본 논문에서는 Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC), Decorrelated Filter Bank (DFB), Octave-based Spectral Contrast (OSC), Zero-Crossing Rate (ZCR), 그리고 Spectral Contract/Roll-Off를 복합 특징벡터로 결합하여 Support Vector Machine (SVM)을 이용한 음악 장르 분류 시스템을 설계하였다. 기존 방식에서는 전체 학습 데이터에 대한 특징벡터를 정규화를 한 후 SVM 모델을 생성하여 분류를 시행하였다. 본 논문에서는 비교 대상이 되는 한 쌍의 클래스에 대해서 One-Against-One (OAO) SVM으로 모델을 생성할 때 선택된 두 클래스의 특징벡터에 대해서만 정규화를 시행하는 방식을 제안한다. 기존 정규화 방식을 이용하면 단일 특징벡터로 OSC를 사용할 경우에는 60.8%, 복합 특징벡터를 모두 이용하는 경우에는 77.4%의 인식율을 얻을 수 있었다. 또한, 제안된 정규화 방식을 이용하면 OSC와 복합 특징벡터에 대해서 각각 8.2%와 3.3%의 추가적인 성능 향상을 얻을 수 있었다.
음악 장르 분류를 위해서 다양한 종류의 특징 벡터들이 이용되고 있다. 대표적인 short-term 특징 벡터들로는 mel-frequency cepstral coefficient (MFCC), decorrelated filter bank (DFB), octave-based spectral contrast (OSC) 등이 있으며, 이들의 long-term variation이 함께 이용된다. 본 논문에서는 OSC 특징을 추출하는데 있어서 하나의 옥타브 밴드 뿐만 아니라 다중 옥타브 밴드를 동시에 이용하여 옥타브 밴드 간 상관관계를 함께 반영할 수 있도록 하였다. 2012년도 music information retrieval evaluation exchange (MIREX) 평가회의 mixed 장르 분류 분야에서 4위를 한 알고리즘에 다중 옥타브 밴드를 이용한 결과, GTZAN과 Ballroom 데이터베이스에 대해서 각각 0.40% 포인트와 3.15% 포인트의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
잡음이 있는 환경에서 음악을 들을 경우 잡음의 영향으로 인해 명료한 음악의 청취가 힘들다. 본 논문에서는 잡음 환경에서 오디오 신호를 자동으로 변화시킴으로써 잡음 환경에서의 오디오 청취 경험을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 구체적으로, 잡음이 있는 환경에서 밴드 별 오디오 신호의 지각적 크기가 잡음이 없는 경우와 비슷해지도록 오디오 신호를 변화시키는 방법을 제안하였다. 이를 위해 Moore의 라우드니스 지각 모델을 도입하였으며, 기존의 음성 강화를 목적으로 한 논문을 더욱 발전시켜 48kHz로 샘플링된 전대역 신호를 증폭시키는 기법을 제안하였다. 잡음이 심할 때에는 라우드니스를 복원시켜도 명료성이 떨어지므로 이를 위해 라우드니스를 복원하는 데에 그치지 않고 일부러 고주파의 라우드니스를 약간 더 증폭하는 방법도 제안하였다. 실험 결과를 통해 우리는 제안된 알고리즘이 잡음 환경에서의 오디오 청취 경험을 얼마나 향상시킬 수 있는지를 알 수 있었다.
인간과 컴퓨터의 상호 작용 (Human Computer Interface) 기술의 중요성이 더욱 커지고 있으며 HCI에 대한 연구가 진행됨에 따라 사용자의 직접적인 입력에 의한 컴퓨터 반응이 아닌 감정 추론 혹은 사용자 의도에 따른 컴퓨터 반응에 대한 연구가 증가되고 있다. 스트레스는 현대 인간 문명사회에서의 피할 수 없는 결과이며 복잡한 현상을 나타내며 통제 유무에 따라 인간의 활동능력은 심각한 변화를 받을 수 있다. 본 논문에서는 인간과 컴퓨터의 상호 작용의 일환으로 스트레스를 통해 증가된 심박변이도 (HRV)와 가속도 맥파(APG)를 측정한 후 스트레스를 완화시키기 위한 방안으로 음악을 이용한 지능형 감성 추천시스템을 제안하고자 한다. 사용자의 생체정보 즉, 스트레스 지수를 획득 및 인식하여 신뢰성 있는 데이터를 추출하고자 차분진화 알고리즘을 사용하였으며 이렇게 획득된 스트레스 지수를 단계별에 따라 시멘틱 웹 (Semantic Web)을 통해 감성추론을 하였다. 또한 스트레스 지수와 감성의 변화에 매칭 되는 음악 리스트를 검색 및 추천함으로써 사용자의 생체정보에 맞는 감성 추천시스템을 애플리케이션으로 구현하였다.
