With the growth in computer and network technologies, some content-based music retrieval systems have been developed. However, their retrieval efficiency does not satisfy user's requirement yet. Of course users hope to have a more efficient and higher precision for music retrieval. In this paper so for these reasons, we Propose an efficient content-based music retrieval algorithm using melodies represented as music sequences. From the experimental result, it is shown that the proposed algorithm has higher exact rate than the related algorithms.
XML은 HTML의 단순성과 SGML의 복잡성을 동시에 극복하기 위한 노력으로 시작되어 HTML이나 SGML과는 다른 새로운 세계를 만들어 내고 있으며, 인터넷 문서 표현과 관련된 여러 분야에서 활발하게 연구되고 있다. 이 논문에서는 차세대 인터넷 문서 표현 언어로 주목받고 있는 XML을 이용하여 합창곡의 악보를 표현하는 기법을 제시한다. 이 논문에서는 합창곡 악보를 표현하기 위해 정의된 새로운 마크업 언어인 ScoreML(Score Markup Language)을 소개하고, ScoreML로 작성된 XML 문서를 웹에서 볼 수 있도록 ScoreML 브라우저의 설계 및 구현에 대해 기술한다. ScoreML을 사용하여 작성된 XML 문서는 악보 표현뿐만 아니라 음악 데이터의 저장과 검색에도 사용될 수 있다.
반도체 기술 및 방송통신기술의 발달에 따라 소비자는 복잡하고 다양한 서비스 환경을 접하고 있으며, 개인당 소비되는 콘텐츠의 양은 기하급수적으로 증가 되고 있다. 스마트폰과 같은 멀티미디어기기의 발전으로 기존의 단순 시청에서 벗어나 멀티미디어 검색과 추천과 같은 다양한 서비스들이 제공되고 있으며, 웹과 인터넷을 기반으로 하는 정보기술은 모바일 전자 기술의 발달에 따라 데스크톱이라는 공간적인 한계를 벗어나 유기적인 유비쿼터스 환경으로 변화하고 있다. 이와 같이 소비자들이 접하는 멀티미디어의 양이 증가됨에 따라, 멀티미디어를 검색하기 위한 다양 서비스들이 사업자들을 통해 제공되고 있다. 그러나 사업자들이 구축한 서버들은 공유되어지지 못하며, 공유되더라도 공유하기 위한 방법이 제각각이다. 이에 MPEG에서는 멀티미디어 콘텐츠를 검색하기 위한 질의 구조를 표준화 하여, 서비스 제공자 및 소비자들에게 유용한 검색 인터페이스를 제공하였다. 이에 본 논문에서는 MPEG Query Format에 기반 하여 임베디드 환경에서 광대한 양의 음악 콘텐츠에서 사용자가 원하는 허밍 질의를 편리하게 검색하기 위한 방법을 성계 및 구현한다.
본 논문은 다양한 정보 처리 기법 중 감성어휘를 이용한 정보 처리 기법에 대해 논하고자 한다. 현재 웹상에서 서비스 하고 있는 음악 추천서비스는 음악을 음정, 선율, 분위기, 장르 등으로 구분하고 추천해 주기 때문에 같은 장르의 비슷한 느낌을 가진 노래만을 추천함으로 사용자로 하여금 지루함을 느끼게 한다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 감성어휘를 이용한 음악 추천서비스는 이러한 단점을 극복하고자 인간의 감성을 표현해 줄 수 있는 감성어휘를 이용해, 노래가사 내에서 단어를 검색해 사용자의 현재 상태에 적합한 노래와 노래가사를 추천해주는 서비스이다. 본문에서 제안하고자 하는 음악 추천서비스에서 사용자의 현재 감성 상태에 대한 입력은 7가지의 대표감성으로 받게 된다. 사용자의 감성을 입력 받으면 감성에 적합한 감성어휘를 노래가사와 매치 시켜 추천 해줄 노래가사의 우선순위를 정해 사용자에게 노래와 노래가사를 함께 추천한다.
