본 논문에서는 사용자가 음악을 직접 선곡하지 않고 락, 트로트, 댄스, 힙합, 발라드 등 5가지의 장르 중 사용자가 선호하는 음악의 장르를 추천하는 시스템을 구현하였다. 실시간으로 연주되는 음악에서 Bass Drum 신호를 추출ㆍ분석하여, 기본적으로 한 마디에 소요되는 시간, 주법, 진폭 등 세가지 파라메터를 이용하여 5가지 장르로 분류하였다 선택 곡 수와 들은 시간으로 퍼지 추론을 통해 각 장르에 대한 사용자 만족도를 평가한다. 평가된 만족도에 의해 사용자가 선호하는 장르의 음악을 제공하는 시스템을 제안한다.
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.
본 연구는 자폐아동들의 음악적 선호도 그리고 주 행동 성향과 음악적 선호도의 상관관계를 알아보기 위한 것으로 60명의 자폐아동들의 어머니, 치료사, 선생님들을 대상으로 설문조사를 통하여 조사 하였다. 연구 결과 자폐아동들의 선호 음악 활동은 음악 듣기이며 선호 악기는 건반악기인 것으로 나타났다. 음악 장르별 선호도 조사에서 모든 아동이 언어 장애를 갖고 있음에도 불구하고 가사 중심의 음악인 동요와 광고음악에 높은 선호도를 보였으며 행동 성향에 따른 음악 선호도 조사에서 과잉행동, 반항적 자폐아동들은 그렇지 않은 그룹의 아동들과 비교할 때 자극적인 음악에 강한 선호도를 보였다.
모바일 음악 시장이 점차 커지고 있다. 하지만 현재 적용되는 서비스는 사용자가 선호할 만한 음악을 추천하기에는 정확도가 떨어진다. 본 연구에서는 음악 정보와 사용자의 음악적 성향을 분석해 협업 필터링기법으로 사용자가 보다 선호하는 음악을 자동으로 추천해주는 음악 추천 시스템을 제안한다. 본 시스템은 음원의 메타데이터에서 장르 데이터를 추출해서 장르별로 구분하고, STFT기법의 ZCR, Spectral roll-off, Spectral flux의 요소 벡터값을 추출하여 유사한 음원끼리 군집화를 한 후, TF-IDF기법으로 각 음원 가사의 무드를 분류한 다음, 이 요소들로 협업 필터링기법을 이용해 유사한 취향의 사용자를 발견해 자동 음악 추천을 하는 시스템을 제안한다.
기존에 차량 내에서 음악은 사용자의 선택에 의하거나 또는 임의 추출 방식으로 제공되었다. 방식은 사용자로 하여금 운전시 선택에 따른 피로감을 유발케 하거나 또는 운전자의 기호와 관계없는 음악이 제공됨을 의미한다. 이를 개선하기 위하여 운전자의 기호를 반영하여 자동으로 음악을 제공하고자 하는 많은 시도가 이루어지고 있다. 그러나 이러한 연구의 주요한 난제들로는, 첫 째 사용자의 기호를 판단하기가 어렵다는 것이고, 둘 째 판단된 상태에 따라 어떤 음악을 연주토록 하는 것들이 있다. 본 논문에서는 위에서 제기된 난제들 가운데 두 번째 문제 해결을 위하여 Hevner의 형용사 검사표에 기초하여 서로 다른 음악 장르의 분위기를 대표할 수 있는 형용사를 도출하고 이를 국내음악의 각 장르와 연관 지음으로써 운전자 기호와 음악 장르 사이의 매핑 관계를 최초로 도출하고자 한다. 본 논문에서 도출된 매핑 관계에 대한 타당성이 모의 차량 음악 제공 실험을 통하여 검토된다. 그룹별로 임의 선정된 음악에 대한 사용자 만족도 평가와 첫 번째 실험 방식에 능동적인 피드백용 더한 경우의 사용자 만족도 평가 절과가 비교 분석된다.
