• 경영정보학연구
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• 제2권2호
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• pp.217-229
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• 2000

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.367-372
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• 2023

본 논문에서는 기본적으로 음악 청각자극이 학습활동에 어떤 영향을 미치게 되는지를 뇌파를 통하여 분석하였다. 음악적 청각자극은 진정성향과 자극성향 그리고 선호음악과 비선호음악으로 나누어서 실험을 하였고, 학습활동 과제는 수학과제와 암기과제로 구분하여 실험하였다. 뇌파 실험에서 계측한 데이터는 인간의 집중과 관련이 있는 것으로 알려진 SMR파의 파워 스펙트럼으로 분석하여 정량적 비교에 활용하였다. 본 논문의 결과에서는, 음악이 자극으로 주어진 경우가 주어지지 않은 경우보다 파워가 크게 관측되었고, 과제의 유형과 관계없이 진정성향의 경우가 자극성향의 경우보다 뇌파의 파워가 더 크게 관측되었으며, 선호음악의 경우가 비선호음악의 경우보다 뇌파의 파워가 더 크게 관측되었다. 이들 결과로부터 음악 청각자극이 있는 경우, 진정성향의 음악의 경우, 선호음악의 경우가 상대적 경우보다 집중력을 높일 수 있을 것으로 추정한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.441-443
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• 2011

본 논문은 오디오 특징 분석을 기반으로 한 음악검색 방법에 대한 기술과 연구에 대한 내용이다. 본 연구에서는 크게 3가지의 주요 알고리즘을 이용하여 다 성음에서의 오디오 특징을 추출하고 3가지의 각자 다른 방식의 매칭 알고리즘을 기반으로 한 퓨전 매칭 방식을 제안한다. 오디오 특징으로는 메인 멜로디, 음악 구조를 분석한 세그먼테이션 정보를 이용한다. 본 연구에서 사용된 음악 DB는 음악 포털 서비스에서 제공하는 장르를 기반으로 한 8가지 장르에서 다양한 범위에서 2000곡을 선곡하였다. 오디오 특징 추출을 위한 알고리즘 개발과 매칭 알고리즘 개발을 위하여 음악 DB 2000곡 중 장르의 비율을 고려하여 100곡을 선정하고, 24명으로부터 1200개의 허밍을 녹음하였다. 24명중 3명은 대학에서 음악을 전공하고 나머지는 음악적 교육을 받은 경험이 없는 사람들이다. 1200개의 허밍을 분석한 결과 전체 허밍 중 60%정도가 노래의 시작 부분을 허밍하거나 노래를 불렀고, 30%정도는 하이라이트 부분을 허밍 하였다. 나머지 10%정도는 자신이 가장 자신 있는 부분을 불렀다. 이러한 분석 결과를 기반으로 가장 중요한 부분은 노래가 시작되는 부분에서의 멜로디를 정확하게 찾아내는 것이 무엇보다 중요하다는 것이다. 본 연구에서 검색결과의 평가는 MRR를 이용하여 측정하였다. MIDI DB를 사용한 경우가 다 성음에서 직접 멜로디를 추출한 경우보다 약간 성능이 우수하게 나왔으나 그 차이는 미미했다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘을 이용하여 PC상에서 사용할 수 있는 클라이언트 프로그램과 Android app를 개발하였다.

• 한국음향학회지
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• 제26권8호
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• pp.390-396
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• 2007

본 논문에서는 음성 인식과 음악 인식에서 뛰어난 성능을 보이는 Expectation-Maximization(EM) 알고리즘 기반의 패턴인식기법인 가우시안 혼합모델(Gaussian Mixture Model, GMM)을 이용하여 기존의 3GPP2 Selectable Mode Vocoder(SMV)의 실시간 음성/음악 분류 성능을 향상 시키는 방법을 제안한다 SMV의 음성/음악 실시간 분류 알고리즘에서 사용된 특징벡터와 분류방법을 분석하고, 이를 기반으로 분류성능향상을 위해 패턴인식 알고리즘인 GMM을 도입한다. 구체적으로, SMV의 음성/음악 분류알고리즘에서 사용되어진 특징벡터만을 선택적으로 사용하여 효과적인 GMM을 구성한 실시간 분류기법이 제시되었다. SMV의 음성/음악 분류에 적용한 GMM의 성능 평가를 위해 SMV 원래의 분류알고리즘과 비교하였으며, 다양한 음악장르에 대해 시스템의 성능을 평가한 결과 GMM을 이용하였을 때 기존의 SMV의 방법보다 우수한 음성/음악 분류 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.701-704
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• 2010