현재 악보에 대한 DTD(Document Type Definition) 정의는 응용에 따라 그 종류가 다양하게 연구되어 왔으며 또한 정의된 DTD를 XML Schema로 자동 변환하는 방법들이 진행되고 있다. 그리고 연구되어온 DTD 정의 구조는 악보 상에 존재하는 음악 정보들이 각각 독려된 형식을 유지하도록 표현하는 데 집중되고 있다. 따라서 본 논문에서는 악보의 기본 구성 요소가 소절(Measure:마디)인 점을 이용하여 소절 단위내 관련된 정보를 일련의 연속 문자열 값으로 표현하는 방법을 제안하고 이를 위한 XML Schema를 모델링 하였다 또한 제안된 방법에 의해 표현된 XML 인스턴스에서 음악 정보를 추출하는 메카니즘을 제시하였다. 그 결과 연속된 문자열 값들을 가지는 XML Schema 정의가 가능했으며, 제안된 방식을 적용한 인스턴스는 기존 방식의 인스턴스들 보다 검색식(XPATH) 표현의 단순화 및 검색 단계를 줄여 그 효율성이 기대된다. 또한 사람에 의한 직접 표현 능력이 가능하며, 인스턴스 크기가 작아짐을 알 수 있었다.
방송 환경과 인터넷 환경이 융합되고 스마트 TV의 등장에 따라, 사용자는 복잡한 미디어 서비스 환경에 노출되었다. 이로 인해 사용자가 접하는 미디어 콘텐츠의 종류와 데이터의 양은 기하급수 적으로 증가 하고 있다. 웹과 인터넷을 기반으로 하는 정보기술은 모바일 전자 기술의 발달에 따라 데스크탑 이라는 공간적인 한계를 벗어나 유기적인 유비쿼터스 환경으로 변화하고 있으며, 정보 및 콘텐츠의 개념은 웹문서와 텍스트를 넘어서 UCC, 음악, 영화 등의 모바일 멀티미디어 콘텐츠들로까지 빠르게 확장되고 있다. 또한, N-스크린과 IPTV 서비스의 등장은 사용자로 하여금 장소와 시간에 관계없이 미디어를 취득할 수 있는 이득을 제공할 수 있으나 사용자가 선택은 더욱 힘들어 졌다. 방송 통신 융합 단말에서 콘텐츠에 대한 정보를 제공 받기 위해서는 TV-Anytime 인터페이스, MPEG Query Format 인터페이스, OPEN API 등이 사용 가능하다. TV-Anytime 인터페이스는 대용량 저장 장치를 갖는 방송 단말기에서 메타데이터를 제공 및 검색하기 위한 인터페이스를 제공하며, MPEG Query Format 인터페이스는 MPEG-7을 기반으로 하는 메타데이터를 검색하기 위한 인터페이스를 제공한다. 또한, OPEN API는 업체들을 중심으로 공개적으로 제공 되어지는 API로 개방과 참여를 목적으로 한다. 이에 본 논문에서는 사용자의 콘텐츠 사용 정보를 바탕으로 선호 정보를 생성하고, 이를 바탕으로 콘텐츠에 대해서 강화된 정보를 생성하기 위한 서비스를 설계 및 개발한다.
최근 다양한 스마트폰들이 급속도로 퍼지면서 이를 이용하여 멀티미디어 콘텐츠를 감상하는 사용자들이 늘고 있다. 하지만 점점 콘텐츠의 수가 증가하면서 사용자들은 자신 소유의 멀티미디어 파일을 더 빠르고 쉽게 검색/관리하여 감상하고 싶다는 필요성을 느끼게 되었다. 따라서 본 연구에서는 자신이 소유한 사진, 음악, 동영상 같은 멀티미디어 콘텐츠를 통합 관리/감상할 수 있는 시스템을 제안한다. 나만의 사진, 음악, 동영상 통합 관리 시스템인 H5Station은 웹 표준 기술인 HTML5를 기반으로 개발하였기 때문에 클라이언트 브라우저 종류에 관계없이 동작하고, 아울러 클라이언트가 컴퓨터 웹 브라우저인지 아니면 모바일 웹 브라우저인지를 구분하여 차별화된 사용자 인터페이스를 지원한다. 주된 기능에는 회원 정보 변경 및 파일 분포 현황, 파일 업로드, 조건 검색 및 관리, 파일 감상, 사용자 맞춤 기능 등이 있다. H5Station의 사용자는 자신 PC에 접속하여 원하는 파일을 검색할 수 있으며, 특히 모바일 웹 애플리케이션으로 언제 어디서나 감상할 수 있다.
