Kim, Geon-Su;Lee, Dong-Hun;Yun, Tae-Bok;Lee, Ji-Hyeong
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2008.04a
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pp.56-59
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2008
현재의 음악 서비스들의 대부분은 음악을 가수 이름이나 장르와 같은 키워드들로 구분하여 사용자에게 제공한다. 하지만 음악의 장르가 다양해지고, 장르별로 음악의 유형도 다양해짐에 따라 키워드 기반은 음악 제공 방법만으로는 사용자가 원하는 음악을 제공하는데 한계가 있다. 이런 한계점을 극복하기 위하여 음악 자체의 성질을 기반으로 음악을 분석하는 컨텐츠 기반의 음악 분석 방법이 필요하다. 또한 사용자가 원하는 음악을 제공 받을 수 있도록 사용자의 음악 선호도를 분석하여 그에 맞는 음악을 제공하는 방법도 필요하다. 본 논문에서는 음악의 시퀀스 정보와 특징을 추출하여 음악 모델을 구축하고, 이를 사용하여 사용자의 음악 선호도를 분석하는 방법을 제안하고, 사용자의 선호도에 맞는 음악을 제공하기 위하여 선호도 분석 방법을 통해 음악을 추천해주는 시스템을 제안한다.
인터넷 환경의 대중화와 디지털 음원의 기하급수적인 증가에 따라, 음악을 시그널 레벨에서 직접 분석하여 분류하거나 의미정보를 추출하는 음악분석 및 검색 기술의 상용화에 대한 요구가 늘어나고 있다. Music Information Retrieval Evaluation eXchange(MIREX)는 음악 검색(Music Information Retrieval) 시스템과 알고리즘들의 평가를 위해 매년 개최되는 평가 대회이다. MIREX는 매년 정기적으로 대회 및 회의를 개최하면서 음악 분석 기술에 대한 관심도와 최신 기술동향 등을 보여주고 있다. 따라서, 음악 기술의 MIREX의 배경, 구성 및 현황 등을 살펴보면서 전 세계 음악분석 기술의 현황을 파악해 볼 수 있다. MIREX에 대한 소개와 MIREX에서 운영하는 task들의 현황을 설명하고, 이를 통하여 음악 분석 기술의 동향과 전망을 짚어본다.
The purpose of this paper is to provide basic guidelines for listening and analyzing GIM music literature. Many GIM practitioners have developed listening guidelines for GIM music literature, however, there needs to be a more structured guidelines and criteria for beginning GIM trainees. This paper has utilized the psychoanalytic and existential analysis of musical elements suggested by Bruscia, which focuses on the rhythmic and tonal components of musical elements. These components deal with the energy level and emotional depth embedded in the music, which are important essences in imagery experiences. The paper further reviewed various approaches of analyzing music which are musical, phenomenological, and heuristic. These approaches include both musical analysis and analyzer's subjective experiences of music. However, it is more essential firstly to understand the basic musical criteria in relation to psychoanalytic and existential aspects before going into subjective experiences of music listening for the beginning GIM trainees.
The purpose of this study was to examine the perceived emotion of music according to cognitive styles of music listening. A total of 91 music-related graduate students participated in this study. They were given a questionnaire about perceived emotions of music, musical elements, and Music Empathizing-Music Systemizing Inventory. To analyze statistically, Descriptive statistics, paired t-test, ANalysis Of VAriance (ANOVA), multi-variate analysis, and Pearson correlation analysis were conducted. Results showed that participants had relatively universal experience in perceived emotions of both types of music, and also showed that musical elements contributed to the experience differed by cognitive styles of music listening.
The purpose of this study is to identify the functional role of music, which is one of the main elements that make up PC games. To this end, theme music by genre of PC game was divided through analysis and then the relationship between variables was analyzed by visually positioning the distance between 'music type', 'structural element of music' and 'image' using multiple correspondence matching analysis. As a result, it was confirmed that there was a difference in location between the types of music by game genre, the structural elements of music, and the characteristics of the image.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2014.11a
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pp.95-96
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2014
대중음악에서의 가사는 인간의 감정을 전달하는 하나의 감성 표현으로 음악 요소와 서로 밀접한 관련이 있다. 인간이 느끼는 감정 상태에 따라 음악을 선택하는 기준이 달라지며, 이러한 선택은 음악의 선호도와 유행에 민감한 영향을 미친다. 본 연구는 신나는 이라는 감성을 중심으로 가사와 템포, 조성, 화성진행, 전조 등의 음악 요소를 분석하고 감정에 따른 가사와 음악요소의 비교분석을 통하여 음악과 인간의 감성과의 상관관계를 연구하고자 한다.
