• 제목/요약/키워드: 음악정보 검색

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파워 가중치를 이용한 오디오 핑거프린트 정합 (Audio fingerprint matching based on a power weight)

  • 서진수;김정현;김혜미
    • 한국음향학회지
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    • 제38권6호
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    • pp.716-723
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    • 2019
  • 음악 검색을 서비스하기 위해서는 핑거프린트 정합 정확도가 중요하다. 본 논문에서는 파워 가중치를 이용하여 오디오 핑거프린트 정합 성능을 제고하고자 한다. 파워 가중치는 핑거프린트 비트 추출 과정에서 유실되는 정보를 이용하여 구한 핑거프린트 비트의 예측 강인도이다. 기존 파워 마스크 방법은 저장 공간을 줄이기 위해서 이진화를 통해서 강인한 비트와 연약한 비트로 나눈다. 본 논문에서는 정합 성능을 향상시키기 위해서 실수 값 형태의 파워 가중치를 사용하는 방법을 제안한다. 또한 시간축 방향으로 연관성이 강한 파워 가중치의 특성을 이용하여 압축하여 저장공간을 줄일 수 있도록 한다. 공개된 음악 데이터셋에서 실험을 수행하여, 제안된 파워 웨이트가 오디오 핑거프린트 정합성능을 제고함을 확인하였다.

인터액티브 스마트 TV 적용을 위한 사운드트랙 검색 시스템 (Soundtrack Search System for Interactive-Smart-Television)

  • 류상현;조재만;김형국
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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    • pp.202-203
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    • 2011
  • 본 논문에서는 인터액티브 스마트 TV 적용을 위한 사운드트랙 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 동영상을 오디오와 비디오특징을 구분한 후, 각 오디오와 비디오 신호를 분석한다. 비디오 신호의 분석은 MPEG-2 비디오 인코더로부터 영상의 장면전환과 시작과 끝 위치를 검출하고, 오디오 신호의 분석은 AC-3 오디오 인코더로부터 오디오 특징을 추출한 후, 오디오 정보의 비트 벡터를 추출하여 데이터베이스를 생성한다. 생성된 데이터베이스와 사용자가 북마크를 하여 요청한 쿼리와 비교를 통하여 오디오 특징정보가 유사한 부분의 장면을 검색하고, 검색된 장면을 사용자에게 제공한다. 제안된 시스템의 성능 측정을 위해서 뉴스, 패널토론, 음악방송, 광고, 드라마 등 50개 TV 방송 프로그램의 데이터베이스를 이용해서 정확성을 측정하였다.

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음악의 클라이맥스 추출을 이용한 내용 기반 장르 분류 (Content-Based Genre Classification Using Climax Extraction in Music)

  • 고일주;정명범
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제10권7호
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    • pp.817-826
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    • 2007
  • 기존의 음악 분류 연구는 음악에서 임의 20초 구간 또는 $40%{\sim}45%$ 지난 부분으로부터 20초 구간을 얻은 후 여러 가지 신호적 특징을 추출하여 장르 분류에 사용해왔다. 본 논문에서는 기존 연구의 성공률을 높이기 위해 음악의 클라이맥스 구간을 추출하여 장르 분류하는 것을 제안한다. 음악은 도입과 진행, 클라이맥스 부분으로 나뉘며, 클라이맥스는 음악이 강조하는 부분으로서 그 음악의 특징을 가장 잘 나타낸다. 즉, 음악을 분석하거나, 분류할 때 클라이맥스 부분을 이용하면 보다 효과적인 결과를 얻을 것이다. 음악의 클라이맥스는 FFT를 이용하여 박자와 마디 정보를 얻은 후 마디별 파형 집중도로부터 추출할 수 있다. 논문에서는 기존의 연구에 사용된 방법과 제안한 방법인 클라이맥스를 이용하여 장르 분류 실험을 하였다. 기존 방법은 47%의 성공률을 보이는 반면 제안한 방법은 55% 향상된 성공률을 얻을 수 있었다.

