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.
아이튠즈, 스포티파이, 멜론 등 음악시장은 바야흐로 스트리밍의 시대로 접어들었고, 음악 소비자의 취향에 맞는 음악 선곡과 제안을 위해 음악장르 자동 구분 시스템에 대한 요구와 연구가 활발하다. 이전 논문에서 제안한 소프트 맥스를 이용한 딥러닝 음악장르 자동구분 투표 시스템을 더욱 발전시켜 생성적 적대 신경망(GAN)을 이용하여 이전 시스템의 미흡한 점이었던 장르 미분류 곡들에 대한 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 이전 연구에서는 전체 곡을 작은 샘플 로 나누고 각각의 샘플을 CNN 분석하여 그 결과들의 총합으로 장르 구분을 하는 투표 시스템으로 곡 장르분류 정확도를 높일 수 있었다. 하지만 곡의 스펙트로그램이 곡의 장르를 파악하기에 모호한 곡의 경우에는 미분류 곡으로 남겨놓을 수밖에 없었다. 이 논문에서는 생성적 적대 신경망을 이용하여 미분류 곡의 스펙트로그램을 판독하기 쉬운 장르의 스펙트로그램으로 바꾸어 미분류 곡의 장르 구분 정확도를 높이는 시스템을 제안하고 그 실험결과 기존 방식에 비해 우수한 결과를 도출해낼 수 있었다.
만화 장르의 새로운 유통 방식 중 하나로 시작한 웹툰은 성장을 거듭하며 스마트 미디어를 활용한 대표적인 콘텐츠 장르로 자리매김하였다. 웹툰은 영화나 드라마와 같이 다양한 콘텐츠 장르로 활용되면서, 문화적 파급력도 높아지고 있다. 본 연구는 이러한 웹툰의 흥행 성과에 영향을 미치는 요인들을 고찰함에 그 목적을 두고 있다. 웹툰의 성공 요인과 실무에서 활용될 수 있는 주요연구들이 부족한 상황에서 웹툰의 흥행을 결정하는 요인들을 순서회귀분석 방법을 통해 계량적으로 분석함으로써 산업적 시사점을 밝히고자 하였다. 그 결과, 구독자 평점, 좋아요의 수, OSMU 여부, 작가파워(작가의 전작개수), 그리고 장르와 그림체가 흥행에 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 이들 결과를 토대로, 평점과 좋아요의 수 등 웹툰 상에 제시되는 항목들을 중심으로 작품을 배치하는 구성이 필요하다는 점과 작가들을 활용한 마케팅적 접근에 대한 시사점을 얻을 수 있었다.
일부 음악 장르분류에 관한 기존 연구에서는 특징 추출을 위한 구간 선택 시 사람이 직접 음악의 주요 구간을 지정하는 방법을 사용하였다. 이러한 방법은 분류 성능이 좋은 반면 수작업으로 인한 부담으로 새롭게 등록되는 음악들에 대해 지속적으로 적용하기가 곤란하다. 이러한 이유로 최근 음악 장르 분류와 관련된 연구에서는 자동으로 추출구간을 선정하는 방법을 사용하고 있는데 이러한 연구의 대부분이 고정된 구간 (예, 30초 이후의 30초 구간)에서 특징을 추출하는 관계로 분류의 정확도가 떨어지는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 음악 전체 구간에 대하여 반복구간을 파악하고, 그 중 음악을 대표할 수 있는 단일 대표구간을 선정한 후, 대표구간으로 부터 특징을 추출하여 장르 분류 시스템에 적용하는 방법을 제안하였다. 실험 결과, 기존 고정구간을 사용한 방법에 비해 괄목할 만한 성능 향상을 얻을 수 있었다.