본 논문에서는 블로그의 포스트로부터 주요 키워드를 추출하여 노래 가사 데이터와 유사도를 분석, 해당 블로그 포스트에 적합한 음악을 추천하는 기법을 제안한다. 또한, 블로거가 포스트마다 제시한 태그들도 주요한 키워드로서 활용한다. 이를 위해서, 첫째로 TF-IDF 기법을 사용하여 텍스트로 구성된 포스트의 중요 키워드를 추출한다. 둘째로 포스트의 태그와 추출된 키워드를 기반으로 유사한 노래 가사를 LSA 기법으로 검색하여 가장 높은 유사도를 갖는 음악을 선택, 적합한 음악으로써 추천한다. 사용자 만족도 평가 실험을 통해서 제안하는 기법이 실제 추천에 적합한지 검증한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.167-174
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• 2009

음악은 다양한 하위 레벨 음악 특징을 통하여 인간의 감정을 유발시키거나 음악적 무드를 만들어낸다. 보통 음악은 하나 이상의 무드로 구성되며 이것은 음악간 유사도를 결정하는 데 주요한 단서로 사용된다. 본 논문에서는 음악의 무드 변화 패턴을 기반으로 하는 새로운 음악 검색 기법을 제안한다. 이를 위해서, 우선 모든 음악에 대해 유사한 하위 레벨 특징을 가지는 세그먼트로 나누고, K-means 군집화 알고리즘을 적용하여 유사한 특징을 가지는 클러스터로 그룹화한다. 각 클러스터에 대해 유일한 무드 심볼을 정의하고 나면, 각 음악의 무드 변화 패턴은 일련의 무드 심볼 시퀀스로 표현이 가능하다. 마지막으로 음악간 유사도를 측정하기 위해서 longest common subsequence (LCS)알고리즘을 적용한다. 제안된 검색 기법의 성능을 측정하기 위해 다양한 실험과 사용자 만족도 조사를 수행하고 결과를 분석한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.159-166
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• 2009

최근까지 장르나 무드 등의 정적 분류 기술자를 이용한 음악 정보 검색에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 정적 분류 기술자는 주로 음악의 다양한 내용적 특징에 기반하기 때문에 그러한 특징에 유사한 음악을 검색하는 데 효과적이다. 하지만 음악을 들었을 때 느끼게 되는 감정 내지 기분 전이를 이용하면 정적 분류 기술자보다 더 효과적이고 정교한 검색이 가능하다. 사람이 음악을 들었을 때 발생하는 감정 전이의 효과에 관한 연구는 현재까지 미비한 실정이다. 감정 전이의 효과를 체계적으로 표현할 수 있다면 기존의 음악 분류에 의한 검색에 비해 음악 추천 등의 새로운 응용에서 더 효과적인 개인화 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 음악에 의한 인간 감정 전이를 표현하기 위한 감정 상태 전이 모델을 제안하고 이를 기반으로 새로운 음악 분류 및 추천 기법을 제안한다. 제안하는 모델의 개발을 위하여 다양한 내용 기반의 특징을 추출하였으며, 고차원 특징 벡터의 차원 감쇄를 위하여 NMF (Non-negative Matrix Factorization)를 사용하였다. 성능 분석을 위한 실험에서 SVM (Support Vector Machine)을 분류기로 사용한 실험에서 평균 67.54%, 최대 87.78%의 분류 정확도를 달성하였다.

