지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김주섭
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 서강대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수50
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
소리화(Sonification)는 데이터를 사운드로 변환하는 과정으로, 숫자나 문자로 된 데이터를 들을 수 있는 형태로 변환함으로써 데이터의 직관적 이해에 도움을 주는 실용적인 기능을 가지기도 하고 일상적인 데이터를 낯설게 만들어서 흥미를 유발하는 예술적인 기능을 갖기도 한다. 순차 데이터(Sequential Data)는 그 특성상 시간에 따른 순서를 가지는 소리와의 유사성으로 인해 주로 소리화의 대상이 되어왔다. 특히, 생물학적 순차 데이터인 핵산(Nucleic acid) 시퀀스 데이터는 다양한 소리화 방법이 과학적 연구의 도구로써 연구되어 왔다. 본 논문에서는 핵산 시퀀스 데이터 사례를 중심으로 생물학적 순차 데이터를 소리화하는 저자의 세 개의 소리화 예술 작품(Sonification art) 사례 -- <식물의 소리>, <ViViD>, <어드메(2020)> -- 를 소개하고, 소리화 작품이 대중에게 수용되는 방식을 연구한 결과를 보고하였다. <식물의 소리>는 종 다양성(Species Diversity)을 주제로 DMZ 자생식물 종의 DNA 데이터를 소리화한 작업이고, <ViViD>는 전염을 통해 가시화된 인간 사회의 역학 관계와 연결을 감각화한 작업으로 COVID-19의 RNA 데이터와 확진자 수 증가에 관한 시계열 데이터를 소리화하였다. 생태계 다양성(Ecosystem Diversity)을 주제로 다루는 <어드메(2020)>는 DMZ 자생 동식물 종의 DNA 데이터와 생태계 내의 먹이 그물 구조에 따른 유향 그래프 데이터를 소리화한 작업이다. 전시장을 방문한 관람객을 대상으로 설문조사와 인터뷰를 통해 정량 및 정성평가를 진행하였다. 평가를 통해 소리화가 데이터에 대한 이해를 돕고, 대상을 낯설게 하여 대상에 대한 흥미를 유발할 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 예술적 실천으로서 생명 현상 순차 데이터 소리화라는 과학과 음악의 융합연구가 새롭고 의미있는 결과를 생성할 수 있음을 확인했다는 데 의의가 있다.
목차
제 1장. 서론 11.1. 연구 배경 및 대상 11.2. 연구 목적 및 방법 2제 2장. 소리화 32.1. 소리화의 정의 32.2. 소리화의 방법 42.3. 소리화의 사례 52.3.1. 소리화의 실용적 사례 62.3.2. 소리화의 예술적 사례 8제 3장. 관련 연구 사례 113.1. 생물학적 순차 데이터 소리화 11제 4장. 시스템 설계 144.1. 시스템 개요 144.2. 데이터 소리화 사례 1 - <식물의 소리> 144.2.1. 데이터 수집 및 특징 154.2.2. 소리화 알고리즘 디자인 164.2.3. 전시 관람 디자인 204.3. 데이터 소리화 사례 2 - <ViViD> 214.3.1. 데이터 수집 및 특징 224.3.2. 소리화 알고리즘 디자인 244.3.3. 입체음향 및 조명 설치 294.3.4. 전시 관람 디자인 304.4. 시스템 설계 3 - <어드메(2020)> 314.4.1. 데이터 수집 및 특징 344.4.2. 소리화 알고리즘 디자인 364.4.3. 입체음향 및 조명 설치 404.4.4. 전시 관람 디자인 42제 5장. 실험 방법 435.1. 실험 집단 선정 435.2. 실험 평가 방법 435.2.1. 데이터 이해에 관한 실험 평가 항목 435.2.2. 예술적 수용에 관한 실험 평가 항목 445.3. 실험과정 455.3.1. <식물의 소리> 455.3.2. <ViViD> 455.3.3. <어드메(2020)> 46제 6장. 실험 결과 476.1. 정량 결과 분석 476.1.1. <식물의 소리> 분석 결과 476.1.2. <ViViD> 분석 결과 516.1.3. <어드메(2020)> 분석 결과 666.2. 정성 결과 분석 786.2.1. <식물의 소리> 분석 결과 786.2.2. <ViViD> 분석 결과 836.2.3. <어드메(2020)> 분석 결과 88제 7장. 논의 및 연구 한계점 907.1. 논의 907.1.1. 사전 지식에 따른 소리화 경험 및 이해도의 차이 907.1.2. 소리화의 낯섦과 입체음향의 몰입감이 흥미에 끼치는 영향 907.2. 연구 한계점 91제 8장. 결론 928.1. 결론 928.2. 향후 연구 과제 938.2.1 유향 그래프를 포함한 비순차 데이터의 소리화 938.2.2. AR 등 다양한 요소와 접목된 인터랙티브 소리화 시스템 948.2.3. 입체 음향 기반의 소리화 요소에 대한 연구 958.2.4. 시각화된 이미지의 제공이 소리화 예술의 감상에 미치는 영향 연구 95참고 문헌 97
최근 본 자료
댓글(0)
0