본 논문에서는 사용자의 개인적 취향에 맞는 음악을 추천할 수 있는 사용자 감성/상황 정보 융합 기반의 협업 필터링의 확장을 이용한 음악추천시스템을 소개한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 확장된 협업 필터링 방식을 사용하여 추천을 해준다. 이를 위해 본 논문에서는 추천의 근거가 되는 감성과 무드를 Thayer 음악 무드 모델을 이용하여 총 12 가지의 감성 정보, 8 cluster 의 무드 정보로 분류했다. 또한 사용자의 상황 정보, 활동 & 날씨 & 시간에 대해서도 분류하였다. 분류된 정보는 음악감상 UI 를 이용하여 사용자 별 감성, 상황 그리고 음원의 무드 정보로 수집이 되었고, 수집된 정보를 기반으로 사용자 감성과 청취 곡 횟수를 퓨전하여 평가치 매트릭스를 만들었으며, 이를 바탕으로 단계적 협업 필터링에 의해 사용자 취향에 맞는 음악을 추천해 주는 방법이다.
본 논문에서는 사용자의 12가지 감성 정보와 음악의 8가지 무드 카테고리를 기반으로 음악을 추천해주는 시스템을 구현하였다. 사용자의 감성과 음악의 무드를 기반으로 음악을 검색하기 위해 전공자 집단 5명과 비전공자 집단 13명, 총 18명으로부터 감성 히스토리 정보와 무드 분류 정보를 얻었다. 감성 히스토리 정보는 참여자가 자신의 감성 정보를 지정하고 어떤 음악을 들었는지를 나타내며, 무드 분류 정보는 각 곡이 어떤 무드를 갖는지를 나타낸다. 위에서 얻어진 정보를 바탕으로 사용자의 감성 정보를 기반으로 3가지 각기 다른 추천 알고리즘을 구현했다. 첫 번째 알고리즘은 사용자 감성 정보를 기반으로 얻어진 유사도 곡 리스트 중 1위곡의 무드 정보를 이용하여 음악을 추천한다. 두 번째 알고리즘은 첫 번째 알고리즘에서 1위곡부터 20위곡까지의 무드 정보를 이용하여 음악을 추천한다. 마지막 추천 알고리즘은 사용자 감성 정보를 기반으로 얻어진 유사도 곡 리스트를 등록된 사용자들이 가장 많이 들었던 순서대로 정렬하여 음악을 추천한다.
최근 들어 음원 협회의 항소로 인해 음악 파일을 무료로 다운 받을 수 없게 되었다. 이로 인해, 유료 음악 사이트의 사용이 증가되었고,수익성이 커지고 있다.하지만 수요가 커진 것에 비해, 대부분의 음악 사이트들의 서비스는 음악 메일이나 휴대폰 전송 등에 그치고 있다. 따라서 사용자를 유치하기 위한 전략으로 추천시스템을 제안하고자 한다. 그 방법으로, 본 논문에서는 음악의 파형 변화를 분석하고, 사용자가 다운로드했던 파일의 리스트를 통하여 사용자 맞춤형 추천 시스템을 벡터 유사도를 통하여 구현하고자 한다. 음악에 대한 성분은 파형을 통하여 진폭과 진동수에 대한 특징 벡터를 추출한다. 그리고 사용자의 다운로드 리스트에 누적시킨다. 위의 두 절차를 통해 사용자의 리스트를 분석하여 비슷한 성분의 음악을 검색한다. 실험을 위해 사용되는 음악 성분에 대한 내용은 수치적인 데이터를 기반하고 있기 때문에 자동화가 용이했고, 빠른 연산 시간과 유동적인 검색 범위를 가질 수 있었다.
음악의 생산과 수요 증가와 함께 사용자의 장치에 저장되어 있는 음악을 관리하기 위한 관심 또한 증가하고 있다. 일반적으로 사용자는 음악을 효과적으로 관리하기 위해 재생 목록을 작성하고 이를 선택하는 방법을 사용하고 있다. 하지만 현재 사용되는 재생 목록의 작성 방법은 음악을 사용자가 직접 선택해야 하는 한계를 안고 있다. 따라서 재생 목록을 자동으로 작성하여 사용자에게 제공해주는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 음악사용의 상황과 취향을 고려하여 자동으로 재생 목록을 생성해주는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 음악적 무드 (Musical mood) 분류 시스템과 음악 추천 시스템, 두 가지 별개의 시스템으로 구성되어 있다. 사용자는 음악을 추천 받기 위해 단지 하나의 음악을 선택한다. 그러면 시스템은 자동으로 재생 목록을 생성하기 위해 선택된 음악과 유사한 무드의 음악을 재생 목록에 추가한다. 사용자는 재생 목록에 추가된 음악 중 자신의 취향에 맞지 않는 음악을 제거하여 취향에 적합한 음악을 반복적으로 추천 받을 수 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템의 실험과 평가를 위해 실제 음악을 수집하였으며 시스템을 통해 생성된 재생 목록을 분석하여 사용자의 취향이 보다 정확히 반영된 것을 확인하였다.
