• International journal of advanced smart convergence
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• 제6권2호
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• pp.9-15
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• 2017

According to a recent survey, most elementary and secondary school students nationwide are stressed out by their academic records. Furthermore most of high school students in Korea have to study under the great duress. Some of them who can't overcome the academic stress finalize their life by suiciding. A study has found that it is one of the leading causes of stimulating the thought of committing suicide in Korean high school students. So it is necessary to reduce the high school student's suicide rate. Main content of this research is to implement a personalized music recommendation system. Music therapy can help the student deal with the stress, anxiety and depression problems. Proposed system works as a therapist. The music choice and duration of the music is adjusted based on the student's current emotion recognized automatically from EEG. If the happy emotion is not induced by the current music, the system would automatically switch to another one until he or she feel happy. Proposed system is personalized brain music treatment that is making a brain training application running on smart phone or pad. That overcomes the critical problems of time and space constraints of existing brain training program. By using this brain training program, student can manage the stress easily without the help of expert.

• 디지털융복합연구
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• 제17권9호
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• pp.375-381
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• 2019

최근 추천 시스템은 패션, 동영상, 음악 등을 중심으로 맞춤형 추천 서비스가 제공되어 사용자들의 관심을 모으고 있다. 그러나 이러한 서비스들은 실시간으로 발생하는 상황 정보를 사용하지 않아 여러 상황에 따른 적합한 서비스를 사용자에게 제공하기가 어렵다. 또한 적용되는 상황 정보가 차원을 확장시킬 경우, 데이터 희소성(Data Sparsity)을 증가시켜 사용자들에게 적합한 음악들을 추천할 수 없는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해소시키기 위해 연관규칙(Association Rules)을 적용하여 사용자의 현재 위치 정보와 시간 정보에 대한 관계성 및 규칙들을 이용하여 실시간 상황에서 적합한 음악을 추천하는 시스템을 제안하였다. 수집된 상황 정보를 바탕으로 5-fold Cross Validation을 진행하여 위치와 시간 정보에 따른 추천 시스템의 정확도를 측정하였다. 그 결과 상황 정보가 누적됨에 따라 추천 시스템의 정확도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.75-78
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• 2018

최근 디지털 음반시장의 성장으로, 들을 수 있는 음악의 양이 기하급수적으로 늘어나고 있다. 이로 인해 온라인 음원 서비스 이용자들은 마음에 드는 음악을 선택하는데 어려움을 겪고, 많은 시간을 낭비하게 되었다. 본 논문에서는 온라인 음원 서비스 이용자들이 겪는 선택의 어려움을 최소화하고, 낭비되는 시간을 줄이기 위한 추천 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 개인정보의 이용 없이 아이템을 추천할 수 있는 아이템 기반 협업필터링 알고리즘을 사용한다. 더 정확한 추천을 위해 음원의 메타데이터를 이용하여 사용자의 선호도를 예측하고 선호도가 높은 Top-N개의 음악을 최종적으로 추천한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 메타데이터를 이용하지 않을 때보다 추천 성능이 향상되는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권4호
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• pp.263-274
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• 2010

상황인지 음악추천 서비스를 제공하기 위해서는 무엇보다 상황 또는 문맥에 따라 사용자가 선호하는 음악의 분위기를 파악할 필요가 있다. 음악 분위기 검출에 대한 기존 연구의 대부분은 수작업으로 대표구간을 선정하고, 그 구간의 특징을 이용하여 분위기를 판별한다. 이러한 접근 방법은 분류 성능이 좋은 반면 전문가의 간섭을 요구하기 때문에 새로운 음악에 대해서는 적용하기 어렵다. 더욱이, 곡의 진행에 따라 음악 분위기가 달라지기 때문에 음악의 대표 분위기를 검출하는 것이 더욱 어려워진다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 보완하기 위해 음악 분위기를 자동으로 판별하는 새로운 방법을 제안하였다. 먼저 곡 전체를 구조적 분석 방법을 통하여 비슷한 특성을 갖는 세그먼트들로 분리한 후 각각에 대해 분위기를 판별한다. 그리고 세그먼트별 분위기 파악 시 Thayer 의 2차원 분위기 모델에 기초한 회귀분석 방법으로 개인별 주관적 분위기 성향을 모델링하였다. 실험결과, 제안된 방법이 80% 이상의 정확도를 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권3호
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• pp.345-352
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• 2013