본 논문에서는 테이블탑 디스플레이을 기반으로한 RealBook에 대하여 제안한다. 전자책은 일반 종이책이 아닌 컴퓨터를 이용한 가상의 책으로써 사용자가 독서를 하는 도중 동영상 자료를 보거나 배경음악을 들을 수 있게 해주는 멀티미디어 콘텐츠이다. 또한, 테이블탑 디스플레이 플랫폼에서 사용하므로 손의 직접적인 터치를 이용하여 전자책과 사용자 간의 좀 더 다양한 상호작용이 가능하도록 한다. 테이블탑 디스플레이에서는 손가락의 터치 점을 이용하여 다양한 제스처를 정의할 수 있어서, 사용자가 기존 입력 장치에 비해 보다 효과적으로 전자책을 체험하는 것을 돕는다. 본 논문에서는 제안하는 방법은 기존 전자책과 차별화된 상호작용 디지털와 아날로그를 결함한 책(Real book)으로써 전자책에 대한 새로운 방향을 제시할 수 있고, 미디어 아트와 스토리텔링 기법을 접목시켜 사용자에게 정보 전달뿐만 아니라 예술과 오락 등을 제공할 수 있다. 앞으로 컴퓨터와 사용자간의 상호작용을 원활하게 할 수 있어 다양한 어플리케이션 개발에 활용될 수 있고 향후 미래 지향적 시스템이 될 것이다.
본 논문에서는 헤드폰의 음향적 특성과 주관적인 선호도간의 상관관계를 분석하고, 이로부터 음향적 특성을 이용한 주관적 선호도의 예측 가능성을 알아보았다. 헤드폰의 음향적 특성으로 좌, 우 채널에 대한 고조파 왜곡, 주파수 특성의 분산, 그리고 충격파 응답의 양이 상관 계수가 사용되었다. 이들 특성은 머리 모형을 이용하여 잡음이 없는 무향 환경에서 측정되었다. 주관적인 선호도는 음량감, 선명감, 공간감, 포만감, 전체적인 느낌의 5개 항목으로 점수화하여 나타내었다. 선호도 평가에는 음악 청취에 경험이 많은 12명의 청취자가 참여하였으며 샘플 음악은 가요, 팝, 경음악, 음성, 클래식의 5 종류의 음악이 사용되었다. 실험에 사용된 헤드폰은 밀폐형 4종, 개방형 2종 귓속 삽입형 2종 등 총 8개가 사용되었다. 주관적인 선호도는 이원 배치 법을 이용하여 주관적 선호도에 영향을 끼치는 요인을 분석하였으며 음향적 특성과 주관적인 선호도 점수 간의 상관 계수를 구하였다. 실험 결과 오른쪽 채널에서 측정된 주파수 크기 응답의 분산이 주관적인 선호도와 가장 높은 상관 계수를 갖는 것으로 나타났으며, 충격파 응답의 양이 상관 계수는 거의 상관 관계가 없는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 단일 채널 다성 음악에서 리듬 악기 신호를 블라인드 (blind) 방식으로 추출하는 방법을 제안한다. 상업적으로 판매되는 음악 신호는 대부분 2개 이하만의 혼합된 채널 형태로 사용자에게 제공되는 반면, 그 혼합 채널 신호에는 각각 가창 음원 (vocal)을 비롯한 많은 종류의 악기가 포함되어 있는 형태이다. 따라서, 혼합 신호의 개수가 음원 개수와 같거나 더 많은 상황을 가정하는 기존의 음원 분리 방법처럼, 혼합 환경이나 신호의 통계적 특성을 모델링하는 것 보다는, 특정 음원의 고유 특성을 활용하는 것이 이처럼 적은 개수의 혼합 신호만을 가지고 있는 환경 (underdetermined)에 더욱 적합하다. 본 논문에서는 다른 화성 악기와 혼합되어 있는 상창에서 리듬 악기 음원만을 추출하는 것을 목표로 한다. 비음수 행렬 인수분해 (NMF: Nonnegative Matrix Factorization)의 변형된 알고리즘인 비음수 행렬의 부분적 공동 분해 (NMPCF: Nonnegative Matrix Partial Co-Factorization)가 입력 행렬의 시간적인 속성과 주파수적인 속성에서 다양한 관계성을 분석하기 위해 활용된다. 또한 특정 시간 단위로 입력 신호를 파편화 (segmentation)하고, 파편들에서 반복적으로 발생하는 성분을 리듬 악기가 공통적으로 포함하고 있는 특성이라고 가정한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 일반적으로 받아들여질 수 있을 정도의 성능을 보여주지만, 기본적으로는 사전 정보를 활용하는 타악기 음원 분리 방식보다 우수하지는 않다. 그러나 블라인드 방식의 특성상, 사전 정보를 획득한기에 용이하지 않은 경우, 또는 사전 정보와 현격히 다른 리듬 악기가 연주되는 경우 등에 보다 유연하게 대응할 수 있다.
