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Euihwan Han, 차형태
2019 / IEIE Transactions on Smart Processing & Computing
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본 연구는 효과적인 감정 인식을 위한 핵심 오디오 특징을 파악하는 것을 목표로 한다. 음악 요소에서 추출한 기존 오디오 특징을 사용하여 반복적인 특징 추출 방법을 통해 중요한 특징을 분석하고, 국제 감정 디지털 사운드 시스템을 활용하여 훈련 및 테스트를 진행했다. 실험 결과, 감정 분류에 중요한 특징들을 도출했다.
Audio Processing and Speech Recognition : Concepts, Techniques and Research Overviews
Computational analysis of sound scenes and events
Introduction to EEG- and speech-based emotion recognition
Music data analysis : foundations and applications
Speech and audio signal processing : processing and perception of speech and music
Content-based audio classification and retrieval for audiovisual data parsing
Audio and Speech Processing with MATLAB
Computational auditory scene analysis
Voice attractiveness : studies on sexy, likable, and charismatic speakers
Progress in speech synthesis
Biosignal processing and classification using computational learning and intelligence : principles, algorithms, and applications
Signal processing techniques for knowledge extraction and information fusion
The acoustics of speech communication : fundamentals, speech perception theory, and technology
Handbook of music and emotion : theory, research, and applications
The art of recording : the creative resources of music production and audio
Handbook of music and emotion : theory, research, applications
Psychoacoustics : facts and models
Applied Acoustics
Özseven T.IEEE Transactions on Affective Computing
Panda R.,Malheiro R.,Paiva R.P.International Journal of Speech Technology
Wang W.,Watters P.A.,Cao X.,Shen L.,Li B.Wireless Personal Communications
Mohammed Jawad Al-Dujaili; Abbas Ebrahimi-Moghadam한국컴퓨터정보학회논문지
이병권Applied Artificial Intelligence
Panda, Renato; Rocha, Bruno; Paiva, Rui PedroArtificial Intelligence Review: An International Science and Engineering Journal
Anagnostopoulos, Christos-Nikolaos; Iliou, Theodoros; Giannoukos, IoannisALGORITHMS
Zvarevashe, Kudakwashe; Olugbara, OludayoSPEECH COMMUNICATION
Hashem, Ahlam; Arif, Muhammad; Alghamdi, ManalPsychology of Music
