최근 음악을 장르로 분류하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 분류는 전문가들 마다 분류하는 기준이 서로 상이하여 정확한 결과를 도출하기가 쉽지 않다. 또한 새로운 장르 출현 시, 새롭게 정의해야하는 번거로움이 발생한다. 따라서 음악을 장르로 구분하기 보다는 감정형용사들로 분류, 검색하여야 한다. 선행연구에서는 밝고 어두움을 기준으로 음악을 분류 하였다. 본 논문에서는 선행연구를 포함하여 사람이 느끼는 감정 중, 격렬함과 잔잔함, 그리고 웅장함과 가벼움 등, 3가지 분류 기준을 가지고 분위기에 알맞은 검색을 위한 감정 형용사 기반의 음악 분류 시스템을 제안한다. 분류 알고리즘으로는 Support Vector Machine을 개선한 알고리즘인 Variance Considered Machines을 이용하였으며, 총 525개의 곡을 분류 시도한 결과, 약 85%의 분류 정확도를 나타내었다.
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.
디지털 멀티미디어 사회에서 음원은 과거 아날로그 방식에서 탈피하여 디지털 방식으로 생성, 저장 및 전송되는 음악 시스템이 주류를 이룬다. 이 과정에서 특정 규약에 따라 음악의 각종 정보를 위한 디지털 코드를 삽입해 놓는다면 음원분류 시스템이 내장된 Mp3 플레이어나 기타 디지털 음원 재생기에서 특정 곡의 선택, 분류등 여러 기능을 효율적으로 수행 할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 음원에 정보 코드를 삽입하여 특정 재생기에서 개인이 원하는 방식으로 음악을 분류 및 검색할 수 있는 음원 분류 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템을 이용하여 임의 장르에 대한 선별적 분류, 검색 실험 결과 제안한 방법의 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는 사용자들이 노래 가사를 입력으로 음악을 검색할 때 사용자의 질의어 특징을 반영한 검색 방법을 제안한다. 일반적으로 노래 가사 검색에서 사용자들이 작성하는 질의어들은 음악 하이라이트 부분에 해당된다는 점을 고려하여 본 논문에서는 노래 가사를 색인할 때, 하이라이트 부분이 더 중요하도록 만든다. 이를 위해 본 논문에서는 응집 계층 군집화를 사용하여 자동으로 음악 하이라이트 부분을 찾고, 하이라이트 부분과 그 주변 부분을 중요하게 고려할 수 있는 가우시안 중요도를 제안한다. 이 가우시안 함수는 평균을 하이라이트 부분으로 설정함으로써 하이라이트에서 가장 높은 값을 가지며, 주변부는 하이라이트보다 낮은 중요도를 가진다. 이렇게 얻어진 중요도와 함께 노래 가사를 색인함으로써 사용자들이 작성한 질의어에 대해 더 부합하는 검색 결과를 제공해준다. 실험에서 실사용자 5명에 대해 다양한 질의 타입들과 함께 평가하였으며, 가중치를 고려하지 않는 비교 모델보다 제안한 방법이 효과적임을 보인다.
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 기존 쇼핑몰의 상품 판매 기능을 이용해 음악 관련 컨텐트를 취급할 수 있는 전자상거래 시스템의 개발에 대해 제안하였다. ASP기반으로 동작하며, 일반적인 상품 판매 기능 이외에 악보를 검색, 판매할 수 있는 기능을 추가했다. 악보는 SMF(Standard Midi File)를 소스로 사용해 기존의 인쇄물 흑은 비트맵, 포스트 스크립트 타입의 악보에서는 불가능했던 여러 가지 기능들을 가지며, Music ML을 이용해 악보로 표현하도록 했다. 개발한 시스템을 실제로 사용하기 전에 시뮬레이션을 통해서 검증하였다.
MP3 기기 및 음악재생과 관련된 인터페이스는 이미 우리 생활 곳곳에 전반적으로 자리잡고 있다. 기존의 수동적으로 음악 파일을 검색하여 듣는 방법이 아닌, 사용자의 심리상태, 관심사와 외부변수를 고려하여 사용자가 선호할 만한 음악추천 서비스를 제공하는 방법에 대해 논의한다. 본 논문에서는 데이터 마이닝의 기법인 연관 규칙, 필터링과 추천방법을 통하여 사용자가 원하는 서비스 정보를 효율적으로 도출하는 추천 시스템을 설계한다. 또한 이러한 시스템의 추천목록에 대한 사용자의 만족도를 스스로 평가하는 방법에 대해서도 제안한다.
내용기반 질의법 (Content-based Query Method)은 멀티미디어 데이터가 가지고 있는 고유의 특성을 검색의 단서로 하여 질의하는 방법이다. 따라서 이러한 내용 기반의 디지털 오디오 콘텐츠 시스템은 유저가 데이터베이스 내에서 찾고자 하는 오디오 관련 정보의 질의 방법으로써 그 노래의 멜로디 정보를 입력함으로써 이루어지게 된다. 본 논문에서는 가수명이나 노래 제목, 혹은 가사의 일부 등 기존의 음악 검색에 필수적인 텍스트 정보인 키워드를 전혀 모르는 상태에서, 휴대폰이나 컴퓨터의 마이크를 통해 자신이 기억하고 있는 노래의 일부분을 흥얼거리는 것만으로, 각종 오디오 정보를 손쉽게 찾아주는 내용기반 질의법을 이용한 디지털오디오 검색시스템 (MuseFinder)을 소개한다. 또한 실제 유저의 편이성을 고려한 GUI에 기초한 고성능의 검색시스템을 구현하는데 있어 주요 이슈와 고려사항에 대해서 살펴보고 그 해결 방법을 제안한다.
본 연구에서는 점점 보편화되고 있는 대용량 휴대용 멀티미디어 단말에서 동영상, 사진, 음악 등과 같은 멀티미디어 컨텐츠를 메타 정보를 이용하여 쉽고 빠르게 검색할 수 있게 하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 멀티미디어 컨텐츠에서 메타 정보는 사용자가 필요로 하는 중요한 정보들을 포함하고 있으며, 이를 이용한 검색은 디렉토리와 파일명에 의존하던 기존의 제한적인 컨텐츠 관리방식을 내용 기반의 자동 분류 방식으로 개선할 수 있게 한다. 또한 모든 컨텐츠에 대한 정보를 색인화한 뒤, 색인되어 있는 메타 정보데이터베이스에서 원하는 정보를 찾아내는 방법을 사용하여, 기존 시스템에서 파일명 검색만 가능했던 한계와 디스크 기반 검색으로 인한 느린 속도의 문제점을 해결할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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