• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.1027-1030
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• 2014

대중음악과 스마트폰 기술이 발달하면서 사용자가 직접 음악을 검색할 수 있는 내용 기반 음악 검색 기술이 연구되었다. 그 결과 허밍을 사용하여 음악을 검색할 수 있는 음악 검색 시스템이 개발되었지만, 검색 속도가 느리고 검색 결과가 부정확한 시스템이 많다. 본 논문에서는 음원의 주파수 변화율을 측정하고 이를 코사인 유사도 알고리즘을 이용하여 유사도를 측정하는 음악 검색 시스템을 설계하였고, 각 설계요소를 설명한다. 새로 설계한 음악 검색 시스템을 기반으로 한 실험을 통하여 기존의 음악 검색 시스템과 유사한 성능이 나오는 것을 확인하였으며 본 논문에서 제시한 새로운 음악 검색 시스템은 기존 음악 검색 시스템보다 구조가 단순하면서도 유사한 결과를 내고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.334-337
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• 2011

음원의 디지털화와 다양한 디지털 기기의 보급으로 인해 사용자는 더욱 쉽게 많은 양의 음악을 접할 수 있게 되었다. 많은 양의 음원중에서 사용자 개개인의 성향에 맞는 음악을 검색하기 위해 내용기반 음악검색과 감성기반 음악검색 방법 등이 제안되고 개발되고 있다. 본 논문에서는 감성기반 음악검색방법에서 다차원 벡터 형태의 MPEG-7 저수준 오디오 서술자들의 중요도를 결정하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 한 쌍의 대립되는 감성을 대표하는 음악들의 유사성을 다차원 서술자의 관점에서 측정한다. 그리고 이 유사관계를 러프 근사화와 군집 내/군집 간의 유사성 비율을 이용하여 서술자의 중요성을 결정하는데 사용한다. 이 중요성을 바탕으로 결정된 가중치는 여러 개의 오디오 서술자들의 유사성을 총체화하여 감성기반 음악검색에 이용된다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.299-302
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• 2004

본 논문에서는 내용 기반 음악 정보 검색에 음악의 temporal 특징을 이용한 검색 방법을 제안한다. 방송환경에 적용하기 위해 검색 범위를 드라마나 영화의 배경 음악으로 사용되는 OST 앨범으로 제한하였다. 오디오의 특징 벡터로써 UFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient)를 사용하였으며 이 특징 벡터를 이용하여 VQ(Vector Quantization)로 부호화한 codeword로 오디오 신호의 시변 특성을 표현한다. 본 논문에서는 제안한 음악의 temporal 특성을 반영한 codeword-sequence를 이용하는 방법을 pitch-histogram을 기반으로 하는 방법 및 MFCC codeword-histogram을 기반으로 하는 방법과 비교하고 성능 개선을 보여주었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.6
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• pp.97-104
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• 2007

This paper presents the problem of the feature extraction techniques that has been used a content-based analysis, classification and retrieval in audio data and proposes a course of the preprocessing for a new contents-based retrieval methods. Because the feature vector according to sampling value changes, the existing audio data analysis is problem that same music is appraised by other music. Therefore, we propose waveform information extraction method of PCM data for retrieval audio data of various format to contents-based. If this method is used. we can find that audio datas that get into sampling in various format are same data. And it may be applied in contents-based music retrieval system. To verity the performance of the method, an experiment was done feature extraction using STFT and waveform information extraction using PCM data. As a result, we could know that the method to propose is effective more.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.11 no.3
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• pp.10-14
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• 2006

To effectively manage a very large amount of music data, we need an indexing technique based on audio features. But the indexing techniques for audiofeatures have not been studied completely. In this paper, we describe a content-based music information retrieval technique for audio features using the TIP-indexing file. In addition, we develop and experiment the TIP-indexing files using various blocking factors to present performance comparisons for effective indexing. Experimental results show the effectiveness of the proposed techniques.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.11 no.5
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• pp.18-27
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• 2006

