• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.161-170
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• 2023

본 연구는 음원 스트리밍 서비스 및 e-service 관련 기존 연구를 바탕으로 음원 스트리밍 플랫폼에 대한 선택요인들을 도출하고, 각 요인들 간의 중요도를 파악하기 위해 AHP기법을 실시하였다. 본 연구의 결과, 음원 스트리밍 플랫폼의 1단계 선택요인들인 안전성, 경제성, 정보성, 편리성, 응답성 중에서 경제성이 가장 중요한 요인으로 나타났다. 1단계 요인과 2단계 요인의 가중치를 종합화한 결과에서는 합리적인 가격이 가장 중요한 요인으로 나타났다. 마지막으로 성별과 연령에 따라 음원 스트리밍 플랫폼의 선택요인간 중요도 차이의 유무를 판단하고자 추가적인 분석을 실시하였다. 본 연구를 통해서 소비자들이 음원 스트리밍 플랫폼를 이용할 때 가장 중요하게 고려하는 요인이 무엇인가를 파악할 수 있을 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제36권6호
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• pp.436-441
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• 2017

음악 유사도 계산은 음악 검색 시스템 구현에 있어서 필수적인 구성 요소이다. 본 논문은 음악 검색 중에서 커버곡 검색에 대해서 다룬다. 크로마 n-gram을 이용한 커버곡 검색에 있어서 특징 DB 저장 공간을 줄이고 성능을 향상시키기 위해서 t-tab n-gram을 제안하고, n-gram 선택 방법, n-gram 집합 간 비교 방법에 관해서 연구하였다. 공개되어 있는 커버곡 데이터셋에서 실험을 수행하여 제안된 방법이 저장 공간을 줄이면서 동시에 커버곡 검색 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권4호
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• pp.74-85
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• 2020

In this study, we investigated the necessity and limitations of music composition required in TV documentary by conducting in-depth interviews with 20 music directors currently working at Korean Broadcasting System (KBS). Our research has shown that composition of music is necessary. However, in reality, it is difficult to use the composed music due to problems such as time and cost of composing and trust in the music composer; so music libraries, film music, or other music are used instead of the composed music in many situations. However, at the time when companies like its rival Netflix are aware of the importance of sound, the impact of Netflix could lead to a decline in the quality of terrestrial TV, which could lead to a weakening of competitiveness. Recently, in the case of sound programs, the sales of secondary works are active due to "internet uploading using YouTube" or "exporting programs", but the sales have been hindered by restrictions on the use of copyrighted works. The music source of library is said to be the one whose copyright problem has been resolved. In this study, we show that the composed music is an ultimate alternative to TV documentaries, since the library music is sometimes suspended due to the situations of management companies.

• 한국도서관정보학회지
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• 제41권3호
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• pp.205-224
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• 2010

본 연구의 목적은 음악자료 중 1차자료로서 모든 음악활동의 기초가 되는 악보자료의 활용을 위한 효율적인 관리의 기초를 마련하기 위한 것이다. 이를 위해 악보자료에 대해 문헌연구를 통해 악보자료 관리에 대하여 선정 및 수집 조직 이용서비스에 대한 제반사항을 고찰하였다. 그리고 이를 기초로 현재 대전 충남지역 대학도서관의 악보자료 관리현황에 대해 조사한 후, 현재 악보자료 관리의 문제점을 파악하고 이후의 효율적인 관리를 위한 과제를 제시하였다.

• 성인간호학회지
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• 제20권2호
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• pp.321-330
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• 2008

Purpose: This study was intended to determine how the choice of music affects the physiological and psychological status of women college student during music therapy. Methods: A nonequivalent experimental group pretest-posttest design was used. 19 out of 54 subjects were assigned to listen to their favorite music and 17 to their unfavorite music for 20 minutes using MP3 players and headphones. Anxiety, blood pressure, pulse and blood glucose levels of the subjects were measured before treatment. The data was analyzed by Mann-Whitney and Wilcoxon signed rank test using the SPSS/WIN 10.0 program. Results: The result showed that systolic blood pressure, blood glucose and anxiety level decreased significantly in the favorite music group. however systolic blood pressure, pulse rate and anxiety level increased significantly in the unfavorite music group. The favorite music group showed a significantly higher level of satisfaction than the unfavorite music group. Conclusion: Choice of music affects the physiological and psychological status of an individual. Favorite music listening would enhance the effect of music therapy. Therefore, selection of music must be considered in light of the subject's preference and characteristics.