Kim, Dong-Mun;Park, Gyo-Hyeon;Lee, Dong-Hun;Lee, Ji-Hyeong
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.04a
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pp.109-112
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2007
온라인 음악 시장이 점차 커지고 있다. 이에 따라 사용자를 위한 다양한 서비스가 요구되고 있다. 하지만 현재 적용되는 서비스는 통계적인 수치에 기반하는 순위권 나열 혹은 테마나 장르별 음악 소개에 그치고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 성향에 가까운 음악을 분석하고 이를 추천하는 방법을 제시한다. 음악 추천 시스템을 위해 우선 사용자의 성향을 분석하기 위하여 사용자가 청취했던 음악의 음파를 분석하여 특성을 추출하여 벡터로 나타낸다. 하지만 추출된 성향과 다른 음악의 성향을 비교해야 하는데 음악의 양이 방대하기 때문에 시간이 오래 걸릴 수 있다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해 공간 분할을 통해 검색의 범위를 축소시키고, 음악을 빠르게 추천한다. 실험 결과, 사람의 주관적인 해석이 아닌 음파의 해석을 통해 보다 객관적이고 자동화된 추천 방법을 구현할 수 있었다. 그리고 같은 성질의 음악이 추천되어짐을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2005.05a
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pp.239-243
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2005
랩 음악은 음악의 특성과 발화 언어의 특성을 가지고 있으며 음악적 특징을 가진 시와도 공통점을 가진다. 이러한 유사성을 근거로 Eminem이라는 랩 가수의 freestyle음악을 음성분석 프로그램을 사용하여 분석하였다. 대상 음악이 즉석적인 발화였음에도 불구하고 각운 부분에서의 피치(pitch)와 리듬은 매우 유사한 값을 보였다. 분석 결과에서 보여준 약간의 차이 값은 인간의 지각 능력과 성향을 고려하여 봤을 때 같은 피치(pitch) 같은 리듬으로 지각하기에 충분하다고 결론 내렸다.
The purpose of this study was to analyze and evaluate music intervention research conducted with high-risk neonates in NICUs in both domestic and international settings. Seventeen music intervention studies were identified, and their characteristics, including type of music, music provider, and treatment frequency, and outcomes (i.e., neonatal vital signs) were reviewed and analyzed along with meta-analysis. For music interventions targeting high-risk neonates in NICUs, the effect sizes of the neonates' vital signs were classified as either medium or large. In addition, larger effect sizes were associated with a combination of live and recorded music, nonmusical therapists as the music providers, and treatment frequency of one to five sessions per week. These research findings verify the clinical value of music for high-risk neonates and provide insights into the selection of music elements, music delivery methods, and music providers in NICU music interventions.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.250-253
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2006
최근 들어 음원 협회의 항소로 인해 음악 파일을 무료로 다운 받을 수 없게 되었다. 이로 인해, 유료 음악 사이트의 사용이 증가되었고,수익성이 커지고 있다.하지만 수요가 커진 것에 비해, 대부분의 음악 사이트들의 서비스는 음악 메일이나 휴대폰 전송 등에 그치고 있다. 따라서 사용자를 유치하기 위한 전략으로 추천시스템을 제안하고자 한다. 그 방법으로, 본 논문에서는 음악의 파형 변화를 분석하고, 사용자가 다운로드했던 파일의 리스트를 통하여 사용자 맞춤형 추천 시스템을 벡터 유사도를 통하여 구현하고자 한다. 음악에 대한 성분은 파형을 통하여 진폭과 진동수에 대한 특징 벡터를 추출한다. 그리고 사용자의 다운로드 리스트에 누적시킨다. 위의 두 절차를 통해 사용자의 리스트를 분석하여 비슷한 성분의 음악을 검색한다. 실험을 위해 사용되는 음악 성분에 대한 내용은 수치적인 데이터를 기반하고 있기 때문에 자동화가 용이했고, 빠른 연산 시간과 유동적인 검색 범위를 가질 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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