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FRBR 모형의 KORMARC 데이터베이스로의 적용 가능성에 대한 실험적 연구 - 음악자료를 중심으로 - (An Experimental Study on the FRBR Model Adaptation to KORMARC Database : Focusing on Music Materials)

  • 김현희;유영준;박서은
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제38권2호
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    • pp.185-202
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    • 2007
  • 본 연구에서는 다양한 파생관계를 갖는 음악자료를 대상으로 통합서지용 KORMARC 데이터베이스에 FRBR 모형의 적용가능성을 실험적으로 검증하였다. FRBR 모형을 적용하기 위하여 통합서지용 KORMARC과 비도서자료용 KORMARC의 태그와 식별기호를 FRBR 모형의 관점에서 비교 분석하여 KORMARC에서 저작과 표현형을 식별하고 구현형들을 클러스터링 하기 위한 알고리즘을 설계하였다. 그런 다음에 알고리즘을 실제 107건의 음악자료 레코드에 적용하여 그 성공률(75%)을 분석하였다. 끝으로 실험과정에서 발견된 문제점을 분석하여 향후 통합서지용 KORMARC 환경에서 FRBR화를 위해 선행되어야 할 세 가지 방안을 제시하였다. 본 연구결과는 디지털 도서관의 검색 인터페이스를 설계하는데 있어서 이용될 수 있을 뿐만 아니라 FRBR 모형 적용을 위한 목록규칙 제정의 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

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다중속성 시계열 데이타베이스의 효율적인 유사 검색 (Efficient Similarity Search in Multi-attribute Time Series Databases)

  • 이상준
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제14D권7호
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    • pp.727-732
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    • 2007
  • 시계열에 대한 색인 및 검색 연구는 하나의 속성으로 구성된 시계열에 대하여 주로 수행되어 왔다. 그러나 음악, 비디오 등의 멀티미디어 데이타베이스는 다중속성 시계열 데이타베이스에서 유사 검색을 다룰 수 있어야 한다. 기존의 다중속성 시계열 데이타베이스에 대한 연구는 두 다중속성 시퀀스간의 유사도로 속성 간의 거리의 누적을 사용하고 있기에, 개별적인 속성 시퀀스에 대한 정보를 상실하게 된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 속성 시퀀스 측면에서 다중속성 시계열 데이타베이스의 유사검색 기법을 제안한다. 제안된 기법은 검색 공간을 효율적으로 줄일 수 있으며, 착오 누락이 없음을 보장한다. 또한 실험을 통해 제안된 기법의 성능 향상을 확인하였다.

LED조명 시스템을 이용한 음악 감성 시각화에 대한 연구 (Emotion-based music visualization using LED lighting control system)

  • 응웬반로이;김동림;임영환
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제17권3호
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    • pp.45-52
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    • 2017
  • 본 논문은 음악의 감성을 시각화하는 새로운 방법을 제안하는 논문으로 시각화를 위하여 감성 LED조명 제어 시스템을 고안하였으며 이 시스템은 청중들의 음악 경험을 더욱 풍요롭게 하기 위함에 목적이 있다. 이 시스템은 기존 연구의 음악 감성 분석 알고리즘을 이용하였는데 하나의 음악에서 하나의 감성을 추출하는 기존 연구의 한계를 보완하고자 음악의 1초당 세그먼트에서 감성을 추출 하여 감성 변화를 감지하는 방법을 연구하였다. 또한 LED조명의 감성 컬러는 IRI컬러 모델과 Thayer의 감성 모델을 기초로 새로운 감성 컬러 36가지를 정의 하여 각 감성에 맞는 색으로 연출 할 수 있도록 구성하고 애니메이션과 더불어 감성 LED 조명으로 표현 할 수 있도록 하였다. 이 시스템의 검증을 위한 실험 결과, 듣는이의 감성과 감성 LED 조명 시스템의 감성 일치율이 60% 이상으로 향후 음악 감성 기반 서비스의 중요한 밑거름이 될 것으로 보인다.

m-CRM을 위한 음악추천시스템: 웹 마이닝과 서열척도를 이용한 협업 필터링 (A Music Recommender System for m-CRM: Collaborative Filtering using Web Mining and Ordinal Scale)

