• 유통과학연구
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• 제17권9호
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• pp.127-131
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• 2019

Purpose - This study focuses on clues that can clearly amplify the effects of background music. Review which store environments have a direct and positive impact on consumer responses, such as purchases. Research design, data, and methodology - This study focuses on clues that can clearly amplify the effects of background music. The purpose of this study is to examine what kind of store environment, combined with background music, has a direct and positive effect on consumer reactions such as purchase, and suggest future research directions. Results - The manager decides to use background music in the store because it is relatively inexpensive and easy to identify the emotional response of the consumer. In addition, appropriate background music lowers the psychological purchasing barriers of consumers. Previous studies have often not conducted a basic review of whether consumers perceive background music when it is used in retail stores. For example, it is necessary to make sure that the volume of the background music is loud enough and that the noise is properly excluded despite the congestion of the store so that the pure influence of the background music on the consumer can be measured. A way for store managers to clarify and differentiate their identity is to create a unique and satisfying store atmosphere for their customers. In order to help customers focus on their purchases, store managers must use marketing elements to integrate the five senses. And they should plan background music aiming at synergy effect of these five senses. In other words, in order to make the store atmosphere positive, it is not enough to have a suitable visual design interior or background music in the store, and consumers should have the opportunity to smell, taste and touch it directly. Conclusions - In conclusion, we hope that the following issues will be studied by several scholars in the future. It should be clarified that the impact of background music on customers varies depending on the customer's movement in the store, the selection of the background music genre order, and the timing (interval) of background music exposure to the customer.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권4호
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• pp.195-200
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• 2015

최근 한국에서는 대부분의 사람들이 안드로이드 기반의 스마트폰을 사용하고 있고, 뮤직플레이어는 어느 스마트폰에서나 찾아볼 수 있다. 그러나 뮤직 플레이어들 중 사용자의 취향이나, 음악을 듣는 성향에 맞춰진 개인화된 애플리케이션은 찾아보기 힘든 실정이다. 본 논문에서는 음악을 분석하여 감정에 따라 자동으로 분류하고, 사용자가 입력한 감정에 따라 추천하며, 사용자의 선호도를 반영하는 기능을 제공할 뿐만 아니라, 음악을 색채를 통해 시각화함으로써 사용자가 음악을 보다 쉽게 느낄 수 있도록 구현된 감성 뮤직 플레이어를 제안한다. 이를 통해 사용자는 선곡의 어려움을 해소하고 자신에게 최적화된 애플리케이션을 사용할 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.509-516
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• 2017

본 연구의 목적은 유아음악교육에서 음원 사용의 실태, 디지털 음원 사용에 관한 사용 방법, 장점 및 이유, 단점 등을 파악하는데 있다. 연구대상은 유아음악교육에 관심을 가지고 활동에 참여하는 유아교사 8명으로 포커스 그룹 인터뷰를 통해 자료를 수집하였다. 연구 결과, [음원 사용 실태]는 <디지털 음원이 자주 사용됨>, <상황에 따라 직접 연주도 필요함>으로, [사용방법]은 <유료로 다운로드 후 카세트로 제공>, <노트북, 스마트폰으로 제공>으로, [사용 장점 및 사용 이유]는 <사용하기 편리함>, <연주하기 어려운 곡의 경우 요긴함>으로 [음원 사용 단점]은 <다양하지 못함>, <사용방법이 불편할 때도 있음>으로 주제가 분류되었다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제23권1호
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• pp.33-43
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• 2016

Along with the spread of digital music and recent growth in the digital music industry, the demands for music recommender are increasing. These days, listeners have increasingly preferred to digital real-time streamlining and downloading to listen to music because it is convenient and affordable for the listeners to do that. We use Bayesian learning through weight of listener's prefered music site such as Melon, Billboard, Bugs Music, Soribada, and Gini. We reflect most popular current songs across all genres and styles for music recommender system using user profile. It is necessary for us to make the task of preprocessing of clustering the preference with weight of listener's preferred music site with popular music charts. We evaluated the proposed system on the data set of music sites to measure its performance. We reported some of the experimental result, which is better performance than the previous system.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권5호
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• pp.1208-1222
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• 2024

Music resources are characterized by quantization, diversification and complication. With the rapid increase of the demand for music resources, the storage of music resources is very large. In order to improve the retrieval effect of music resources, a massive music resources retrieval method based on ant colony algorithm is proposed to effectively use music resources. This paper constructs autocorrelation function to extract pitch feature of music resource, classifies the music resource information by calculating feature similarity. Using ant colony algorithm to correlate the feature of music resource, gain the result of correlative, locate the result of detection and get the result of multi-module. Simulation results show that the proposed method has high precision and recall, short retrieval time and can effectively retrieve massive music resources.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.287-294
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• 2022

