초록
음악은 삶의 일부이며 상황에 따라 많은 영향을 받는다. 그러나 음악 추천 시스템에 관한 기존 연구들에서는 사용자로부터 획득한 몇 가지 메타데이타(장르, 아티스트 등)만을 내용기반 필터링으로 분석하여 이용함으로써 적절한 상황을 고려하지 못하는 문제점이 있었다. 최근 들어 환경의 몇 가지 상태(온도, 습도 등)변화를 적용한 추천 연구가 이루어지고 있지만 상황으로서 이해하기는 부족한 실정이다. 그러므로 우리는 기존연구에서의 메타데이타는 물론 상황정보를 동적으로 반영하여 사용자가 더욱 만족할 수 있는 음악을 추천하는 것을 제안한다. 또한 사용자에 의한 피드백이 가능함으로써 서비스를 더 향상시킬 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 음악 선곡에 필요한 상황정보를 정의하고 내용기반 필터링 기법을 사용하여 사용자의 취향과 상황에 적합한 음악 추천 시스템을 설계한다. 본 추천 시스템에서는 홈 네트워크 환경에서 상황정보를 인식하기 위해 OSGi 프레임워크를 사용하였으며 서비스 이동성 및 분산처리를 지원하여 음악 선곡에 대한 사용자의 만족도와 서비스의 질을 향상 시켰다.
The music is a part of our daily life in these days. And when the people listen to the music, they are affected by the context. However, previous researches on the music recommendation system have the problem that they didn't consider the proper contextual information efficiently. They only used the content-based filtering or the method to use musical metadata (genre, artist, etc.). Recently, there are some researches about the music recommendation system which applies the status(temperature, humidity, etc.) of environments. But, it is difficult to be accepted by the contextual information. Therefore, we propose the music recommendation system that is dynamically applied by the contextual information as well as the metadata in the previous researches. And the system can provide users with the music that they want to listen to, and then the users can be more satisfied. Also, the services can be improved by the feedback of the users. In order to solve this problem, the context-information for selecting a music list is defined and the music recommendation system is designed by using the content-based filtering method. The system is suitable for the user's taste and the context. The music recommendation system we are proposing uses an OSGi framework in the home network. As a result, the satisfaction of users and the quality of services will be improved more efficiently by supporting the mobility of services as well as the distributed processing.