본 연구는 새로운 연구 주제인 대중가요 가사에 한국인의 문화성향 변화가 반영되어 있는지와 개인의 문화성향이 선호하는 대중음악 장르와 관련이 있는지를 알아보았다. 연구 1에서는 1980년부터 2018년까지의 대중음악 가사를 내용분석하여, 대중음악 가사를 통해 시간의 흐름에 따른 한국인들의 문화성향 변화를 포착할 수 있는지 살펴보았다. 그 결과, 곡의 발매연대가 2010년대에 가까워질수록 대중음악 가사에 개인주의 문화권의 이상적 정서가 집단주의 문화권의 이상적 정서보다 더 자주 표현된 것으로 나타났는데, 이러한 결과는 시간이 흐를수록 한국인이 점차 개인주의화되었을 가능성을 시사한다. 연구 2에서는 개인의 문화성향과 선호하는 대중음악 장르 및 사용하는 음악기능이 어떠한 관련성을 가지는지 살펴보았다. 그 결과, 집단주의 성향을 많이 지닌 사람들은 발라드와 랩/힙합과 같은 중·저각성 음악을 선호하는 동시에 록/메탈과 같은 고각성 음악을 덜 선호하는 결과가 나타났다. 이러한 결과는 집단주의 성향을 지닌 사람들이 각성 수준이 높은 것보다는 낮은 것을 선호할 것이라는 가설과 일정 부분 일치한다. 또한, 음악의 개인적, 사회적, 문화적 기능 중 사회적 기능이 집단주의 성향과 가장 큰 정적 상관관계를 보였는데, 이러한 결과는 집단주의 성향의 사람들이 타인과 좋은 관계를 유지하기 위하여 음악을 사용하기 때문에 나타난 것으로 해석할 수 있다. 본 연구는 문화성향과 대중음악에 대한 선호라는 독특한 주제를 내용분석과 조사연구를 통하여 알아보았다는 데 의의가 있다. 마지막으로, 논의에는 연구의 한계점과 결과의 활용방안을 제시하였다
이 연구는 대학생들을 위한 스트레스 감소 음악프로그램 개발을 위한 기초자료로서 대학생들의 스트레스 대처 전략에 따라 음악활동과 음악선호가 어떠한가를 알아보기 위한 것이었다. 대학생 168명의 자료를 사용하여 스트레스 대처 전략, 음악활동과 음악선호에 대한 설문조사를 실시 하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 대학생들은 보통 이상의 스트레스를 경험하고 있었으며 스트레스 대처 전략은 문제중심적 대처, 사회적지지 추구 대처, 소망적 사고 대처, 정서완화적 대처순이었다. 성별에 따라 대처전략은 통계적으로 유의미한 차이가 있었다. 둘째, 대학생들은 음악감상을 가장 많이 하고 가장 선호하였다. 선호하는 활동은 성별, 대처전략에 따라 통계적으로 유의미한 차이가 있었으며 많이 하는 활동은 음악전공 유무에 따라 차이가 있었다. 또한 활동의 목적에 있어서도 악기연주의 경우 성별, 학년에 따라 통계적으로 차이가 있었으며 작곡의 경우는 음악전공 유무에 따라 차이가 있었다. 셋째, 대학생들은 대중음악을 가장 선호하였으며 선호하는 장르도 성별, 음악전공 유무에 따라 차이가 있었다. 선호하는 음악요인에 있어서도 멜로디, 소리크기, 가사주제에 대해서는 성별에 따라 차이가 있었으며 화성과 친숙도는 음악전공 유무에 따라 차이가 있었다. 한편, 리듬, 음색, 감상방법에 대해서는 대처 전략에 따라 통계적으로 유의미한 차이가 있었다.
