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초급 피아노 과정의 독보 교수법 제안 : 음악매핑을 중심으로
박건하(Park, Geon Ha) 학습자중심교과교육학회 2022 학습자중심교과교육연구 Vol.22 No.8
목적 본 연구는 피아노를 이용한 음악 교육의 하나인 음악매핑을 이용하여 초급 피아노의 독보를 분석하는 것을 연구목적으로 한다. 방법 매핑의 중요한 기초를 마련한 사람은 루빈랩슨(G. Rubin-Rabson)으로 이 방법은 피아노를 배우는데 기본적인 틀과 악보를 읽는 능력을 도법을 이용하여 학습에 도움을 주는 방법이다. 매핑의 방법은 정해진 것이 없이 다양하게 표현될 수 있지만 크게 선율, 프레이즈 구조, 리듬, 화성, 반복과 대조 그 밖의 패턴 등을 선과 점으로 나타낼 수 있다. 본 연구는 초급 피아노의 정의를 독보의 기본 단위와 독보 접근법으로 나열하고 이를 바탕으로 초급 피아노를 배우는 학생들의 악보에 음악매핑을 적용하였다. 결과 음악매핑을 통한 초급 피아노 교수법은 기본적인 매핑의 규칙을 따르거나 본인의 기호를 만들 수 있다. 그러므로 초급 피아노를 배우는 학생들에게 흥미를 유발하고 곡을 패턴을 빠르게 이해시키며 확실한 암보와 악보 읽는 기술 향상에 도움을 준다. 결론 본 연구를 토대로 학생들과 선생님들은 학습과 연주에 도움이 되는 방법을 이해하고 연구하여 음악을 더 쉽게 접하길 바란다. Objectives The purpose of this study is to analyze the reading skills for beginner course of learning piano using music mapping, which is one of the music educational methods. Methods It is G. Rubin-Rabson who developed the important foundation for music mapping, which is the ways to helps learning piano necessary basic skills; understanding basic musical structure and the ability to read music. The method of mapping can be described in the various ways without being defined, but musical definitions such as melody, phrasing, rhythm, harmony, repetition, contrast and other patterns can be converted to the lines and the dots. In this study, the definition of beginner course of learning piano is listed as basic unit of reading music and reading approach. On that basis, music mapping was applied to the scores of students. Results The pedagogy for beginner students through music mapping can follow the regulations of basic mapping or create own symbols, thus it interests for beginner students and helps to understand the patterns of music and improving reading skills quickly. Conclusions Based on this study, students and teachers understand to help the ways of learning and playing piano and research more to access learning music more easily.
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최승호(Seung Ho Choi),박건하(Geon Ha Park),양오석(Oh Seok Yang),이창우(Chang Woo Lee),김영욱(Young Uk Kim),이은경(Eun Gyeong Lee),백정호(Jeong Ho Baek),김경환(Kyung Hwan Kim),이홍로(Hong Ro Lee) 한국산업정보학회 2020 한국산업정보학회논문지 Vol.25 No.6
농업에서 가장 기본이 되는 종자는 생산과 효율을 높이는 중요한 요소다. 우수한 유전자를 가진 종자를 통해 농업의 생산성 향상을 기대할 수 있고, 작물의 생존 및 번식을 증진시킬 수 있다. 하지만 현재 우수한 종자의 선별은 대부분이 수작업에 의존하고 있기 때문에 많은 시간과 인력을 요구한다. 제안된 연구에서는 종자의 표현체 특성을 추출하기 위해 컴퓨터 영상처리기술을 이용하여 적은 인력과 비교적 짧은 시간으로 종자의 특징을 추출할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 다량의 종자가 포함된 영상으로부터 개별 종자를 검출하고, 검출된 개별 종자마다 대표색상, 면적, 둘레, 진원도 (Roundness)와 같은 다양한 특징을 추출하고 저장한다. 입력 영상의 규칙성 때문에 제안된 시스템의 개별 종자추출의 정확도는 콩 종자의 경우 99.12%, 벼 종자의 경우 99.76%이다. 추출된 데이터는 향후 전문가의 의견을 반영한 각종 데이터 분석을 위한 기초자료로 활용되며 종자별 표현형 특성을 결정하는 기초자료로 사용될 것이다. The seed, the most basic component, is an important factor in increasing production and efficiency in agriculture. Seeds with superior genes can be expected to improve agricultural productivity, crop survival, and reproduction. Currently, however, screening of superior seeds depends mostly on manual work, which requires a lot of time and manpower. In this paper, we propose a system that can extract the characteristics of seed phenotypes by using computer image processing technology, so that even a small number of people and a short period of time are needed to extract the characteristics of seeds. The proposed system detects individual seeds from images containing large quantities of seeds, and extracts and stores various characteristics such as representative colors, area, perimeter and roundness for each individual seed. Due to the regularity of input images, the accuracy of individual seed extraction in the proposed system is 99.12% for soybean seeds and 99.76% for rice seeds. The extracted data will be used as basic data for various data analyses that reflect the opinions of experts in the future, and will be used as basic data to determine the expressive nature of each seed.
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