• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.109-112
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• 2007

온라인 음악 시장이 점차 커지고 있다. 이에 따라 사용자를 위한 다양한 서비스가 요구되고 있다. 하지만 현재 적용되는 서비스는 통계적인 수치에 기반하는 순위권 나열 혹은 테마나 장르별 음악 소개에 그치고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 성향에 가까운 음악을 분석하고 이를 추천하는 방법을 제시한다. 음악 추천 시스템을 위해 우선 사용자의 성향을 분석하기 위하여 사용자가 청취했던 음악의 음파를 분석하여 특성을 추출하여 벡터로 나타낸다. 하지만 추출된 성향과 다른 음악의 성향을 비교해야 하는데 음악의 양이 방대하기 때문에 시간이 오래 걸릴 수 있다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해 공간 분할을 통해 검색의 범위를 축소시키고, 음악을 빠르게 추천한다. 실험 결과, 사람의 주관적인 해석이 아닌 음파의 해석을 통해 보다 객관적이고 자동화된 추천 방법을 구현할 수 있었다. 그리고 같은 성질의 음악이 추천되어짐을 확인할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권3호
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• pp.345-352
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• 2013

최근 스마트 기기 사용자의 증가에 따라 모바일 음악에 대한 수요와 생산이 꾸준히 증가하고 있다. 이에 따라 대중화된 음악의 폭이 넓어지면서 사용자가 선호하는 음악에 대한 선택의 기준 또한 매우 다양해지고 복잡해지는 추세이다. 이러한 이유로 모바일 환경에서 사용자 개인이 선호하는 음악을 정교하게 추천하기 위한 지능적 음악 추천 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 음악 추천시스템은 청취로그를 이용한 단순 추천 방법을 사용하고 있어 사용자의 선호도를 제대로 고려하지 못하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 선호도를 반영한 개인화된 적응형 음악 추천 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 계층적 의사결정 도구인 AHP를 이용하여 사용자의 개개인의 음악적 선호도를 반영한 음악 추천이 가능토록 하였으며, 베이지안 네트워크 기반의 사용자 피드백 통해 지속적인 사용자의 음악적 선호도를 반영하도록 하였다. 본 시스템의 성능을 평가하기 위해 12명의 실험자를 각각 3명씩 4그룹으로 나누어 실험하였으며 그 결과 87.5%의 추천 만족도를 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1163-1165
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• 2015

최근 들어, 사용자의 선호도를 고려한 음악추천 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 음악 추천 시스템은 사용자가 들었던 곡을 분석하여 유사한 노래를 추천하는 시스템을 사용하여 비슷한 성향에서 벗어나지 못한 추천으로 다양한 사용자의 선호도를 만족시키는데 한계가 있었다. 본 논문에서는 개인 정보인 성별, 나이, 지역, 계절, 장르에 가중치를 활용하여 각각의 개인에 가장 알맞은 음악 추천 시스템을 설계하고 구현한다.

• 지능정보연구
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• 제12권3호
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• pp.111-126
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• 2006

상황 인식은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 중요한 핵심 기술 중 하나이다. 본 연구에서는 상황 인식 기술을 사례기반 음악추천시스템에 접목시켰다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 음악청취의향 인식모듈과 음악추천 모듈로 구성된다. 음악청취의향 인식모듈은 사용자가 음악을 듣고 싶어 하는지 아닌지를 외부상황정보를 이용하여 추론한다. 사용자가 음악을 청취할 의향이 있다고 판단되면, 음악추천 모듈은 사용자와 유사한 성향을 보이는 다른 사용자들이 유사한 상황에서 주로 들었던 노래들을 사용자에게 추천한다. 제안 시스템과 전통적인 방식의 사례기반 음악추천시스템의 성능을 비교한 결과, 제안 시스템이 추천의 정확도에서 약 9% 포인트 높게 나타났다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.435-438
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• 2002

본 논문은 웹 상에서 음악을 듣는 사용자의 음악 취향을 평가 한 후, 취향에 맞는 인터페이스를 추천하는 시스템을 구현하였다. 초기 음악 취향 평가 단계에서는 평가 요소인 장르, 가수, 최신곡에 대한 사용자 데이터와 평가 요소에 대한 실험을 통해 얻은 중요도를 이용하여 퍼지측도.적분을 수행한다. 수행 결과 값이 높은 음악의 평가 요소에 의해 인터페이스를 추천하고, 추천된 인터페이스에 대한 선택 곡 수와 들은 시간으로 퍼지 추론을 통해 인터페이스에 대한 만족도를 평가한다. 평가된 만족도에 의해 중요도를 변경시킴으로써 사용자의 취향에 맞는 인터페이스를 제공하는 시스템 을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.533-536
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• 2015

