• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.391-400
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• 2007

기술의 발전으로 인하여, 대용량의 음악 데이터들을 저장하고 검색하는 것이 중요하게 되었다. 그러나 음악데이터들을 손쉽게 분류하고 검색하기 위한 방법론에 대한 집중적인 연구는 이루어 지지 않고 있다. 본 논문에서는 내용기반의 음악 분류/검색에 대한 새로운 방법론을 제안한다. 기존의 분류화 (classification) 방법들이 음악파일 전체에 대해서 수행하는데 비해 음악파일의 부분만을 분석하여 비슷한 성능을 낼 수 있다는 것을 보여 주었고, 소리의 톤(tone) 표현에 기반한 새로운 피쳐를 제안하여 기존의 피쳐들에 비해 효과적으로 분류를 할 수 있다는 것을 보여주었다. 또한 속도향상을 위한 여러가지 방법론들을 적용하여 실 제품 적용 시 보다 효과적인 방법론이 될 수 있음을 보여주었다. 제안한 방법론을 MuSE (Music Search/Classification Engine)엔진으로 구현함으로써 PC와 PDA상에서 잘 동작함을 보여주었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권1호
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• pp.32-55
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• 2018

The digitization of music has seen a considerable increase in audience size from a few localized listeners to a wider range of global listeners. At the same time, the digitization brings the challenge of smoothly retrieving music from large databases. To deal with this challenge, many systems which support the smooth retrieval of musical data have been developed. At the computational level, a query music piece is compared with the rest of the music pieces in the database. These systems, music information retrieval (MIR systems), work for various applications such as general music retrieval, plagiarism detection, music recommendation, and musicology. This paper mainly addresses two parts of the MIR research area. First, it presents a general overview of MIR, which will examine the history of MIR, the functionality of MIR, application areas of MIR, and the components of MIR. Second, we will investigate music similarity measurement methods, where we provide a comparative analysis of state of the art methods. The scope of this paper focuses on comparative analysis of the accuracy and efficiency of a few key MIR systems. These analyses help in understanding the current and future challenges associated with the field of MIR systems and music similarity measures.

• 대한산업공학회지
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• 제41권2호
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• pp.128-136
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• 2015

With the recent interests with culture technologies, many studies for recommendation systems have been done. In this vein, various music recommendation systems have been developed. However, they have often focused on the technical aspects such as feature extraction and similarity comparison, and have not sufficiently addressed them in user-centered perspectives. For users' high satisfaction with recommended music items, it is necessary to study how the items are connected to the users' actual desires. For this, our study proposes a novel music recommendation method based on serendipity, which means the freshness users feel for their familiar items. The serendipity is measured through the comparison of users' past and recent listening tendencies. We utilize neural networks to apply these tendencies to the recommendation process and to extract the features of music items as MFCCs (Mel-frequency cepstral coefficients). In that the recommendation method is developed based on the characteristics of user behaviors, it is expected that user satisfaction for the recommended items can be actually increased.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제29권4호
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• pp.329-336
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• 2008

Recently, causality analysis of source time series extracted from EEG or MEG signals is becoming of great importance in human brain mapping studies and noninvasive diagnosis of various brain diseases. Two approaches have been widely used for the analyses: one is independent component analysis (ICA), and the other is multiple signal classification (MUSIC). To the best of our knowledge, however, any comparison studies to reveal the difference of the two approaches have not been reported. In the present study, we compared the performance of the two different techniques, ICA and MUSIC, especially focusing on how accurately they can estimate and separate various brain electrical signals such as linear, nonlinear, and chaotic signals without a priori knowledge. Results of the realistic simulation studies, adopting directed transfer function (DTF) and Granger causality (GC) as measures of the accurate extraction of source time series, demonstrated that the MUSIC-based approach is more reliable than the ICA-based approach.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권10호
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• pp.399-406
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• 2021

콘텐츠 산업의 꾸준한 성장에 따라 수많은 콘텐츠 중에서 개인의 취향에 적합한 콘텐츠를 자동으로 추천하는 연구의 필요성이 증가하고 있다. 콘텐츠 자동 추천의 정확도를 향상시키기 위해서는 콘텐츠에 대한 사용자의 선호 이력을 바탕으로 하는 기존 추천 기법과 더불어 콘텐츠의 메타데이터 및 콘텐츠 자체에서 추출할 수 있는 특징을 융합한 추천 기법이 필요하다. 본 연구에서는 음악의 소리 데이터로부터 태그 정보를 분류하는 LSTM 기반의 모델을 학습하고 분류된 태그 정보를 음악의 메타 데이터로 추가하여, 그래프 임베딩 시 콘텐츠의 특징까지 고려할 수 있는 KPRN 기반의 새로운 콘텐츠 추천 방법을 제안한다. 카카오 아레나 데이터 기반 실험 결과, 본 연구의 제안 방법은 기존의 임베딩 기반 추천 방법보다 우수한 추천 정확도를 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권6호
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• pp.239-248
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• 2018

