• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.288-291
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• 2011

기존 음악 장르 분류의 경우 음악의 특징 추출 또는 기계학습을 중점적으로 연구되어왔다. 하지만 자동 분류에 필요한 장르 데이터는 음악을 제공하는 웹 사이트마다 다르고, 각 웹 사이트의 장르 분류는 해당 음악이 아닌 앨범의 장르를 표시한다. 보다 나은 자동 분류를 위해서는 일관된 장르 데이터의 제공이 필요한데, 본 논문에서는 이러한 연구의 일환으로 여러 웹사이트에서 수집한 장르 데이터에 따른 판별 성능을 분석하였다. 분석 결과 장르 분류 방법에 따라 신경망 학습 및 판별성능이 큰 차이가 발생하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.280-282
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• 2006

저장매체의 대용량화와 인터넷을 이용한 디지털 음원의 활성화로 개인이 소유하는 음원이 급속도로 증가하고 있다. 많은 양의 음원을 보유하고 있는 상황에서 사용자의 편의를 증가시키기 위하여 다양한 검색/분류 방법들이 개발되고 사용되고 있다. 본 논문에서는 음원에 사용된 표현방식이나 디렉토리 구조, 파일이름, 텍스트 태그 등에 독립적으로 적용될 수 있도록 디지털 신호처리 이론에 기반하여 파형데이터를 분석하고, 화성학 이론에 기반한 패턴매칭 기술을 응용하여 음악의 장르와 나아가 분위기를 기반으로 분류하는 방법을 제시한다.