KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.5
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pp.1870-1880
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2015
In this paper, we studied facial impression construction with smartphones in a series of experiments with two smartphone applications: SmartRing and SystemSens+. In the first experiment, impressions of faces associated with different music genres (trot vs. classical) were compared to impressions formed from a facial image alone along the social warmth and intelligence dimensions. In the second experiment, the effect of similarity attraction was investigated by manipulating the extroversion of facial images. Results indicated that impressions of faces cannot only be constructed along the social warmth and intelligence dimensions, but can also be made more or less attractive based on their similarity to the viewer's personality. Our experiments provide interesting insights into facial impressions formed in a smartphone environment.
Fashion is one of the characteristics which represents the comtemporary sociocultural signifiant. A style that a certain stream of fashion brings is not just limited in fragmentary tendencies and fads. That can be a code to communicate and function as a medium in itself. Music has been displaying it's power to fashion while fashion has been exercising it's influence over the music. There is an inseparable relationship between music and fashion in terms of expressing our images of the world: fashion delivers them through visuality and music does it by sound. Both fashion and music are reflecting our society as well as they are influencing on sociocultural aspects generally. Whenever music has been changed new youth culture has been made and this culture has been expanded with forming some distinct fashion trends. The study focuses on identifying the relations between pop music and fashion styles which are occupying positions firmly on the bases of youth culture through analysing the relations between the fashion styles and music genres which are used in sub-culture groups to express their own identities and consciousness from a point of semiotics. In conclusion, subculture is the exit of their escaping from the compelling inconsistency cause by the condition of people's life and the way for them to solve through cultural sublimating for themselves. People come up with distinctive style of music and fashion to express their resistant signifie in their symbolic way. In addition, a particular music trend has much to do with a contemporary fashion style. In the relationship between music and fashion, there have been the subtle mechanism to boost and influence and some crucial similarity each other to signify inner values of the times. This study lets us realize that fashion is not only a popular style of clothes, hair, etc. at a particular time or place but also a medium to communicate and to guarantee polysemous identity by functioning as a flexible tool to exchange contemporary sociocultural meanings.
In this study, we introduced the technique of matching classical music using deep learning to design soundscape that can help the viewer appreciate painting and proposed an evaluation index to evaluate how well matching painting and music. The evaluation index was conducted with suitability evaluation through the Likeard 5-point scale and evaluation in a multimodal aspect. The suitability evaluation score of the 13 test participants for the deep learning based best match between painting and music was 3.74/5.0 and band the average cosine similarity of the multimodal evaluation of 13 participants was 0.79. We expect multimodal evaluation to be an evaluation index that can measure a new user experience. In addition, this study aims to improve the experience of multisensory artworks by proposing the interaction between visual and auditory. The proposed matching of painting and music method can be used in multisensory artwork exhibition and furthermore it will increase the accessibility of visually impaired people to appreciate artworks.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.47
no.1
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pp.73-79
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2010
Emotion intelligence computing is able to processing of human emotion through it's studying and adaptation. Also, Be able more efficient to interaction of human and computer. As sight and hearing, music & image is constitute of short time and continue for long. Cause to success marketing, understand-translate of humanity emotion. In this paper, Be design of check system that matched music and image by user emotion keyword(irritability, gloom, calmness, joy). Suggested system is definition by 4 stage situations. Then, Using music & image and emotion ontology to retrieval normalized music & image. Also, A sampling of image peculiarity information and similarity measurement is able to get wanted result. At the same time, Matched on one space through pared correspondence analysis and factor analysis for classify image emotion recognition information. Experimentation findings, Suggest system was show 82.4% matching rate about 4 stage emotion condition.
Recently, the study of efficient way to store and retrieve enormous music data is becoming the one of important issues in the multimedia database. Most general method of MIR (Music Information Retrieval) includes a text-based approach using text information to search a desired music. However, if users did not remember the keyword about the music, it can not give them correct answers. Moreover, since these types of systems are implemented only for exact matching between the query and music data, it can not mine any information on similar music data. Thus, these systems are inappropriate to achieve similarity matching of music data. In order to solve the problem, we propose an Efficient Query-By-Humming System (EQBHS) with a content-based indexing method that efficiently retrieve and store music when a user inquires with his incorrect humming. For the purpose of accelerating query processing in EQBHS, we design indices for significant melodies, which are 1) frequent melodies occurring many times in a single music, on the assumption that users are to hum what they can easily remember and 2) melodies partitioned by rests. In addition, we propose an error tolerated mapping method from a note to a character to make searching efficient, and the frequent melody extraction algorithm. We verified the assumption for frequent melodies by making up questions and compared the performance of the proposed EQBHS with N-gram by executing various experiments with a number of music data.