Xu L.,Wen X.,Shi J.,Li S.,Xiao Y.,Wan Q.,Qian X.Circuits, Systems, and Signal Processing
Alex S.B.,Mary L.,Babu B.P.Multimedia Tools and Applications
Kalhor E.,Bakhtiari B.Neurocomputing
Zhang, J.; Huang, X.; Yang, L.; Nie, L.IEEE Transactions on Affective Computing
Panda R.,Malheiro R.,Paiva R.P.제어.로봇.시스템학회 논문지
한의환; 차형태Journal of Business Research
Hildebrand C.,Efthymiou F.,Busquet F.,Hampton W.H.,Hoffman D.L.,Novak T.P.IEEE Transactions on Cybernetics
Zhang T.,Li S.,Chen B.,Yuan H.,Chen C.L.P.International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent systems
이재성, 김대원Journal of New Music Research
Thorogood M.,Fan J.,Pasquier P.International Journal of Speech Technology
Bhangale K.B.,Mohanaprasad K.전선 / 대학원
소리 관련 자연 현상과 문화현상을 심도있게 분석하고 감상할 수 있도록 음향 파동 이론과 응용을 다루며, 실험적 소리와 진동의 분석 방법을 습득한다. 즉, 줄/막대/판의 진동, 음향 파동방정식, 소리의 투과와 흡수 및 방사에 대한 이론과 함께 소리 분석의 방법으로 FFT 분석, 진동양식분석, 소리의 측정, 심리음향학 등을 다룬다. 또한 초·중·고 학생들의 소리 관련 개념 학습과 실제 활동을 심도있게 분석하고 교육적 응용으로 초·중·고 학생들 위한 음향학 관련 시범 실험과 실제 활동을 고안하고 실시할 수 있도록 한다.전선 / 학사
말소리의 음향적인 특성을 체계적으로 이해하고, 이를 바탕으로 음성데이터베이스를 설계하고, 가공하고, 공학적으로 처리할 수 있는 능력을 함양한다. 본 교과목을 통해 다음의 학습성과를 기대할 수 있다. 첫째, 학습자들은 말소리의 조음적 특성과 음향특성을 체계적으로 이해할 수 있다. 둘째, 프라트의 사용법을 익히고 프라트를 이용해 음성데이터베이스를 가공하고, 음향분석을 할 수 있는 능력을 함양한다. 셋째, 프라트 스크립팅을 학습, 실습하여 음성데이터베이스 가공과 음향 분석의 효율성과 일관성을 확보한다.전선 / 대학원
음성학의 여러 분야, 즉 조음음성학, 청취음성학, 음향음성학, 응용음성학 등에서 진행되고 있는 연구들 가운데 특정 분야를 선택하여 최근의 연구동향과 이론을 탐구한다. 특히 음향분석기를 이용하는 실험음성학 분야 및 언어치료와 발음교육 분야 등에서의 연구와 응용이 집중적으로 다루어진다. 이러한 연구를 통하여 개별 언어의 음성학에 대한 다양한 연구방법론을 습득한다.전선 / 대학원
소음진동 데이터의 측정과 분석기법을 이해하기 위하여, 주로 랜덤데이타 분류, 코릴레이션 함수, 스펙트럼 밀도함수, 통계적 오차, 시스템 응답함수, 디지털 데이터 획득기법, FFT 구현 및 소음진동문제의 응용예들을 다룬다.전필 / 학사
단계적 학습을 통해 높은 수준의 독보력 및 청음 기보력, 더 나아가 음악적 인지력을 계발한다.전선 / 대학원
인간의 음악 지각과 인지에 관한 기존의 사변적, 실험적 연구로 밝혀내지 못했던 문제들을 최근에 뇌파, 뇌영상 기기들을 이용한 신경과학적 연구로 속속 규명해 낼 수 있게 되었다. EEG, ERP, PET, fMRI, MEG 등 기기를 이용하여 인간의 언어 인지능력을 연구하는 다양한 연구방법들이 많은 부분 음악인지에도 적용될 수 있음도 발견되었다. <음악신경과학연구> 수업에서는 이 분야의 기초지식을 배우고 최근의 연구 성과를 살펴본 후, 다양한 연구방법론의 장단점을 논의하고, 궁극적으로는 수강생들 각자가 음악에 대한 신경과학적 연구모델을 디자인해 본다.전선 / 학사
피아노와 다른 악기들(현악기, 목관악기, 금관악기)이 함께하는 다양한 실내악곡들에 대해 심층분석(Tempo, Meter, Rhythm, Phrasing, Articulation, Breathing) 후 이에 근거한 곡 해석을 연주에 적용하는 방식들을 토론하고 이해하고자 한다.전선 / 대학원