최근 음악 검색 연구에서 일반적으로 사용되는 방법은 키워드 중심의 텍스트 기반 검색방식, 음원의 특징 정보나 허밍 질의 처리 등을 이용하는 내용기반 검색 방식 등이 있다. 그러나 이러한 검색 방식은 단순히 원하는 음악을 질의에 따라 검색해 주며 인간의 감성을 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 질의에 의한 검색뿐만 아니라 질의한 음원과 감성정도가 같은 음원을 추천하는 인간 감성 기반 음악 검색 및 추천 시스템을 제안한다. 인간 감성 기반 음악 검색 및 추천 시스템은 크게 2가지 요소로 구성된다. 첫 번째는 사용자가 질의한 질의어를 분석하는 감성기반 검색추론엔진과 두 번째는 음원의 특징 정보 및 감성 정보를 가지고 있는 음원 감성 정보 데이터베이스로 구성된다. 사용자의 감성에 따라 음악을 검색하고 추천한다는 것은 향후 음반 산업에 큰 발전에 기여할 것으로 기대한다.
이 논문은 실시간으로 취득되는 뇌파를 기반으로 자동으로 음악을 추천하는 음악추천 기능의 시스템인 MyMusicShuffler 를 소개한다. 이 시스템은 뇌파 분석을 통한 사용자의 감성을 자동으로 분류하는 방식으로 멀티태스킹 환경에 익숙한 사용자들의 음악 청취를 위한 소모적인 상호작용을 없애는 새로운 방식의 인터페이스 환경을 실험하였다. 뇌파의 분석을 통하여 실시간으로 사용자의 감성 관련 반응을 반영하여 음악을 선택하여 제공하는 시스템이다. 이 논문은 개인의 감성적 반응에 의하여 상호작용하는 음악 추천 서비스인 MyMusicShuffler 시스템의 구현 내용을 설명할 것이다.
본 논문에서는 사용자가 음악을 직접 선곡하지 않고 락, 트로트, 댄스, 힙합, 발라드 등 5가지의 장르 중 사용자가 선호하는 음악의 장르를 추천하는 시스템을 구현하였다. 실시간으로 연주되는 음악에서 Bass Drum 신호를 추출ㆍ분석하여, 기본적으로 한 마디에 소요되는 시간, 주법, 진폭 등 세가지 파라메터를 이용하여 5가지 장르로 분류하였다 선택 곡 수와 들은 시간으로 퍼지 추론을 통해 각 장르에 대한 사용자 만족도를 평가한다. 평가된 만족도에 의해 사용자가 선호하는 장르의 음악을 제공하는 시스템을 제안한다.
본 연구에서는 P2P 네트워크 기반의 음악 추천 시스템을 새로이 제안하였다. 제안 시스템은 기존 Client-Server 환경의 추천 시스템과 달리 P2P 구조에서 사용자 peer들 간에 실시간으로 선호 음악 정보를 공유함으로써 보다 정확한 음악 추천을 할 수 있는 장점을 가진다. 추천 알고리즘으로는 협업 필터링 기술을 사용하였다. Peer 사용자의 음악 선호도 특성을 나타내는 사용자 프로파일(user profile)은 모든 합법적 음악파일이 포함하고 있는 고유 KID장르 색인을 사용하였기 때문에 기존 연구와 같이 부정확한 특징벡터 추출로 인한 시스템 성능 저하와 연산 부하를 줄일 수 있는 장점이 있다. 제안 시스템의 성능 평가는 국내 음악포탈 회사인 S사의 약 16주 분량 실제 사용자 음악 청취 기록과 유료 다운로드 기록을 바탕으로 다양하게 수행하였으며 그 실용성을 입증하였다.
소셜 네트워크를 비롯해 다양한 소셜 미디어 서비스들에서 대량의 멀티미디어 콘텐츠들이 공유되고 있다. 소셜 네트워크에는 사용자의 현재 상황과 관심사가 드러나기 때문에 이러한 특징들을 추천시스템에 적용한다면 만족도가 높은 개인화된 추천이 가능할 것이다. 또한 음악을 감정에 따라 분류하고 사용자의 소셜 네트워크를 분석해 사용자가 최근 느끼고 있는 감정이나 현재 상황에 대해 분석한 정보를 이용한다면 사용자의 음악을 추천할 때에 유용할 것이다. 본 논문에서는 음악을 분류하기 위한 감정 모델을 만들고, 감정모델에 따라 음악을 분류하여 소셜 네트워크에 나타나는 사용자의 현재 감정 상태를 추출하여 음악추천을 하는 방법을 제안하고 실험을 통해 제안한 방법의 유효성을 검증한다.
본 연구에서는 다차원 추천시스템을 기반으로 동영상 음악추천 시 평가 함수R을 극대화하기 위한 각 다차원 구성요소들은 무엇이고, 이들의 상대적 가중치에 대하여 연구하였다. 일반적으로 추천시스템의 구성변수가 많아질수록 평가 함수R을 극대화하는 것이 유리하나, 계산의 복잡성으로 예측성능과 추천유효성을 저해할 수 있어 구성변수의 증가와 추천 성능을 동시에 해결하는 것이 필요하다. 연구대상 음악동영상은 일반 영상과 달리 오디오 정보와 시선 정보를 싱크하여 감정의 흐름을 추론한다. 실험 대상자는 사용자가 선호할 것으로 예상되는 음악동영상을 추론하기 위하여 대학생으로 한정한다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.