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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
(수원대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제30권 제5호
발행연도
수록면
811 - 819 (9page)
DOI
10.6109/jkiice.2026.30.5.811

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초록· 키워드

본 연구는 20세기 초반 SP(Standard Play, 78rpm) 유성기 음반에 기록된 한국 전통음악(국악)자료의 디지털 보존과 고음질 복원을 위한 인공지능(AI) 기반 프레임워크를 제안한다. 역사적 음원의 복원은 단순한 노이즈 제거를 넘어 원음의 음색적 특징을 보존하는 것이 핵심이다. 특히 국악기는 서양 악기와 다른 고유한 배음(Harmonics) 구조와 시김새(장식음)를 가지고 있어, 일반적인 딥러닝 기반 노이즈 제거 기술 적용 시 중요 음악 신호가 손실될 위험이 있다. 본 연구의 핵심 기여는 다음과 같다: (1) 국악기의 배음 구조를 보존하기 위한 NMF(Non-negative Matrix Factorization) 기반 하모닉 제약 조건을 2단계 U-Net 아키텍처에 통합한 새로운 복원 모델 제안, (2) 국악 특화 self-supervised 임베딩을 활용한 음악적 특성 보존 손실 함수 설계, (3) 객관적 음질 평가 지표(SNR, SDR)와 국악 전문가에 의한 이중맹검 MUSHRA 평가를 아우르는 하이브리드 평가 체계 구축이다. 실험 결과, 제안한 4단계 프레임워크는 기존 베이스라인 대비 SDR 3.1dB, SNR 4.8dB 향상을 달성했으며, 7인의 국악 전문가 이중맹검 MUSHRA 평가에서도 통계적으로 유의미한 품질 개선(p < 0.01, Wilcoxon signed-rank test)이 확인되었다. 특히 배음 에너지 차이(HED) 지표에서 46.6% 개선을 보여 국악기 고유의 음색 보존 효과를 입증하였다.
#국악 #오디오 복원 #딥러닝 #Korean traditional music #Audio restoration #Deep learning #U-Net
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목차

  1. 요약
  2. ABSTRACT
  3. Ⅰ. 서론
  4. Ⅱ. 관련 연구
  5. Ⅲ. 복원 프레임워크 연구 방법론
  6. Ⅳ. 데이터셋 구축 및 학습 전략
  7. Ⅴ. 실험 및 결과 분석
  8. Ⅵ. 향후 연구 과제
  9. Ⅶ. 결론
  10. REFERENCES

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