Rapid increase of the amount of music data demands for a new method that allows efficient similarity retrieval of music genre using audio features in music databases. To build this similarity retrieval, an indexing techniques that support audio features as a time-series pattern and data mining technologies are needed. In this paper, we address the development of a system that retrieves similar genre music based on the indexing techniques. We first propose the structure of content-based music genre retrieval system based on the time-series pattern index file and data mining technologies. In addition, we implement the time-series pattern index file using audio features and present performance analysis of the time-series pattern index file for similar genre retrieval. The experiments are performed on real data to verify the performance of the proposed method.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.3
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• pp.547-558
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• 2003

From the viewpoint of that music melody has the similar features to time-series data, music melody is transformed to a time-series data with normalization and corrections and the similarity between melodies is defined as the Euclidean distance between the transformed time-series data. Then, based the similarity between melodies of a music object, melodies are clustered and the representative of each cluster is extracted as one of theme melodies for the music. To construct the theme melody index, a theme melody is represented as a point of the multidimensional metric space of M-tree. For retrieval of user's query melody, the query melody is also transformed into a time-series data by the same way of indexing phase. To retrieve the similar melodies to the query melody given by user from the theme melody index the range query search algorithm is used. By the implementation of the prototype system using the proposed theme melody index we show the effectiveness of the proposed methods.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.760-762
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• 2008

음악에서는 다양한 감정의 표현을 시간에 따른 음악 무드의 전이로 표현한다. 본 연구에서는 Longest Common Subsequence (LCS) 알고리즘 및 k-Means 알고리즘에 기반한 유사 음악 검색 기법을 제안한다. 우선, 음악 무드의 흐름을 무드 세그먼트 단위로 나누고, 이를 추출된 다양한 음악 특성을 k-Means 알고리즘으로 분류하여 무드 시퀀스로 변환한다. 또한, 유사한 무드의 흐름을 가지는 음악을 검색하기 위해 LCS 알고리즘에 기반한 무드 시퀀스의 유사도를 정의한다. 본 논문은 제안된 내용을 바탕으로 실험과 설문 조사를 통해, 기존의 전역적 특성 검색 방식보다 시퀀스를 이용한 검색방식이 좀 더 효율적임을 증명하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.405-408
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• 2011

기존의 작곡가, 곡명 등의 질의어로 대표될 수 있는 메타 데이터 기반 음악 검색은 음악 데이터의 양이 급증함에 따라 탐색 근거가 되는 사항을 모를 경우 사용자의 요구를 충족시켜 줄 수 없는 단점을 가지고 있다 [1]. 반면 음악의 내용을 기반으로 한 검색의 경우 이러한 제약에서 보다 자유로울 수 있다. 내용 기반 검색[2]의 연구에 있어서 음악 데이터로부터 사용자의 질의를 처리해주기 위한 멜로디를 추출해주는 것이 중요한 문제가 되는데, 데이터의 추출과 편집이 용이한 MIDI 파일이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 질의를 바탕으로 한 QBH system상에서의 음악 데이터 구축을 위해 MIDI파일에서 추출해 낼 수 있는 특징들을 이용해 MIDI파일의 멜로디 트랙 멜로디 트랙과 반주 트랙을 자동으로 구분하는 것을 목적으로, MIDI트랙에서 추출해서 이용할 수 있는 특징들에 대해 알아보고 그에 따른 간단한 분류 알고리즘의 제안과 실험 결과에 대해 소개한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.377-380
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• 2011

음악은 인류의 대표적인 예술로서 오랜 세월동안 사랑을 받아왔다. 그 오래된 세월만큼이나 인류가 만들어온 음악의 수는 방대하다. 방대한 음악이 IT기술의 발달과 인터넷의 확산을 통하여 온라인 음악시장을 형성하였고 음악은 디지털 음원으로 관리되게 되었다. 이러한 디지털 음원을 효과적으로 검색하기 위한 방법은 많이 연구되었다. 그리고 검색을 도와줄 대량의 디지털 음원 자료들을 저장하고 관리하는 기법에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 대용량 자료를 처리하는 기술로 관심 받고 있는 하둡을 통하여 이 문제를 연구하였다. 하둡의 맵리듀스, HDFS 그리고 HBase를 이용하여 음악 내용기반검색을 설계하였다. 본 시스템은 음악 검색 시스템을 관리하고 유지하는데 있어서 컴퓨팅자원을 절약함으로써 비용을 절감 효과를 얻을 수 있다.