4차 산업혁명 시대가 도래하면서 기존 IoT에 감성지능이 포함된 신기술들이 연구되고 있다. 그 중 현재까지 다양하게 진행된 음악 서비스 제공을 위한 감성 분석 연구에서는 인공지능, 패턴인식 등을 활용한 사용자의 감성 인식 및 분류 등에만 초점을 맞추고 있는 상황이나, 사용자의 특정 감성에 해당하는 음악들을 어떻게 자동적으로 분류할지에 대한 감성별 음악 분류기법들에 대한 연구는 매우 부족한 상황이다. 본 연구에서는 최근 각광을 받고 있는 사람들의 감성과 관련된 음악관련 서비스를 개발할 시, 음악을 감성 범위에 따라 높은 정확도로 분류할 수 있도록 하는 감성 기반 자동 음악 분류기법을 제안한다. 데이터수집 시 Russell 모델을 바탕으로 설문조사를 하였으며, 음악의 특성으로 평균파장크기(Average amplitude), peak평균(Peak-average), 파장 수(The number of wavelength), 평균파장 길이(Average wavelength), BPM(Beats per minute)을 추출하였다. 해당 데이터들을 바탕으로 회귀 분석을 이용하여 다중회귀식을 도출하였으며, 각 감성에 대한 표준 수치들을 도출하여 새로운 음악 데이터와 해당 각 감성에 대한 표준 수치들과의 거리 비교를 통해 음악의 감성을 분류시키는 작업을 실시하였다. 이를 통해 나온 결과에 회귀분석을 통하여 나온 데이터를 대입하여 해당 데이터와 각 감성들의 비율을 통해 최종적으로 판단된 감성을 추출하였다. 본 연구에서 실험한 감성 일치율의 2가지 방식에 대해서 제안한 기법의 경우 70.94%, 86.21%의 일치율이 나왔고, 설문참가자들의 경우 66.83%, 76.85%의 일치율이 나옴으로써, 연구 기법을 통한 감성의 판단이 설문참가자들의 평균적인 판단보다 4.11%, 9.36%의 향상된 수치를 제공함을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.3673-3679
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• 2010

본 논문은 실용음악 전공자의 시창청음 교육을 위한 프로그램 개발 방향을 제시하고자 하였다. 실용음악 전공학생들을 대상으로 한 설문을 통한 내부 환경 및 기존 교재에 관한 분석이 논문의 출발점이며 이를 바탕으로 시창 부분과 청음 부분의 통합 학습 프로그램을 고찰하였다. 음악이론을 바탕으로 한 다양한 악곡의 활용, 리듬과 화성의 즉흥 표현을 위한 연습 방법 등이 프로그램 개발 내용의 핵심이다.

• 인문언어
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• 제2권1호
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• pp.287-301
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• 2002

Either in music or in language, sound plays its role by taking up the fixed multi-spaces in one's consciousness. Music space differs from auditory space whose aim Is to perceive the positions and identities of the outer things. While auditory space is based on the interests of the outer things, music space is based on the indifference. We discuss the notion of space because it is where symbols reside. Categorial perception about the phonemic restoration describes the ability of a listener how to use his own intelligence to acknowledge and fill the missing points; however, musical perception can be explained as a positive regression to avoid colloquial logic and danger of segmentation in the course of auditory experience and phonation acquisition by an infant. About the question on the difference of the listening to the language sound and other sound, auditory mechanism proceeds language sound the same as other types of sound. But there are another theories which claim that brain proceeds the farmer differently from the latter. The function of music has not been discovered as clear as that of language; music has much more meanings in comparison with language.

• 셀메드
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• 제7권2호
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• pp.6.1-6.2
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• 2017

Music therapy is a treatment for a range of disorders (physical, emotional, mental, and social) by using music. This article introduces traditional medical books, which mentioned relation between sounds and emotions or internal organs based on the five phases (五行) theory. And, authors provide the Korean traditional musical instruments related with five phases and Six Healing Sounds (六字訣).

• 전기학회논문지
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• 제59권2호
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• pp.445-451
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• 2010

This paper presents a threshold adaptation based voice query transcription scheme for music information retrieval. The proposed scheme analyzes monophonic voice signal and generates its transcription for diverse music retrieval applications. For accurate transcription, we propose several advanced features including (i) Energetic Feature eXtractor (EFX) for onset, peak, and transient area detection; (ii) Modified Windowed Average Energy (MWAE) for defining multiple small but coherent windows with local threshold values as offset detector; and finally (iii) Circular Average Magnitude Difference Function (CAMDF) for accurate acquisition of fundamental frequency (F0) of each frame. In order to evaluate the performance of our proposed scheme, we implemented a prototype music transcription system called AMT2 (Automatic Music Transcriber version 2) and carried out various experiments. In the experiment, we used QBSH corpus [1], adapted in MIREX 2006 contest data set. Experimental result shows that our proposed scheme can improve the transcription performance.