• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2000.10a
• /
• pp.339-347
• /
• 2000

본 논문은 디지털 음악 도서관에서 입력된 음성을 인식하여 생성한 음곡선에 의해 임의의 음악정보를 효율적으로 검색하기 위한 알고리즘을 제안한다. 종래의 전형적인 음악정보 검색 항목인 제목이나 작곡자 또는 주제를 입력하는 것이 아니라, 사용자가 음악 데이터베이스로부터 검색하고자 하는 음악의 일부를 마이크를 통해서 노래한다. 그러면 입력된 음성에 대한 음 신호를 처리하여 음표정보를 인식하고, 이를 바탕으로 음정 곡선을 생성하여 이를 탐색 패턴으로 사용한다. 제안한 검색 알고리즘은 일반적으로 근사 탐색을 위해 많이 사용하는 동적 프로그래밍 방법과 함께 실험을 통해 탐색 시간을 비교하여 향상된 탐색 시간을 보인다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.18 no.2
• /
• pp.107-116
• /
• 2013

In this paper, we propose a hybrid music recommendation system combining users' listening habits and tag information in a social music site. Most of commercial music recommendation systems recommend music items based on the number of plays and explicit ratings of a song. However, the approach has some difficulties in recommending new items with only a few ratings or recommending items to new users with little information. To resolve the problem, we use tag information which is generated by collaborative tagging. According to the meaning of tags, a weighted value is assigned as the score of a tag of an music item. By combining the score of tags and the number of plays, user profiles are created and collaborative filtering algorithm is executed. For performance evaluation, precision, recall, and F-measure are calculated using the listening habit-based recommendation, the tag score-based recommendation, and the hybrid recommendation, respectively. Our experiments show that the hybrid recommendation system outperforms the other two approaches.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.04b
• /
• pp.700-702
• /
• 2001

각 나라마다 고유한 음악이 있으며 또한 그 음악을 표현하는 전통적인 방식이 존재한다. ㄱ러나 서양음악의 도입으로 우리음악의 표현까지도 서양화가 되어있다. 전통음악을 원형대로 보존하기 위해서는 선조들이 사용하였던 기보법을 사용하는 것이 올바른 일이라고 여겨지므로, 우리나라의 전통악보 중 그 우수성이 인정되는 정간보를 컴퓨터를 통하여 편리하게 처리 할 수 있는 시스템을 개발하였다. 정간보에는 악기마다 서로 다른 표현 방법들이 존재하므로, 이번 시스템은 그 중에서 단소를 위한 처리를 주된 목표로, 컴퓨터를 이용한 기보법과 오선보로의 변환, 그리고 마디신호로의 변환과 연주를 중점으로 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.655-658
• /
• 2020

최근 IT 기술의 발달로 태블릿, 스마트폰과 같은 다양한 디바이스로 손쉽게 음악을 감상할 수 있다. 하지만 최근 이런 기술 발달과는 다르게 사용자가 원하는 음악을 검색하는 방법은 고전적인 형태에서 벗어나지 않고 있다. 기존 음악 검색 방법은 텍스트 기반, 내용 기반, 소비자 감성 기반의 음악 추천 검색 방법이 있으며 저장된 메타 데이터를 이용하여 사용자의 질의에 대한 결과만 제공할 뿐 사용자의 경험 정보를 고려하지 않는다. 그리고 기존 플랫폼들은 사용자가 최근 많이 들은 가수, 장르, 분위기를 종합하여 사용자에게 어울리는 음악을 추천을 할 뿐 사용자의 경험정보를 고려하여 음악을 추천하지는 않는다. 본 논문에서는 사용자의 경험 정보를 활용하여 사용자 맞춤형 음악 추천 시스템을 제안한다. 본 시스템은 사용자의 현재 기분 정보, 주변 날씨 정보 등을 입력 받는다. 이후, 경험 정보를 기반으로 결정 트리를 통해 사용자 요구 기반의 음악 추천 시스템을 구축하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.10b
• /
• pp.229-231
• /
• 2004

내용 기반 음악 검색 시스템은 사용자가 원하는 음악에 대해 사전 정보를 모르더라도 곡의 일부로 질의를 함으로써 원하는 결과를 얻을 수 있게 한다. 그러나 내용 기반 음악 검색 시스템은 사용자의 질의에 대해 결과에 대한 순위만을 제공할 뿐 사용자의 취향이나 선호도와 같은 개인 정보를 고려하지 않기 때문에 사용자가 충분히 만족할만한 정보를 제공받지 못해 사용자의 만족도가 떨어진다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 대표 선율을 이용하여 유사한 곡들로 클러스터링을 수행하고 내용 기반 검색 시 질의가 속하는 클러스터를 찾고 해당 클러스터 안에서 거리함수를 통해 질의와 유사한 곡들을 선별한다. 선별된 곡들과 사용자의 프로파일을 통해 음악 취향을 고려할 수 있는 내용 기반음악 필터링 기법을 적용하여 사용자의 만족을 증가시키는 결과를 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.10b
• /
• pp.541-543
• /
• 2004