본 연구에서는 긍정감성과 부정감성을 각각 유발시키는 음향을 제시할 때에 반응자의 행동활성화체계(BAS)와 행동억제체계(BIS)의 개인차가 심박동변이도(HRV)에 어떤 영향을 미치는지를 조사하기 위하여, BAS와 BIS 민감성의 고저에 따라 네 집단으로 분류된 25명의 대학생(남:14명)에게 명상음악과 소음을 제시하고 심전도를 측정하였다. 심전도로부터 HRV의 전력스펙트럼밀도를 유도하여 3개의 주된 주파수영역에 대한 HRV의 전력을 구하였다[저주파수(LF : low frequency), 중간주파수(MF : medium frequency), 고주파수(HF : high frequency)]. 그 결과, 명상음악을 제시한 경우 BIS와 BAS가 모두 낮은 집단에 비하여 BIS는 낮고 BAS가 높은 집단의 MF/(LF+HF)가 유의하게 높았다. 아울러, 전자의 집단에서 명상음악 청취시가 소음 청취시에 비하여 MF/(LF+HF)가 더 높은 경향을 보였으나, BIS가 높은 경우에는 BAS의 민감성에 관계없이 이러한 경향성을 보이지 않았다. 이 결과는 BIS는 낮고 BAS가 높은 집단은 다른 집단에 비하여 명상음악과 같은 긍정감성에 더 민감하며, MF/(LF+HF)는 긍정 및 부정감성을 평가할 수 있는 지표로 사용될 수 있음을 시사한다.
음성을 비롯하여 음악, 음향 등을 포함하는 오디오 신호는 멀티미디어 콘텐츠를 구성하는 매우 중요한 미디어 타입이며, 미디어 기록 매체와 네트워크의 발전으로 인한 데이터 양의 급격한 증대는 수동적 관리의 어려움을 유발하게 되고, 이로 인해 오디오 신호를 자동으로 구분하는 기술은 매우 중요한 기술로 인식되고 있다. 다양한 오디오 신호를 분류하기 위한 오디오 신호의 특징을 추출하는 기술은 많은 연구들을 통해 발전하여 왔으며, 본 논문은 오디오 콘텐츠 자동 분류에서 높은 성능을 갖는 오디오 신호 특징 추출에 대해서 분석한다. 그리고 특징 분류기 중에서 안정적인 성능을 가지는 SVM을 사용한 오디오 신호 분류 방법을 알아본다.
인터넷을 통한 전자상거래의 급격한 발전으로 현재는 사용자가 이동하는 상황에서도 전자상거래가 이루어지고 있다. 즉 M-Commerce의 발전방향은 기존의 고가의 물품에 대해서가 아니라 문서, 음악 파일, 동영상과 같은 소액에 대한 상거래가 급격히 발전할 것이다. 이로 인해 현재 소액결제시스템이 발전하고 보급되어있는 상태이다. 하지만 기존의 소액결제 시스템의 문제점인 사용자 익명성에 관한 부분에 대하여 본 논문에서는 OTP형식의 소액결제시스템에서의 새로운 프로토콜을 제안하였다. 거래가 이루어지기전에 이미 서로의 인증이 되는 고객과 이동통신업체에 중점을 두어 고객이 직접 인터넷 콘텐츠 공급업체에 개인정보를 입력하지 않아도 인증을 할 수 있도록 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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