모바일 음악 시장이 점차 커지고 있다. 하지만 현재 적용되는 서비스는 사용자가 선호할 만한 음악을 추천하기에는 정확도가 떨어진다. 본 연구에서는 음악 정보와 사용자의 음악적 성향을 분석해 협업 필터링기법으로 사용자가 보다 선호하는 음악을 자동으로 추천해주는 음악 추천 시스템을 제안한다. 본 시스템은 음원의 메타데이터에서 장르 데이터를 추출해서 장르별로 구분하고, STFT기법의 ZCR, Spectral roll-off, Spectral flux의 요소 벡터값을 추출하여 유사한 음원끼리 군집화를 한 후, TF-IDF기법으로 각 음원 가사의 무드를 분류한 다음, 이 요소들로 협업 필터링기법을 이용해 유사한 취향의 사용자를 발견해 자동 음악 추천을 하는 시스템을 제안한다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.591-596
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• 2007

본 연구에서는 상황 추론의 기능을 추천 시스템에 접목하였다. 연구의 대상 영역은 음악 추천 분야인데, 본 연구에서 제안하는 시스템은 세 개의 모듈, 즉 Intention Module, Mood Module 그리고 Recommendation Module로 구성되어 있다. Intention Module은 사용자가 음악을 청취할 의향이 있는지 없는지를 외부 환경의 상황 데이터를 이용하여 추론한다. Mood Module은 사용자의 상황에 적합한 음악의 장르를 추론한다. 마지막으로 Recommendation Module은 사용자에게 선정된 장르의 음악을 추천한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.56-59
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• 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.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2016년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.31-32
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• 2016

최근 음악 서비스 분야에는 감성추천 서비스가 시행되고 있다. 추천 시스템에 따라 내용 기반 추천 방식과 협업 기반 추천 방식으로 크게 구분할 수 있으며 대부분의 음악 서비스 분야에서는 많은 사용자들로부터 얻은 기호정보에 따라 사용자들의 관심사들을 자동적으로 예측하는 방법인 협업 기반 추천 방식으로 서비스를 운영하고 있다. 이에 따라 협업 기반 추천 방식을 사용하는 대표 음원 사이트 멜론과 벅스에서 음악 추천 서비스의 추천된 음악이 실제 감성과 맞는지 기쁨과 슬픔으로 분류하여 Russell의 감성 모형을 기준으로 가사의 5차 분류를 통해 곡의 감성을 분석하여 카테고리의 추천음악과 가사의 상관관계를 비교 연구하였다. 그 결과, 각 카테고리의 감성추천 음악과 실제 음악의 감성이 일치하는 부분도 있지만, 그 외 다양한 감정들이 도출되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.107-116
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• 2013

본 연구에서는 소셜 음악 사이트에서 사용자들이 음악 아이템을 청취한 횟수와 생성한 태그 정보를 혼합하여 음악을 추천하는 시스템을 제안한다. 현재, 상용화된 음악 추천 시스템들은 주로 사용자의 청취 습관과 외부적인 선호도 입력값을 기반으로 음악을 추천하고 있다. 그러나 이 방식은 아직 음악을 청취한 사용자가 많지 않은 새로운 음악이나 청취 정보가 없는 새로운 사용자의 경우 추천하는 데 어려움이 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 사용자가 선정한 키워드를 아이템에 부여하는 협업 태깅으로 생성된 태그 정보를 활용하였다. 태그의 의미를 파악하여 감정 표현의 정도에 따라 가중치를 부여한 뒤, 태그 점수와 청취 횟수를 혼합하여 음악 아이템의 선호도를 산출하였다. 이를 기반으로 사용자 프로파일을 생성하고 협업 필터링 알고리즘을 수행하였다. 제안하는 추천 방법의 효율성을 평가하기 위해서, 청취 습관 기반 추천, 태그 점수 기반 추천, 하이브리드 추천 방법의 세 가지 추천 방법에 대해서 정확도, 재현율, 그리고 F-measure를 계산하였다. 실험 결과에 대해 통계적 검증을 시행한 결과, 하이브리드 추천 방법이 다른 두 가지 방식보다 통계적으로 유의한 차이를 보여 성능이 우수한 것으로 나타났다.