, 음악 정보 추출 이론에 대한 분석 및 사운드 시각화 프레임워크 개발을 위한 프로그래밍적인 실험까지 사운드 시각화에 대한 다양한 주제들을 다룬다. 특히 청각, 시각적 정보의 수적 재현 및 연산과 변환을 통해 디지털 미디어의 표현 가능성의 확장을 목표로 한다. 특히 온셋(onset) 검출에 의한 리듬의 시각화라는 주제를 중심으로 MIR 알고리즘을 활용한 사운드 시각화 기법을 실험한다. 일반적으로 MIR 연구는 정확한 정보 분석을 목표로 하지만, 본고에서는 표현성과 심미성을 시각화 알고리즘의 유용성을 판단하는 기준으로 삼는다. The purpose of this paper is to explore sound visualization algorithms based on music information retrieval (MIR). The paper covers various topics of sound visualization in order to develop a sound visualization framework that includes the history of sound and image, a survey on music information retrieval, and programming methodology. By means of the numerical representation, computation, and transformation of acoustic and visual information in the digital domain, my aim is to extend the expressive possibility of digital media. In this paper, experiments in sound visualization focus on visualization of musical rhythms by onset detection. MIR research usually aims to enhance accuracy of information retrieval for practical reasons but this work focuses on expressiveness and aesthetic experience rather than accuracy of algorithms.
대화(對花) - 대화가 부족한 사람들을 위한 인터랙티브 미디어
김은주(Eunju Kim),오정민(Jeongmin Oh),최수환(Souhwan Choe) 한국HCI학회 2023 한국HCI학회 학술대회 Vol.2023 No.2
디지털 환경에서의 의사소통은 화자가 정확하고 분명하게 내용을 전달하더라도 표정이나 몸짓 등의 비언어적 표현이 동반되지 않아 청자가 어떻게 받아들이는가에 따라 대화의 단절로 이어질 수 있다. ‘대화(對花)’는 이러한 문제점을 보완하기 위해 마주 보고 대화하는 행위가 즐거운 기억으로 남아 대면으로 이루어지는 대화 빈도가 증가할 수 있도록 기획한 인터랙티브 미디어 프로젝트이다. 참여자는 마치 게임을 하듯 일정한 시간동안 상대방과 대화를 나누게 되며 ChatGPT를 활용한 인터랙티브 시스템은 대화가 지속될 수 있도록 돕는다. ‘대화((對花)’의 시스템은 Arduino, MaxMSP, Unity, Node.js와 같은 도구를 활용하여 개발하였다.
디타임: 게이미피케이션을 활용한 디저트 카페 추천 서비스
권예진(Yejin Kwon),박원빈(Wonbin Park),한연우(Yeonwoo Han),최수환(Souhwan Choe) 한국HCI학회 2024 한국HCI학회 학술대회 Vol.2024 No.1
‘디타임(D-Time)’은 게이미피케이션을 적용한 디저트 카페 추천 서비스로 미션 수행, 수집, 경쟁, 공유와 소통 등의 활동이 가능한 고유의 엠블럼 시스템을 통해사용자에게 독특한 재미를 제공한다. 또한 단순히 매장의 위치, 메뉴와 같은 정보를 제공하거나 알고리즘에 의해 자동으로 매장을 추천해주는 기존의 애플리케이션과 달리 해시태그 기반의 휴먼 큐레이션(Human Curation)을 활용하여 소비자가 선호하는 디저트 스타일과 카페 유형에 최적화된 정보를 제공해 준다.