• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1080-1081
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• 2015

기존에 음악치료 시스템이 많이 활용되고 있다. 그러나 시스템 내의 문제가 고정적으로 되어있어서 수정 및 변경을 하기에 많은 불편함이 있다. 따라서 문제 생성의 유연성을 높이고자 신호 시제 논리를 활용한 음악치료 시스템을 개발해 본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.773-774
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• 2023

기존 연구를 통해 MZ 세대는 개인의 취향과 선호를 표출하고, SNS를 통해 자신이 즐기는 콘텐츠를 타인과 공유한다는 점을 알 수 있었다. 이에 본 연구는 개인의 정서와 취향을 효과적으로 드러낼 수 있는 음악을 주요 콘텐츠로 선정하여 사용자들의 커뮤니케이션을 증진시킬 수 있는 서비스인 사용자 위치 기반 음악 소셜 플랫폼 애플리케이션을 제안한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.33 no.9
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• pp.650-657
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• 2006

The music is a part of our daily life in these days. And when the people listen to the music, they are affected by the context. However, previous researches on the music recommendation system have the problem that they didn't consider the proper contextual information efficiently. They only used the content-based filtering or the method to use musical metadata (genre, artist, etc.). Recently, there are some researches about the music recommendation system which applies the status(temperature, humidity, etc.) of environments. But, it is difficult to be accepted by the contextual information. Therefore, we propose the music recommendation system that is dynamically applied by the contextual information as well as the metadata in the previous researches. And the system can provide users with the music that they want to listen to, and then the users can be more satisfied. Also, the services can be improved by the feedback of the users. In order to solve this problem, the context-information for selecting a music list is defined and the music recommendation system is designed by using the content-based filtering method. The system is suitable for the user's taste and the context. The music recommendation system we are proposing uses an OSGi framework in the home network. As a result, the satisfaction of users and the quality of services will be improved more efficiently by supporting the mobility of services as well as the distributed processing.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.8
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• pp.43-52
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• 2013

The purpose of this paper is researching musical elements to analyze plagiarism between two sources. We first search digital music elements to analyze music source and examine how to use these in plagiarism analysis using compiler techniques. In addition we are used open source Java API JFugue to process complex MIDI music data simply. Therefore we designed music plagiarism analysis system by using MusicString which is supported in JFugue and construct AST after investigate MusicString's syntax processing elements to manipulate music plagiarism analysis efficiently. So far music plagiarism analysis is evaluated emotionally and subjectively. But this paper suggests first step to build plagiarism analysis systemically. If this research is well utilized, this is very meaningful to standardize systemically which music is plagiarized or not.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.05a
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• pp.75-78
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• 2018

Recently, the amount of music that can be heard is increasing exponentially due to the growth of the digital music market. Because of this, online music service users have had difficulty choosing their favorite music and have wasted a lot of time. In this paper, we propose a recommendation technique to minimize the difficulty of selection and to reduce wasted time. The proposed technique uses an item - based collaborative filtering algorithm that can recommend items without using personal information. For more accurate recommendation, the user's preference is predicted by using the metadata of the music source and the top-N music with high preference is finally recommended. Experimental results show that the proposed method improves the performance of the proposed method better than it does when the metadata is not used.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.696-698
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• 2009

현대인들의 감정 불안정 상태로 인한 질병과 사회문제, 범죄 등이 많은 이슈로 나타나고 있다. 본 논문은 사람의 감정에 따른 생리적인 변화를 생체신호를 측정하여 분석하고 이를 이용하여 사람의 감정을 조절할 수 있는 음악을 선택하여 조절한다. 사람의 심박수를 측정하고 그 데이터를 HRV(심장박동 변화율)로 변환하면 그 사람의 현재 기분을 추정해 낼 수 있다는 연구 결과를 적용하여 기분에 따라 알맞은 음악을 자동으로 선택 하여 들려줄 수 있는 시스템을 설계하고 구현한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.4
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• pp.195-200
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• 2015