• 디지털콘텐츠
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• 12호통권127호
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• pp.78-79
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• 2003

음악을 더 재미있게! 더 편리하게! 종이악보에도 디지털 바람이 불었다. 그리고 그 바람의 선두에는 뮤즈북 스코어(www.musebook.co.kr)가 있다. 뮤즈북 스코어는 최근 개발 된 태블릿 PC를 이용해 수만 장의 악보를 저장해 연주할 수 있는 프로그램으로 음악인식기술을 이용한‘음악인식 전자악보’이다. 피아노 악보대에 종이악보 대신 태블릿 PC를 올려놓고 하드디스크에 저장된 MusicXLM 전자악보들을 마음대로 불러서 사용하는 뮤즈북 스코어는 피아노를 연주 하면 태블릿 PC의 마이크로 소리를 듣고 분석해 자동으로 페이지를 넘겨준다. 사용자의 연주속도 가 빨라지거나 느려지더라도 현재 연주위치를 계 속 추적하기 때문에 사용자는 연주에만 집중할 수 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제16권1호
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• pp.1-15
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• 2011

오늘날, 음악 서비스의 새로운 환경이 디지털 음악산업에 변화를 가져왔고. 다양한 형태의 음악 콘텐츠가 제공되고 있다. 따라서, 다양한 콘텐츠 확보가 독점적 경쟁 음악 시장에서 중요하다. 이러한 상황하에서, 웹 2.0은 다양한 소셜네트워크 환경을 제공하고, 소셜네트워크서비스는 기존의 정보중심 인터넷서비스와는 다른 인적관계를 중시한다. 모바일 소셜네트워크서비스는 모바일 기기사용이 증가함에 따라 사회적으로 이슈화 되고 있다. 네오위즈벅스는 음악 특성화된 소셜네트워크서비스인 세이클럽을 운영하는 네오위즈인터넷과 합병했다. 그리고 에스엠 엔터테인먼트와 콘텐츠관련 협약을 체결했다. 따라서, 통합법인은 확보된 디지털 콘텐츠와 소셜네트워크서비스를 연동시키는 비즈니스 모델을 확보, 운용하고 있다. 일반적으로 음악특화 소셜네트워크서비스는 광고기반 비즈니스 모델과 음악추천 시스템을 활용한다. 본 연구는 네오위즈벅스 사례를 소개함으로써, 웹 2.0, 모바일 소셜네트워크서비스, 스마트폰 등을 포함하는 유비쿼터스 환경에 알맞은 음악 유통사의 성공전략을 알아보고자 한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.67-74
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• 2016

본 논문에서는 믹스 음악을 위한 디지털 오디오 워터마킹 기술을 제안하였다. 믹스 음악은 기존에 저작권이 확보되어 있는 음악을 편집하여 한편의 오디오 클립에 다수의 음악이 포함되어 있는 재창조된 음악을 의미한다. 오디오 콘텐츠와 관련된 저작권료는 보통 완전체 오디오를 기준으로 부과된다. 그러나 믹스 음악의 경우에는 오디오 완전체를 모두 사용하는 것이 아니라 일부만을 이용하기 때문에 저작권료의 산정에서 저작권자와 사용자간의 분쟁의 소지를 갖고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 오디오 저작권료와 관련된 문제의 기술적인 해결 방법으로서 믹스 음악을 구성하고 있는 각각의 오디오 콘텐츠에 대하여 서로 다른 워터마크를 삽입하여 음악을 구분할 수 있는 워터마킹 기술을 제안하였다. 제안된 기술은 기존의 워터마킹 방법과 달리 믹스음악을 구성하는 각각의 오디오에 대하여 서로 다른 워터마크를 삽입하기 때문에 오디오 전체에 대하여 워터마크를 삽입하는 기존의 방법과 달리 오디오의 품질을 떨어뜨리는 단점이 있다. 이에 대한 기술적 해결로서 비 가청성이 강조된 이진 랜덤 열을 이용하고 워터마크 삽입에 따른 신호의 왜곡 특성이 가장 적은 크기 변조 오디오 워터마킹 기술을 이용하였다. 제안된 방법은 워터마크의 추출 특성을 통하여 성능을 검증하였다.