본 연구에서는 음악의 속성인 구성 요소 데이터들과 심리학의 감정 차원 모델을 기반으로 감정분석을 하였고 그 결과를 조형예술에서의 시각화 규칙에 적용하였다. 음악 속성 데이터를 활용한 기존의 연구들에서는 사람들이 원하는 음악을 분류, 검색, 추천할 수 있도록 하는 보다 실용적인 목적을 가진 사례들이 많았다. 본 연구에서는 특히 음원 분석에 따른 음악의 감정분석을 기반으로 사운드 데이터가 예술작품 창작의 재료가 되어 심미적 표현에 활용될 수 있도록 하는 것에 집중하였다. 음악의 시각화 연구를 위해서는 예술이 가지는 중요한 속성인 감정표현을 가능하게 하는 방법이 필요하였고 이를 위해 잘 구조화된 음악의 기본 속성 분류 및 감정 정보의 분류 체계를 마련하였다. 그리고 조형요소의 형태, 색상, 애니메이션을 통해 음악 요소들에 대해 감정을 기반으로 세분화 된 입력 매개 변수들을 반영하여 시각화하는 작업을 수행하였다. 본 연구는 음악 시각화를 활용하는 작가들에게 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 감정분석에 기반 한 음악 구성요소와 시각화 매칭을 위한 분석 방법 및 작품 결과는 향후 인공지능 기반의 자동화 된 시각화 연구의 기반이 될 수 있을 것이다.
음악은 인간의 감성을 소리로 표현하는 창조적 예술 행위이다. 음악은 사람들의 기분을 우울하게 혹은 기쁘게 변화시킬 수 있다. 따라서 음악을 감상하는 데 있어 감성은 소비자에게 적합한 음악을 찾고 들려주는 데 매우 중요한 요소인데, 다양한 음원 서비스에서 제공하는 추천 알고리즘은 사용자의 기본적인 정보(성별, 나이, 감상 횟수 등)와 사용자의 플레이 기록에 기반한 음악 추천 방식을 주로 사용하고 있다. 본 연구에서는 음악을 감상하는 개인의 감성을 고려하여 각 음원이 가지는 고유의 감성을 기본으로 한 음악 추천 알고리즘을 제안해 보고자 한다. 구체적으로, 사용자들이 자주 듣는 음악과 그렇지 않은 음악을 기준으로 '감정 패턴'을 추출 후 상관관계를 확인하고자 하며, 앞선 결과를 기반으로 사용자들이 원하는 노래에 대한 검색과 사용자 감성 기반 추천 방법을 도출해내보고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 사례기반추론 기법을 이용하여 사람들이 주로 듣는 음악과 비슷한 '감성 패턴'을 갖는 특정한 곡을 추천해주는 알고리즘을 개발하였다. 먼저, 분석에 필요한 감정 형용사를 정리하여 변수화 시키고, 의미 있는 것끼리 묶어 음악 감성지수를 개발하였고, 분석의 대상이 될 음원에 대해 고유의 감성지수 점수를 측정하였다. 마지막으로 도출된 점수의 결과를 통해 유사한 감정 패턴이 나오는 곡들을 유사 곡 리스트로 분류하고 사용자들에게 추천하는 과정을 거친다. 앞선 일련의 과정을 거처 도출된 결과는 음원 추천 시스템뿐만 아니라, 인기 있는 곡과 아닌 곡에 영향을 미치는 변수 도출 및 음원 출시 전, 해당 곡의 스트리밍 수 예측 모형 구축 등 다양한 용도로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
인터넷은 더 이상 우리 생활에 없어서는 안 되는 생활필수품이 되었다. 이미 초고속 인터넷 이용자가 3,000만 명을 넘어서고, 단순히 정보검색의 차원을 넘어 쇼핑, 게임, 자료공유, 영화, 음악, 취업, 금융, 의료 등 더 이상 불가능은 없어 보이는 것처럼 빠르게 성장하고 발전하고 있다. 대부분의 사람들은 인터넷을 통해 정보를 습득하고, 교환하며, 우리가 원하기만 한다면 너무나도 많은 정보들을 얻을 수 있기 때문에 인터넷은 "정보의 바다"라고 말하기도 하며, 오히려 최근에는 정보를 습득하는 것이 중요한 것이 아니라 넘치도록 습득한 정보를 어떻게 분류하고 내게 필요한 정보로 가공해야 하는가가 중요해진 사회가 되어 버렸다. 하지만 넘쳐나는 정보는 대부분이 양계인에게는 해당되지 않는 정보며, 초고속 인터넷은 가능하지만 인터넷에 접속해봐야 양계인이 어울릴 공간은 너무나도 부족했던 것이 사실이다. 따라서 양계인에게도 양계인만의 공간과 특별한 서비스가 필요하다. 다시 말하면 양계인 원하는 정보가 넘쳐나고, 양계인에게 필요한 정보를 교류하며 휴식할 수 있는 공간이 필요하다는 말이다. 양계인은 더 이상 인터넷의 아웃사이더가 아니라 인터넷 중심으로 들어가 우리만의 공간을 가꾸고 일궈내야 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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