Recently, most people use android based smartphones and we can find music players in any smartphones. However, it's hard to find a personalized music player which applies user's preference. In this paper, we propose an emotion-based music player, which analyses and classifies the music with user's emotion, recommends the music, applies the user's preference, and visualizes the music by color. Through the proposed music player, user could be able to select musics easily and use an optimized application.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.02a
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• pp.173-178
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• 2008

본 연구에서는 영상음향의 사운드디자인 구조의 차이가 수용자에게 어떠한 감응도 변화가 있는가를 알아 보았다. 실험은 60초의 TV광고음향을 음악으로만 디자인한 음향트랙과(A), 음향효과와 음악으로 디자인한 음향트랙(B)을 청취하게 하여, 어떠한 사운드 구조가 감응도(주의력, 활성도, 감성도)에 더 유의한 영향을 미치는가를 알아 보았다. 실험은5명씩의 남.여 대학생을 대상으로 이루어 졌고 안정상태와 Fp1, Fp2를 중심으로 한 전두엽측정방식으로 한 뉴로피드백(Neuro feedback)뇌파측정방법으로 측정하였다. 그 결과, 음악으로만 디자인한 A음향트랙에서의 감응도는 주의((ATQ)와 활성도(ACQ), 감성도(EQ)모두가 증가했으나 B트랙보다는 낮았다. 음악+효과음으로 디자인한 B트랙에서는 주의력(ATQ), 활성도(ACQ),는 A트랙보다 증가하였으나 EQ(감성도)는 반대로 A트랙보다 낮았다. 결과적으로 영상에서 음향은 주의력과 활성도 에는 기본적으로 뇌의 변화에 작용하나 정서적인 면은 역시 음악이 유효한 것으로 나타났다. 그러나 강한 효과음들은 음악보다 주의력과 집중도를 높이기는 하나 스트레스적(SQ)지수는 오히려 높은 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 방송과 영화 등의 사운드구조는 영상과의 호흡을 기본으로 하지만 실제로 시각정보와 청각정보가 동시에 합쳐져서, 심리적으로 어떠한 영향을 미치는가를 뇌신경측정으로 고찰한 것에 의의가 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.13-16
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• 2007

본 논문에서는 동적 추천 기능이 있는 자바 기반 음악 추천 서버를 소개한다. 본 논문에서 소개하는 추천 서버는 각 음악 사이의 유사도를 그래프로 저장하는 그래프 기반 협동적 여과 방식을 사용하며, 독립된 서버로 구성되어 클라이언트와 정해진 프로토콜에 따라 통신하도록 구현되었다. 또한 이 추천 서버는 특정 사용자나 특정 음악의 정적인(static) 성향뿐 아니라 시간에 따라 달라지는 동적인(dynamic) 성향에 맞는 추천도 가능하도록 설계되었다. 정적 성향이란 어떤 사용자가 가지고 있는 음악에 대한 기본적인 취향을 나타내고, 동적 성향이란 특정한 상황이나 분위기에 따라 유동적으로 변하는 성향을 의미한다. 본 논문에서 소개하는 추천 서버는 정적 성향과 동적 성향에 대하여 각각 추천할 수 있는 기능을 가지고 있으며, 이러한 기능을 바탕으로 실제 사용자들의 음악 다운로드 데이터를 이용하여 추천 데모 사이트를 구축하였다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.4
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• pp.309-314
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• 2023

This study examines the development and limitations of current artificial intelligence (AI) music composition programs. AI music composition programs have progressed significantly owing to deep learning technology. However, they possess limitations pertaining to the creative aspects of music. In this study, we collect, compare, and analyze information on existing AI-based music composition programs and explore their technical orientation, musical concept, and drawbacks to delineate future directions for AI music composition programs. Furthermore, this study emphasizes the importance of developing AI music composition programs that create "personalized" music, aligning with the era of personalization. Ultimately, for AI-based composition programs, it is critical to extensively research how music, as an output, can touch the listeners and implement appropriate changes. By doing so, AI-based music composition programs are expected to form a new structure in and advance the music industry.