최근 스마트 기기 사용자의 증가에 따라 모바일 음악에 대한 수요와 생산이 꾸준히 증가하고 있다. 이에 따라 대중화된 음악의 폭이 넓어지면서 사용자가 선호하는 음악에 대한 선택의 기준 또한 매우 다양해지고 복잡해지는 추세이다. 이러한 이유로 모바일 환경에서 사용자 개인이 선호하는 음악을 정교하게 추천하기 위한 지능적 음악 추천 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 음악 추천시스템은 청취로그를 이용한 단순 추천 방법을 사용하고 있어 사용자의 선호도를 제대로 고려하지 못하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 선호도를 반영한 개인화된 적응형 음악 추천 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 계층적 의사결정 도구인 AHP를 이용하여 사용자의 개개인의 음악적 선호도를 반영한 음악 추천이 가능토록 하였으며, 베이지안 네트워크 기반의 사용자 피드백 통해 지속적인 사용자의 음악적 선호도를 반영하도록 하였다. 본 시스템의 성능을 평가하기 위해 12명의 실험자를 각각 3명씩 4그룹으로 나누어 실험하였으며 그 결과 87.5%의 추천 만족도를 얻었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.159-166
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• 2009

최근까지 장르나 무드 등의 정적 분류 기술자를 이용한 음악 정보 검색에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 정적 분류 기술자는 주로 음악의 다양한 내용적 특징에 기반하기 때문에 그러한 특징에 유사한 음악을 검색하는 데 효과적이다. 하지만 음악을 들었을 때 느끼게 되는 감정 내지 기분 전이를 이용하면 정적 분류 기술자보다 더 효과적이고 정교한 검색이 가능하다. 사람이 음악을 들었을 때 발생하는 감정 전이의 효과에 관한 연구는 현재까지 미비한 실정이다. 감정 전이의 효과를 체계적으로 표현할 수 있다면 기존의 음악 분류에 의한 검색에 비해 음악 추천 등의 새로운 응용에서 더 효과적인 개인화 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 음악에 의한 인간 감정 전이를 표현하기 위한 감정 상태 전이 모델을 제안하고 이를 기반으로 새로운 음악 분류 및 추천 기법을 제안한다. 제안하는 모델의 개발을 위하여 다양한 내용 기반의 특징을 추출하였으며, 고차원 특징 벡터의 차원 감쇄를 위하여 NMF (Non-negative Matrix Factorization)를 사용하였다. 성능 분석을 위한 실험에서 SVM (Support Vector Machine)을 분류기로 사용한 실험에서 평균 67.54%, 최대 87.78%의 분류 정확도를 달성하였다.

• 한국음향학회지
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• 제39권4호
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• pp.286-291
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• 2020

본 논문에서는 템포 기반의 음악 분류와 센서 기반의 인간 행동 인식을 통한 음악을 추천하는 시스템을 제안한다. 제안하는 방식은 템포 기반의 음악 분류를 통해 음악 파일을 색인하고, 인식된 행동에 따라 적합한 음악을 추천한다. 정확한 음악 분류를 위해 변조 스펙트럼 기반의 동적 분류기와 멜 스펙트로그램 기반의 시퀀스 분류기가 함께 사용된다. 또한, 간단한 스마트폰 가속도계, 자이로스코프 센서 데이터가 심층 스파이킹 신경망에 적용되어 행동 인식 성능을 향상시킨다. 마지막으로 인식된 행동과 색인된 음악 파일의 관계를 고려한 매핑 테이블을 통해 음악 추천이 수행된다. 실험 결과는 제안된 시스템이 음악 플레이어가 있는 실제 모바일 장치에 사용하기에 적합하다는 것을 보여준다.

• 융합정보논문지
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• 제11권9호
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• pp.214-220
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• 2021

스마트폰이 빠르게 보급되면서 음악을 생활 속의 배경음악처럼 항상 모든 곳에서 듣는 것이 일반화되어 개인의 상황과 조건에 맞는 추천을 할 수 있는 음악 데이터베이스를 필요하다. 본 논문에서는 소셜 미디어를 통한 음악추천 모델을 제안한다. 소셜 미디어의 데이터를 사용하여 음악 데이터베이스를 작성하고 기존의 음원 제공 플랫폼이 주로 사용하는 협업필터링과는 다른 방식으로 음악을 분류한다. 웹크롤링으로 음악 제목이 해시 태그로 달린 게시글을 찾아 해당 글에 함께 달린 다른 해시 태그들을 수집하고 분류하여 실제 청취자의 음악에 관한 의견을 데이터베이스에 사용한다. 소셜 미디어를 작성할 때의 감정, 상황, 시간대, 날씨 등 많은 조건이 해시 태그에는 포함되어 있으므로 다양한 사람의 의견이 집단지성으로 반영된 소셜 미디어 기반 데이터베이스를 구축할 수 있다.

• 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.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.23-35
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• 2017

With the popularization of mobile devices, the number of social network service users is increasing, thereby the amount of data is also increasing accordingly. As Internet of Things environment is expanding to connect things and people, there is information much more than before. In such an environment, it becomes very important to recommend the necessary information to the user. In this paper, we propose a recommendation method that considers new users in IoT environment. In the proposed method, we recommend the information by applying the centrality-based social network analysis method to the recommendation method using the social relationships in the social IoT. We describe the seven-step recommendation method and apply them to the music circle scenario of the IoT environment. Through the music circle scenario, we show that we can recommend more suitable information to new users in the IoT environment than the existing recommendation method.