본 연구는 학령기의 인공와우를 이식한 아동과 건청 아동의 음악 선호도에 대해 비교 연구하는데 목적이 있다. 연구 대상은 인공와우를 이식 받은 지 최소 2년 이상 된 아동 12명과 안양에 위치한 A 초등학교에 재학 중인 1~5학년 학생 155명을 무작위로 선정하여 1:1 설문조사를 시행하였다. 연구 결과 음성 선호도에서 인공와우 이식 아동그룹은 아동 목소리를 선호한다고 응답한 반면 건청 아동그룹은 어른 목소리를 선호한다고 응답하였고, 성별에 따른 음성 선호도는 두 그룹 모두 여자 목소리를 선호한다고 응답하였으며, 음고에 따른 선호도 역시 두 그룹 모두 높은 소리를 선호한다고 응답하였다. 연주 형태에 따른 선호도는 인공와우 이식 아동과 건청 아동 두 그룹 모두 악기와 목소리가 공존하는 소리를 선호한다고 응답하였다. 장르별 음악 선호도는 리커드(Likert scale) 5점 척도에서 인공와우 이식 아동그룹은 민요를 선호하는 반면, 건청 아동그룹은 대중음악과 TV음악을 선호하는 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 인공와우의 특성과 음악 환경에 영향을 받아 나타난 결과로 음악 환경에 의해 인공와우를 이식 받은 아동의 음악 선호도가 변화 될 수 있음을 나타낸다. 본 연구는 인공와우를 이식한 아동과 건청 아동의 음악 선호도를 비교 분석한 것으로 인공와우이식 아동의 청각 재활에 기초 자료가 될 수 있을 것이다.
인터넷의 발달과 온라인 음악서비스로 인해 많은 사람들이 손쉽게 원하는 곡들을 선택하여 청취할 수 있다. 수많은 곡들 중 자기가 선호하는 음악을 듣고 찾기엔 많은 시간이 필요할 뿐만 아니라 검색하기 위해 곡 제목이나 아티스트 및 연도에 관한 정보도 숙지해야 할 것이다. 또한 질의에 해당하는 키워드가 포함되는 리스트만 제공되는 기존 음악 다운 사이트의 환경을 개선하고자, 영국 헤리엇와트 대학 연구진의 결과를 토대로 한 성격유형을 매칭시켜 해당된 장르를 구하고 컨텐트 기반인 음색유사도를 통해 질의에 해당된 음악을 추천해 주는 시스템을 설계하고자 한다. 4Shared.com과 비교 분석하였고 누구나 아는 유명한 곡들보다 한번도 들어보지 못한 곡들을 추천함으로써 유용성에 대한 기대감을 높이고자 한다.
본 논문에서는 사용자의 음악적 선호를 모델링하고, 사용자가 원하는 감정과 선호를 추론할 수 있게 도와주는 컨텍스트 기반 음악 추천 온톨로지 (COMUS)를 제안한다. COMUS는 제목, 연주자, 장르와 같은 음악의 일반적인 속성과 무드와 상황과 같이 도메인에 특화된 확장을 제공하는 확장성을 계층적인 방식으로 제공한다. COMUS는 음악 추천을 위한 도메인에 특화된 클래스들이 음악 온톨로지와 연동되도록 OWL 언어를 사용하여 개발된 음악 온톨로지이다. COMUS에 표현된 컨텍스트 정보를 사용하면, 컨텍스트 정보의 일관성을 체크할 수 있고, 규칙 기반의 추론을 통해 명시적인 정보 뿐만 아니라, 내재된 컨텍스트를 도출하는 상위 레벨의 추론이 가능하다고. 여기서 제안하는 온톨로지는 음악과 감정과 상황 사이의 복잡하고 자세한 관계를 표현할 수 있어서, 사용자가 음악 추론 어플리케이션을 위해 적절한 음악을 찾을 수 있게 해준다. 이와 관련된 음악 추천을 위한 사례 연구로써 수행한 몇 가지 실험을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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