  • 이석기
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제13권1호
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    • pp.45-54
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    • 2008
  • 모바일 웹 (Web)과 관련한 기술이 점점 발달함에 따라 모바일 전자상거래 시장, 그 중에서도 벨소리나 컬러링과 같은 음악 다운로드 시장의 크기는 괄목할 만한 성장을 거듭하고 있다. 하지만, 이러한 급성장에도 불구하고 소비자들은 여전히 자신이 원하는 음악을 찾는 과정에서 많은 불편함을 겪고 있다. 이는 소비자들의 음악에 대한 재구매율을 저하시키게 되고, 모바일 음악을 제공하는 서비스 업체 입장에서도 수익 정체의 원인으로 작용할 수 있다. 따라서 고객관계 관리 측면에서 모바일 고객의 불편을 최소화함으로써 결국 수익을 더욱 많이 창출하기 위한 새로운 방법이 절실한 상황이다. 이에 본 연구는 모바일 웹 환경 하에서 소비자들이 편리하게 자신이 원하는 음악을 검색할 수 있도록 하기 위하여, 모바일 웹 마이닝과 서열척도를 활용하는 협업 필터링 기반의 새로운 음악 추천 시스템을 제안한다. 또한 실험을 통해 우리가 제안하는 새로운 추천 시스템이 기존의 추천 시스템들에 비하여 우수한 성능을 나타냄을 입증하고자 한다.

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모바일RFID포럼

  • 이혁재
    • TTA 저널
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    • 통권102호
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    • pp.25-31
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    • 2005
  • 국내 휴대폰 기술은 세계적인 이동통신 인프라를 바탕으로 세계 최고 수준의 기술을 유지하고 있으며, 휴대폰을 통해 전자통장, 영화감상, MP3 음악감상, 증권, 텔레매틱스, 게임, 복권, 사진촬영 등을 할 수 있게 되었다. 점차 유비쿼터스 정보단말로 진화하고 있는 휴대폰에 RFID 리더를 장착하는 기술융합을 통하여 약품 복용법 안내, 영화 미리보기, 상품정보 검색 등의 다양한 서비스를 사물에 부착된 태그와 단말기를 이용하여 개인에게 정보 등을 직접 전달할 수 있다. 모바일 RFID는 Off-Line의 사물에 On-Line을 접목시켜 사람과 사물의 직접적 정보소통 관계를 만들어 유비쿼터스(Ubiquitous) 시대를 앞당기는 첨병으로서 국민의 삶의 질을 높이고, 새로운 산업영역을 발굴하여, 경제적 부가가치 증대 및 국가경쟁력 향상을 주도할 수 있는 핵심분야이다.

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화성정보 추출을 이용한 음악 장르분류 (Automatic Genre Classification using Music Harmonic Detection)

  • 손우람;정민석;안주영;윤경로
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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    • pp.280-282
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    • 2006
  • 저장매체의 대용량화와 인터넷을 이용한 디지털 음원의 활성화로 개인이 소유하는 음원이 급속도로 증가하고 있다. 많은 양의 음원을 보유하고 있는 상황에서 사용자의 편의를 증가시키기 위하여 다양한 검색/분류 방법들이 개발되고 사용되고 있다. 본 논문에서는 음원에 사용된 표현방식이나 디렉토리 구조, 파일이름, 텍스트 태그 등에 독립적으로 적용될 수 있도록 디지털 신호처리 이론에 기반하여 파형데이터를 분석하고, 화성학 이론에 기반한 패턴매칭 기술을 응용하여 음악의 장르와 나아가 분위기를 기반으로 분류하는 방법을 제시한다.

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효과적인 멜로디 표현법에 의한 고정도 오디오 콘텐츠 검색 기법 (High Precision Audio Contents Retrieval Method by Effective Melody Representation Method)

  • 허성필;석수영;정현열
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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    • pp.147-150
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    • 2004
  • 허밍에 의한 고정도의 오디오 정보 검색 시스템을 구현하기 위해서는 시스템 측에서 발생 가능한 문제점과 유저 측에서 발생 가능한 문제점을 함께 고려한 해결 기법이 요구된다. 유저 측에서는 허밍시 자신의 애매한 기억에 기인한 음표의 삽입이나 탈락과 같은 가창실수, 허밍 도중에 음정 및 박자의 불안정한 변화, 같은 곡을 노래 부를지라도 개인차에 의해 상이한 음정과 템포 등이 발생한다. 또한 시스템 측에서 발생 가능한 사항으로써, 비록 허밍질의가 완벽하더라도 입력 허밍 신호를 멜로디 매칭에 이용되는 정확한 특징량의 추출 및 음악 표기로의 변환이 어렵다는 점이다. 종래의 오디오 정보 검색 시스템에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 멜로디 표현법과 매칭 방법이 제안되고 있으나, 성능 면에서는 아직 만족할 만한 결과를 얻지 못하고 있다. 따라서 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 허밍 멜로디의 효과적인 표현방법과 시스템 및 유저 측에서 발생 가능한 오류에 강건한 멜로디 매칭 방법을 제안한다.

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