이 연구의 목적은 온라인 음악 플랫폼에서 부가가치서비스의 개념을 정의하고 온라인 음악 플랫폼에서 부가가치서비스를 사용하려는 사용자의 의향 모델을 제시하고 영향요인이 사용자의 의지에 미치는 영향을 탐색하는 것이다. 본 연구는 정보가치, 사회적 가치, 오락가치를 독립변수로, 플로우경험을 매개변수로, 자기인식을 매개변수로 하여 온라인 음악 서비스 플랫폼의 특성과 결합된 자극-반응 모델을 기반으로 하였다. 종속변수는 소비자의 사용의향으로 사용하였다. 본 연구에서는 SPSS와 AMOS 통계분석 도구를 이용하여 실증분석을 수행하였다. 결과는 온라인 음악 플랫폼의 부가가치서비스가 소비자의 플로우경험과 소비자의 사용의향에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 보였다. 본 연구는 온라인 음악 플랫폼 서비스의 이론적 결함을 채울 수 있으며, 이는 음악 플랫폼 사업자의 서비스 역량 향상 및 소득 향상에 긍정적이고 중요한 의미를 갖는다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.39-51
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• 2021

본 논문은 문헌 고찰 및 이론적인 배경을 토대로 음악과 명상의 상호 관련성 및 음악 명상 이미지 연출에 관해 탐색하며, 테레민 악기와 음악 명상의 연관성에 관해 논한다. 또한 연구자의 음악적 연출이 음악 명상의 취지와 목적에 부합하였는지 감성적 접근을 통한 음악 창작의 과정 및 작품 분석을 중심으로 서술한다. 본 연구에서는 음악의 청각적인 특성과 명상이 갖는 내적 요소에 감성적인 측면들을 발전시켜 서로의 연관성을 찾고 명상에서 음악으로 인한 내면적인 감성유발이 음악의 연출로 어떻게 다가설 수 있는지 구체적인 방안을 마련하였다. 본 논문은 테레민 악기를 활용하여 멜로디를 통한 감성적 접근의 음악 명상 적용 방안을 도출하였고, 작품이 표현하려는 내적 의미와 방법론을 객관화하여 학술적으로 접근하고자 하였다. 이러한 시도가 음악 명상 프로그램의 개발 및 음악 명상의 확장성에 기여할 수 있기를 기대한다.

• 말소리와 음성과학
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• 제10권3호
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• pp.19-29
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• 2018

We propose to use independent component analysis (ICA) and deep neural network (DNN) to detect music sections in broadcast drama contents. Drama contents mainly comprise silence, noise, speech, music, and mixed (speech+music) sections. The silence section is detected by signal activity detection. To detect the music section, we train noise, speech, music, and mixed models with DNN. In computer experiments, we used the MUSAN corpus for training the acoustic model, and conducted an experiment using 3 hours' worth of Korean drama contents. As the mixed section includes music signals, it was regarded as a music section. The segmentation error rate (SER) of music section detection was observed to be 19.0%. In addition, when stereo mixed signals were separated into music signals using ICA, the SER was reduced to 11.8%.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제4권3호
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• pp.99-106
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• 2017

This study does a qualitative and quantitative analysis of how music by humming is being used by music educators in the classroom. Music by humming is part division of music information retrieval. In order to define what a music information retrieval system is first I need to define what it is. Berger and Lafferty (1999) define information retrieval as "someone doing a query to a retrieval system, a user begins with an information need. This need is an ideal document- perfect fit for the user, but almost certainly not present in the retrieval system's collection of documents. From this ideal document, the user selects a group of identifying terms. In the context of traditional IR, one could view this group of terms as akin to expanded query." Music Information Retrieval has its background in information systems, data mining, intelligent systems, library science, music history and music theory. Three rounds of surveys using question pro where completed. The study found that there were variances in knowledge, training and level of awareness of query by humming, music information retrieval systems. Those variance relationships where based on music specialty, level that they teach, and age of the respondents.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.229-232
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• 2004

In this paper, we propose a robust music retrieval system based on the content analysis of music. New feature extraction method called Multi-Feature Clustering (MFC) is proposed for the robust and optimum performance of the music retrieval system. It is demonstrated that the use of MFC significantly improves the system stability of music retrieval with better classification accuracy.