본 연구는 이미지의 장르의 차이가 사용자의 시각 피로도에 미치는 영향에 관한 연구이다. 실험은 20명의 대학생을 대상으로 각각 다른 감성반응을 위해 선정된 다큐멘터리, 사랑, 뉴스 및 스포츠 장르의 이미지를 각각 10장씩을 보여주고, 그에 따른 시각 피로도를 자율신경계 반응 측정(PPG, GSR,SKT)과 동공 영상 기록(동공 변화율) 및 주관적 설문(불쾌도, 긴장도, 피로도)을 하였다. 유의성 검증을 위하여 이미지의 장르를 독립변수로 그에 따른 종속변수를 개인차가 고려된 생리신호 결과와 동공 변화율(픽셀/초) 및 주관적 설문 응답 결과로 하여 일변량 분산 분석을 하였다. 본 연구를 통해 이미지의 장르에 따라 불쾌, 긴장 및 피로 할 경우 자율 신경계 반응의 특정한 패턴을 발견 할 수 있었다.
본 연구의 목적은 PC게임을 구성하는 주요한 요소 중 하나인 음악의 기능적 역할을 알아보는데 있다. 이를 위해 PC 게임의 장르별 테마음악을 분석 유목을 통해 구분한 후 다중 대응일치분석을 사용하여 '음악종류', '음악의 구조적 요소', '이미지' 간의 거리를 시각적으로 위치화하여 변인간의 관련성을 분석하였다. 그 결과 게임 장르별 음악의 종류와, 음악의 구조적 요소, 이미지의 특성별 공간의 위치적 차이가 있음을 확인하였다.
애니메이션은 영화와 마찬가지로 시나리오 구조와 스토리텔링에 의해 다양한 장르로 분류되어 관객들에게 웃음과 눈물, 감동을 선사하여 왔다. 이러한 시나리오 장르의 분류체계와 시나리오 작법은 희곡작법서의 학문에 기초를 두고 있다. 영화이론서 에서 주로 다루어지고 있는 시나리오 작법서와 장르별 분류체계는 그 제작기법과 스토리 라인에서의 차별성에도 불구하고 애니메이션에 그대로 적용시키는 오류를 범하고 있다. 애니메이션은 프레임 바이 프레임 촬영기법과 제작방식의 다양화에 기초한 영화 예술로서 학문적 가치를 가지고 있다. 실사영화 시나리오 작가에 비해 애니메이션 시나리오 작가가 절대적으로 부족한 우리나라의 경우 애니메이션 장르별 분류체계와 시나리오 작법에 관한 학문적 기초를 마련하는 연구가 절실히 필요하다. 본 논문에서는 애니메이션 작품분석을 통해 장르별 분류체계의 학문적 토대를 마련하고자 한다.
직장인들의 휴가와 학생들의 방학으로 활기찬 8월 한달이었다. 이번 조사기간(2006년 7월28일~ 2006년 8월27일)은 전월 같은 기간에 비해 전체 게임사용량이 약11%정도 증가했다. 이렇게 큰폭의 상승이 있었던데는 방학과 휴가시즌이 들어 있었던데다가 광복절을 끼고 연휴도 있었기 때문으로 분석된다. 장르별 활약상을 살펴보면<스페셜포스>, 그뒤를 바짝쫓는<서든어택> 등으로 대변되는 FPS가 국민장르라고할 만큼 변함없이 큰인기를 끌었다. RPG 장르에서는<리니지>, <리니지2> 그리고<월드오브워크래프트>가 치열하게 순위바꾸기를 하고 있는 양상이 지속되었다.
본 연구에서는 2000년대 중반 이후의 가요 CD 커버의 장르별 색채 특성에 대하여 분석하였다. 댄스, 락, 랩&힙합, 발라드의 4가지 장르로 구분하였고 KSCA (Korea Standard Color Analysis) 프로그램을 사용하여 각 이미지에서 5%이상 쓰인 주조색을 $L^*A^*B$, RGB, CMYK, 그리고 NCS 값으로 추출하여 색상 계열별로 사용 빈도를 정리하였다.
본 논문은 리얼리티를 기반으로 하고 있는 서바이벌 프로그램의 장르적 특성을 통해서 미디어 문화의 특성에 대해 살펴보는데 목적을 갖고 있다. 서바이벌 프로그램의 장르적 특성과 구성 형식은 기존의 해설적 양식의 프로그램에 비해, 수용자의 직접적인 상황의 체험을 통해서 전달되는 내러티브 구조는 실재의 상황을 전달함으로 수용자에게 직접적으로 투영되는 것으로 분석된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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