• 한국음향학회지
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• 제26권5호
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• pp.207-213
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• 2007

본 연구에서는 스펙트럼 분석과 신경망을 이용한 효과적인 음성/음악 분류 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 스펙트럼을 분석하여 스펙트럴 피크 트랙에서 지속성 특징 파라미터인 MSDF(Maximum Spectral Duration Feature)를 추출하고 기존의 특징 파라미터인 MFSC(Mel Frequency Spectral Coefficients)와 결합하여 음성/음악 분류기의 특징으로 사용한다. 그리고 신경망을 음성/음악 분류기로 사용하였으며, 제안하는 방법의 성능 평가를 위해 학습 패턴 선별과 양, 신경망 구성에 따른 다양한 성능 평가를 수행하였다. 음성/음악 분류 결과 기존의 방법에 비해 성능 향상과 학습 패턴의 선별과 모델 구성에 따른 안정성을 확인할 수 있었다. MSDF와 MFSC를 특징 파라미터로 사용하고 50초 이상의 학습 패턴을 사용할 때 음성에 대해서는 94.97%, 음악에 대해서는 92.38%의 분류율을 얻었으며, MFSC만 사용할 때보다 음성은 1.25%, 음악은 1.69%의 향상된 성능을 얻었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.707-710
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• 2009

본 논문에서는 감성 모델을 이용하여 음악을 정렬한 후, 이를 바탕으로 음악을 탐색하는 인터페이스를 제안한다. 먼저 다양한 곡들에 대한 Arousal-Valence 요소를 설문조사 한 후, 곡들의 다양한 audio feature 들과 Arousal-Valence 요소들간의 상관관계를 계산하여, AV모델을 수립한다. 그 후, 다양한 음악들을 수립된 AV모델에 대하여 정렬을 하여 음악을 배치한 후, 이를 마우스를 이용하여 탐색하는 인터페이스를 제공한다. 기존의 관련 인터페이스보다 더욱 직관적으로 원하는 곡을 선택할 수 있게 하기 위해서, 마우스의 위치에 따라서 여러 음악들이 페이드 인/아웃 되게 하였으며, 여러 가지 모드의 인터페이스를 제공하여, 사용자가 가장 편리한 인터페이스를 사용할 수 있게 하였다. 사용자는 본 음악 탐색 인터페이스를 이용하여, 더욱 감정적으로 원하는 음악을 쉽게 찾을 수 있게 된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.69-76
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• 2015

User's selection of music is largely influenced by private tastes as well as emotional states, and it is the unconsciousness projection of user's emotion. Therefore, we think user's emotional states to be music itself. In this paper, we try to grasp user's emotional states from music selected by users at a specific context, and we analyze the correlation between its context and user's emotional state. To get emotional states out of music, the proposed method extracts emotional words as the representative of music from lyrics of user-selected music through morphological analysis, and learns weights of linear classifier for each emotional features of extracted words. Regularities learned by classifier are utilized to calculate predictive weights of virtual music using weights of music chosen by other users in context similar to active user's context. Finally, we propose a method to recommend some pieces of music relative to user's contexts and emotional states. Experimental results shows that the proposed method is more accurate than the traditional collaborative filtering method.

• 전기학회논문지
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• 제62권11호
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• pp.1598-1603
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• 2013

Recently, researches on analyzing relationship between the state of emotion and musical stimuli are increasing. In many previous works, data sets from all extracted channels are used for pattern classification. But these methods have problems in computational complexity and inaccuracy. This paper proposes a selection of optimal EEG channel to reflect the state of emotion efficiently according to music listening by analyzing stochastic feature vectors. This makes EEG pattern classification relatively simple by reducing the number of dataset to process.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제11권2호
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• pp.124-128
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• 2011

Music emotion recognition is currently one of the most attractive research areas in music information retrieval. In order to use emotion as clues when searching for a particular music, several music based emotion recognizing systems are fundamentally utilized. In order to maximize user satisfaction, the recognition accuracy is very important. In this paper, we develop a new music emotion recognition system, which employs a multilabel feature selector and multilabel classifier. The performance of the proposed system is demonstrated using novel musical emotion data.