음악교육 연구의 다양한 주제 및 연구 방법을 조사하고 토론한다. 자신의 논문 주제를 구체적으로 선정하고 탐구하는 방법을 성찰하는 동시에 음악교육 연구의 전체적인 동향과 다양한 이론들이 현장에 적용되는 방식들을 조망한다.전필 / 학사
단계적 학습을 통해 높은 수준의 독보력 및 청음 기보력, 더 나아가 음악적 인지력을 계발한다.전필 / 학사
단계적 학습을 통해 높은 수준의 독보력 및 청음 기보력, 더 나아가 음악적 인지력을 계발한다.전선 / 대학원
기계학습의 기초, AI 시스템의 평가, 윤리적 /법적 측면과 함의를 교육분야의 적용 사례를 통해 살펴보고, 전통적 과학교수학습이론과 평가이론과의 접목을 논의하면서 인공지능 및 언택트 시대의 과학교수학습과 평가에 대한 조망 및 새로운 연구분야에 대한 이해를 높인다.전필 / 학사
단계적 학습을 통해 높은 수준의 독보력 및 청음 기보력, 더 나아가 음악적 인지력을 계발한다.전선 / 대학원
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.전선 / 학사
본 과목에서는 음악에 관련된 음향학의 기초를 다루게 된다. 주요 내용은 음파의 발생 및 전달 과정에서 나타나는 각종 현상, 인간의 청감 특성과 관련된 음의 인지, 여러 가지 조율방법, 실내 음향학 등으로 이루어진다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.교양 / 학사
본 수업은 음악작품들을 중심으로 음악에 대한 철학적 논의를 역사적·체계적 관점에서 다룬다. <철학적 시각에서 음악에 대한 어떠한 이론이 전개되었는가?>, <음악에는 어떤 철학적 의미가 내재되었는가?>의 주제를 중심으로 철학적 텍스트와 다양한 음악작품을 살펴볼 것이다. 이를 통해 음악에 대한 인문학적 이해의 폭을 넓히는 것이 이 수업의 목적이다.전선 / 대학원
소리는 진동하는 물체에 의해 발생하는 공기(또는 물과 같은 다른 매질) 분자의 일련의 떨림일 뿐이지만, 인간의 청각 시스템은 이로부터 함축적이고 추상적인 의미를 추출할 수 있는 놀라운 능력을 가지고 있다. 우리는 음성 신호를 사용하여 매우 높은 수준의 정보를 전달할 수 있고, 또한 음악을 통해 감정적 카타르시스를 느낄 수도 있다. 그러나 음성 또는 음악 신호와 그에 의해 전달되는 추상적 의미 사이에는 매우 큰 의미적 차이(semantic gap)가 존재하고, 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 이러한 갭을 좁히는 것은 매우 어려운 작업이다. 본 교과목에서는 소리의 발생부터, 전달, 그리고 사람이 청각기관을 통해 소리를 지각, 인지하는 과정을 설명하고, 컴퓨터 알고리즘을 통해 청각지각/인지 과정을 모델링하는 방법에 대해 알아본다.전선 / 대학원
소리는 진동하는 물체에 의해 발생하는 공기(또는 물과 같은 다른 매질) 분자의 일련의 떨림일 뿐이지만, 인간의 청각 시스템은 이로부터 함축적이고 추상적인 의미를 추출할 수 있는 놀라운 능력을 가지고 있다. 우리는 음성 신호를 사용하여 매우 높은 수준의 정보를 전달할 수 있고, 또한 음악을 통해 감정적 카타르시스를 느낄 수도 있다. 그러나 음성 또는 음악 신호와 그에 의해 전달되는 추상적 의미 사이에는 매우 큰 의미적 차이(semantic gap)가 존재하고, 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 이러한 갭을 좁히는 것은 매우 어려운 작업이다. 본 교과목에서는 소리의 발생부터, 전달, 그리고 사람이 청각기관을 통해 소리를 지각, 인지하는 과정을 설명하고, 컴퓨터 알고리즘을 통해 청각지각/인지 과정을 모델링하는 방법에 대해 알아본다.전선 / 대학원
본 강의에서는 디지탈 음성처리의 이론과 그 응용에 대하여 고찰하는 것이 목적이다. 우선 음성신호의 통계적인 특성과 성질을 논하고 인간의 음성발생 원리를 설명한다. 또한 음성발생 원리에 근거한 선형 예측 부호화에 따른 이론적인 배경과 해법을 설명한다. 한편 음성합성, 음성인식의 원리와 이론을 고찰하고 최근 발표되고 있는 논문들을 중심으로 여러 알고리듬을 살펴보고 이의 장단점을 비교, 분석 하도록 한다. 본 강의를 수강하기 위해서는 디지탈 신호처리의 이해와 습득이 필수적이다.전선 / 대학원
산업공학의 새로운 기법들을 소개하고 이의 응용실태를 알아본다.