Database community focuses on the similar music retrieval systems for music database when a humming query is given. One of the approaches is converting the midi data to time series, building their indices and performing the similarity search on them. Queries based on humming can be transformed to time series by using the known pitch detection algorithms. The recently suggested algorithm, scaled and warped matching, is based on dynamic time warping and uniform scaling. This paper proposes Humming BIRD(Humming Based sImilaR mini music retrieval system) using sliding window and center-aligned scaled and warped matching. Center-aligned scaled and warped matching is a mixed distance measure of center-aligned uniform scaling and time warping. The newly proposed measure gives tighter lower bound than previous ones which results in reduced search space. The empirical results show the superiority of this algorithm comparing the pruning power while it returns the same results.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.7
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pp.768-774
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2016
This paper deals with a method to recommend the combination of items as a group according to similarity to handle application area such as fashion and cooking, while the previous methods recommend single item such as a book, music or movie. Collaborative filtering is a method to recommend an item selected by users with similar tendency based on similarity between users. In this paper, the proposed method generates a set of frequent items based on collaborative filtering and association rules and recommends a group by similarity between groups. To show the validity of the proposed method, experiments are performed with purchase data collected from e-commerce for four months.
Collaborative filtering is one of the most successfully used methods for recommender systems and has been utilized in various areas such as books and music. The key point of this method is selecting the most proper recommenders, for which various similarity measures have been studied. To improve recommendation performance, this study analyzes problems of existing recommender selection methods based on similarity and presents a method of dynamically determining recommenders based on the rate of co-rated items as well as similarity. Examination of performance with varying thresholds through experiments revealed that the proposed method yielded greatly improved results in both prediction and recommendation qualities, and that in particular, this method showed performance improvements with only a few recommenders satisfying the given thresholds.
I scrutinized the idea that Parhae Marek was inherited from Kokuryo which was presented in "The study on the Marek" published in the journal of the Korean Society of Costume 55-5, and concluded the following results: 1. The Marek which Samguk sagi recorded is the red head scarf used for dancers who do Koguryo dance in the Babarian Music System in Tang dynasty. Since its original record Tong dian tells that Kokuryo performers' costumes then had strikingly changed and Quichi and GaoChang dancers also wore Marek, so the idea that Marek was originated from Koguryo should be reconsidered. 2. Considering the Yaksoori mural's indistinguishable condition as well as the same scenes from other Kokuryo mural paintings, I can't evidently tell that the first person who carries shouldering drum puts Marek on. 3. should be pronounced [Mal] for the meaning of a head scarf and its definition can't be limited only for the sash type. 4. Diverse historical data on head scarves deny the assumption that the sash type of hairband would have been succeeded from Kokuryo to the Parhae Marek. 5. The Marek of Princess Junghyo's mural painting can be an example that shows the costume of Tang influenced Parhae's. But the similarity in styles of costume between contemporary countries doesn't mean their reciprocal racial or political identity.
Kim, Na-Ri;Kwon, Ji-Yong;Yoo, Min-Joon;Lee, In-Kwon
한국HCI학회:학술대회논문집
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2008.02a
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pp.739-743
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2008
In this paper, we introduce a method for automatically generating accompaniment music, according to user's input melody. The initial accompaniment chord is generated by analyzing user's input melody. Then next chords are generated continuously based on markov chain probability table in which transition probabilities of each chord are defined. The probability table is learned according to reinforcement learning mechanism using sample data of existing music. Also during playing accompaniment, the probability table is learned and refined using reward values obtained in each status to improve the behavior of playing the chord in real-time. The similarity between user's input melody and each chord is calculated using pitch class histogram. Using our method, accompaniment chords harmonized with user's melody can be generated automatically in real-time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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