인터넷의 대중화로 인하여 인터넷상에 많은 음악 정보가 존재하게 되었다. 이에 따라서 사용자에게 음악 정보를 손쉽게 접근할 수 있게 해주는 서비스뿐만 아니라, 사용자에게 적절한 음악을 추천해주는 서비스의 중요성도 증가하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 상황을 인식하고 사용자와의 대화를 통해서 적절한 음악을 추천해주는 인공 DJ를 제안한다 인공 DJ는 센서로부터 실내 온도, 습도, 조도, 소음을 입력받고, 인터넷을 통하여 날씨 정보를 입력받고, 사용자의 감정추론을 위하여 사용자가 입력하는 문장을 분석하여 Activation-Evaluation Space상에서 사용자의 감정을 표시함으로써 사용자의 주변 상황을 인식하고, 사용자의 성향을 파악하여 IF-THEN 규칙을 만들어 대수학적 연산자(algebraic operator)를 통한 퍼지 추론 방법을 이용하여 적절한 음악을 추천한다. 피험자 10명을 대상으로 실시한 설문조사 결과 제안하는 방법이 유용함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2009.11a
• /
• pp.299-300
• /
• 2009

본 시스템은 개인이 가지고 있는 음악의 선호에 따라 다음 번에 재생 할 음악 목록을 구성하는 것이 목적이다. 여기서 음악의 선호는 사용자가 음악을 끝까지 들었는지 혹은 음악을 끝까지 듣지 않고 다음 곡으로 넘겼는지 여부에 따라 판단된다. 또한 이 선호에 대한 누적 평가 값에 한계치를 두고 누적 평가 값과 최근 평가 값을 합산함으로써 변화하는 사용자의 취향에 맞추어 재생 목록을 구성할 수 있다. 실험을 통해 새로운 목록을 구성 할수록 평균적인 사용자의 최근 선호도에 따라 재생 목록이 구성됨을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2011.04a
• /
• pp.333-336
• /
• 2011

최근 전 세계적으로 소셜 네트워크 서비스의 사용자가 많이 증가하면서 많은 사람들이 소셜 네트워크 서비스를 이용하고 있다. 그리고 소셜 네트워크 서비스를 사용하는 사용자들은 이를 이용하여 많은 정보를 공유하고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스 사용자들이 공유하는 정보 중 음악과 관련된 정보와 개방형 API 를 이용하여 MP3 파일의 메타데이터인 ID3 태그 정보를 검색한다. 검색된 결과와 소셜 네트워크 서비스 사용자 정보를 이용하여 ID3 태그 온톨로지를 생성하고 생성된 온톨로지와 온톨로지 추론기를 사용하여 음악과 관련된 다양한 순위 분석 결과와 음악 및 사용자 추천 서비스를 사용자들에게 제공하기 위한 시스템의 설계를 보인다. 본 논문에서 제안한 시스템은 소셜 네트워크 서비스에 실시간으로 등록되는 글을 이용하기 때문에 최근 음악 트렌드를 쉽게 반영한다. 또한 순위 분석을 위해 수동적으로 자료를 수집하는데 들어가는 시간적 비용을 줄여준다. 그리고 제안한 시스템을 사용하여 제공된 정보는 음악 관련 산업에서 마케팅과 사업 전략자료 등 다양한 형태로 활용이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2008.04a
• /
• pp.56-59
• /
• 2008

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.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• spring
• /
• pp.157-160
• /
• 2000

본 논문에서는 멀티미디어 정보에서 원하는 정보를 추출하는 멀티미디어 인덱싱 중 오디오 인덱싱의 전처리 부격인 음성/음악 분류실험을 하였다. 오디오 인덱싱에 있어서 음성/음악 분류기는 원 오디오 신호에서 정보를 가진 음성 부분을 분리하는 역할을 한다. 실험에서는 음성/음악 분류에서 널리 쓰이는 멜캡스트럼(Mel Cepstrum), 정규화 로그 에너지(normalized log energy), 영교차(Zero-Crossings)를 특징 파라미터로 사용하였다[l, 2, 3]. 특징공간은 GMM(Gaussian Mixture Model)에 의해 모델링 되었고, 오디오 신호의 분류는 각각 3가지 분류항목(음성, 음악, 음성+음악)과 2가지 분류항목(음성, 음악)을 적용하였다. 실험결과 3가지 분류항목 적용시와 2가지 분류항목 적용시 모두 멜캡스트럼을 사용하였을 때 가장 좋은 결과를 보였다.