RISS 학술연구정보서비스

검색
자동완성 버튼
다국어입력
다국어 입력
あ ぁ か が さ ざ た だ な は ば ぱ ま や ゃ ら わ ゎ ん い ぃ き ぎ し じ ち ぢ に ひ び ぴ み り う ぅ く ぐ す ず つ づ っ ぬ ふ ぶ ぷ む ゆ ゅ る え ぇ け げ せ ぜ て で ね へ べ ぺ め れ お ぉ こ ご そ ぞ と ど の ほ ぼ ぽ も よ ょ ろ を
ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
ㅥ ㅦ ㅧ ㅨ ㅩ ㅪ ㅫ ㅬ ㅭ ㅮ ㅯ ㅰ ㅱ ㅲ ㅳ ㅴ ㅵ ㅶ ㅷ ㅸ ㅹ ㅺ ㅻ ㅼ ㅽ ㅾ ㅿ ㆀ ㆁ ㆂ ㆃ ㆄ ㆅ ㆆ ㆇ ㆈ ㆉ ㆊ ㆋ ㆌ ㆍ ㆎ
Α Β Γ Δ Ε Ζ Η Θ Ι Κ Λ Μ Ν Ξ Ο Π Ρ Σ Τ Υ Φ Χ Ψ Ω α β γ δ ε ζ η θ ι κ λ μ ν ξ ο π ρ σ τ υ φ χ ψ ω
á à Á À é è É È ç Ç ê
Ä Ö Ü ä ö ü ß
ְ ֳ ֲ ֱ ָ ַ ֵ ֶ ִ ֹ ּ ֻ ׂ ׁ ּ פ ם ן ו ט א ר ק ף ך ל ח י ע כ ג ד ש ץ ת צ מ נ ה ב
‘ ’ “ ” 〔 〕 〈 〉 「 」 『 』 【 】 ＂ （ ） ［ ］ ｛ ｝
± × ÷ ≠ ≤ ≥ ∞ ∴ ♂ ♀ ∠ ⊥ ⌒ ∂ ∇ ≡ ≒ ≪ ≫ √ ∽ ∝ ∵ ∫ ∬ ∈ ∋ ⊆ ⊇ ⊂ ⊃ ∪ ∩ ∧ ∨ ￢ ⇒ ⇔ ∀ ∃ ∮ ∑ ∏ ＋ － ＜ ＝ ＞
、 。 · ‥ … ¨ 〃 ― ∥ ＼ ∼ ´ ～ ˇ ˘ ˝ ˚ ˙ ¸ ˛ ¡ ¿ ː ！ ＇ ， ． ／ ： ； ？ ＾ ＿ ｀ ｜
½ ⅓ ⅔ ¼ ¾ ⅛ ⅜ ⅝ ⅞ ¹ ² ³ ⁴ ⁿ ₁ ₂ ₃ ₄
Æ Ð Ħ IJ Ł Ø Œ Þ Ŧ Ŋ æ đ ð ħ ı ij ĸ ŀ ł ø œ ß þ ŧ ŋ ʼn
А Б В Г Д Е Ё Ж З И Й К Л М Н О П Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Щ Ъ Ы Ь Э Ю Я а б в г д е ё ж з и й к л м н о п р с т у ф х ц ч ш щ ъ ы ь э ю я
′ ″ ℃ Å ￠ ￡ ￥ ¤ ℉ ‰ ＄ ％ Ｆ ￦ ㎕ ㎖ ㎗ ℓ ㎘ ㏄ ㎣ ㎤ ㎥ ㎦ ㎙ ㎚ ㎛ ㎜ ㎝ ㎞ ㎟ ㎠ ㎡ ㎢ ㏊ ㎍ ㎎ ㎏ ㏏ ㎈ ㎉ ㏈ ㎧ ㎨ ㎰ ㎱ ㎲ ㎳ ㎴ ㎵ ㎶ ㎷ ㎸ ㎹ ㎀ ㎁ ㎂ ㎃ ㎄ ㎺ ㎻ ㎽ ㎾ ㎿ ㎐ ㎑ ㎒ ㎓ ㎔ Ω ㏀ ㏁ ㎊ ㎋ ㎌ ㏖ ㏅ ㎭ ㎮ ㎯ ㏛ ㎩ ㎪ ㎫ ㎬ ㏝ ㏐ ㏓ ㏃ ㏉ ㏜ ㏆
§ ※ ☆ ★ ○ ● ◎ ◇ ◆ □ ■ △ ▽ → ← ↑ ↓ ↔ 〓 ◁ ◀ ▷ ▶ ♤ ♠ ♡ ♥ ♧ ♣ ⊙ ◈ ▣ ◐ ◑ ▒ ▤ ▥ ▨ ▧ ▦ ▩ ♨ ☏ ☎ ☜ ☞ † ‡ ↕ ↗ ↙ ↖ ↘ ♭ ♩ ♪ ♬ ㉿ ㈜ № ㏇ ™ ㏂ ㏘ ℡ ＃ ＆ ＊ ＠ ª º
ⅰ ⅱ ⅲ ⅳ ⅴ ⅵ ⅶ ⅷ ⅸ ⅹ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅵ Ⅶ Ⅷ Ⅸ Ⅹ
ا ب ت ث ج ح خ د ذ ر ز س ش ص ض ط ظ ع غ ف ق ک ل م ن ه و ی
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      검색결과 좁혀 보기

      선택해제

      오늘 본 자료

      검색키워드
      주제어 : OST matching program (검색결과 1 건)
      • 무료
      • 기관 내 무료
      • 유료
      • KCI등재

        영상구성 파라미터 기반 지능형 OST 매칭 프로그램 개발 연구

        조두희(Cho, Do Hee),하동환(Har, Dong-Hwan) 한국영상제작기술학회 2021 영상기술연구 Vol.- No.37

        In this study, an ‘intelligent OST matching program’ was developed to find background music using image recognition methods. To make this possible, convergence content was created by selecting scene analysis elements as ‘emotion,’ ‘color,’ and ‘pixel motion speed,’ and music components as ‘pitch,’ ‘tempo,’ and ‘dynamics.’ In the program, a ‘BGM library’ was created in advance and various music was classified. In addition, it was possible to select music that matches as much as possible by analyzing the input video and comparing the components with the analysis results of the music stored in the ‘BGM library’. In this process, a radial pentagonal graph was used to make it easier to see the comparison process between video and background music. Finally, it was possible to select ‘BGM Choice Sensitivity’ and ‘The Ratio of Background Music to Video Sound,’ and if a matching background music could not be found, music selected in advance could be used. I hope that the program produced in this way can be appropriately used for the creative activities of individual video producers.

      맨처음 페이지로1맨끝 페이지로

      연관 검색어 추천

      이 검색어로 많이 본 자료

      활용도 높은 자료

      해외이동버튼