본 논문에서는 각 조직과 사용자의 특성에 맞는 맞춤형 e-Ring(Enterprise Portal Back Tone) 시스템을 설계하고 개발하였다. e-Ring 시스템은 고객들이 조직에 전화를 걸 때, 전화 통화를 시작하기 전까지 기다리게 되는 귀중한 시간을 최대한 낭비하지 않도록 하기 위해 고객에게 통화연결음 서비스를 비롯하여 부가 서비스를 제공하는 시스템이다. 이는 일반적인 전화 통화에서 듣게 되는 의미없는 링연결음을 대신하여 조직의 이미지에 적합한 홍보를 할 수 있으며 또한 서비스 사용자 자동 응대 및 서비스 사용자에게 필요한 서비스를 제공하여 서비스 가용성과 업무의 효율성을 극대화 할 수 있다.
벨소리와 통화연결음 시장의 확대에 주목하여 음원소비가 감상용 음원에서 꾸미기용 음원으로의 활용 확대되는 시점에서 발신자와 수신자가 음원에 대하여 브랜드개성으로 인식하는지, 자아표현이 어떠한 방식으로 이루어 질 것인가에 관한 연구이다. 대학생 196명을 대상으로 본인의 자아이미지와 본인이 선택 혹은 선택 예정인 벨소리와 통화연결음이 일치하는지에 대한 설문조사를 실시하였다. 표본을 대상으로 SPSS 19.0 통계패키지를 사용하여 대응표본 t테스트를 실시한 결과 자아이미지의 요인으로 도출된 내향성, 외향성과 벨소리, 통화연결음의 요인으로 도출된 내향성과 외향성의 관계가 서로 불일치하였다. 즉 내향성을 가진 소비자는 외향적인 음원을, 외향적인 소비자는 내향적인 음원을 선택하고 있었다. 휴대전화 발신자는 벨소리와 통화연결음 등 음원을 선택함에 있어 본인이 아닌 상대방을 염두에 두어 본인의 자아이미지와 상반되는 브랜드개성을 가진 음원을 선택하는 즉 과시적 소비성향을 보여주고 있다.
Mobile phone is necessary articles by increasing mobile communication now. People usually use the Mobile phone in any time and place. Ring tone of Mobile phone effect owner or other person. The sound level of Mobile phone ring tone could be considered as noise if it is too loud a specific situation. Manufacturing company improve ring tone of mobile phone better in consumer's perception. In this study, we record ring tone of mobile phone and estimated the complexity and nonlinear characteristics of the relation between subjective evaluation and sound metrics. Linear regression models were obtained for the subjective evaluation and sound quality metrics. Semantic Differential Method is used to study sound quality Evaluation. To analyze the sound quality of ring tone.
본 논문에서는 각 조직의 특성에 맞는 맞춤형 e-Ring(Enterprise Portal Back Tone) 시스템을 개발하였다. e-Ring시스템은 고객들이 조직에 전화를 걸 때, 전화 통화를 시작하기 전까지 기다리게 되는 귀중한 시간을 최대한 낭비하지 않도록 하기 위해 고객에게 통화연결음 서비스를 비롯하여 부가 서비스를 제공하는 시스템이다. 이는 일반적인 전화 통화에서 듣게 되는 의미없는 링연결음을 대신하여 조직의 이미지에 적합한 홍보를 할 수 있으며, 또한 서비스 사용자 자동 응대 및 서비스 사용자에게 필요한 서비스를 제공하여 서비스 가용성과 업무의 효율성을 극대화 할 수 있다.
무선 인터넷 시장이 급속히 성장함에 따라 무선 인터넷 콘텐츠에 대한 수요가 급증하고 있다. 사용자에게 서비스되고 있는 콘텐츠는 텍스트나 음성과 같은 단일 미디어 콘텐츠에서 멀티미디어 콘텐츠로 변화하고 있다. 향후 이동전화와 광대역 통신 기술이 발전함에 따라 개인의 개성을 보다 잘 표현할 수 있는 멀티미디어 콘텐츠 개발이 더욱 활발해 질 것이다. 이러한 콘텐츠 발전의 한 예로 통화연결음 콘텐츠 서비스를 들 수 있다. 통화연결음 콘텐츠 서비스는 기존의 단순한 통화연결음에서 개인의 취향에 따라 다양한 음악으로 변경해주는 서비스로 발전하였다. 본 논문에서는 이러한 통화연결음 콘텐츠 서비스를 발전시켜 개인의 개성을 나타낼 수 있도록 다양한 멀티미디어 콘텐츠를 이용하여 직접 멀티미디어 인사말을 제작하고, 멀티미디어 인사말 서비스를 제공하는 멀티미디어 인사말 대행 시스템을 설계하고 구현한다.
무선 인터넷 시장이 급속히 성장함에 따라 모바일 콘텐츠에 대한 수요가 급증하고 있다. 사용자에게 서비스되고 있는 모바일 콘텐츠는 텍스트나 음성과 같은 단일 미디어 콘텐츠에서 멀티미디어 콘텐츠로 변화하고 있다. 향후 이동전화와 광대역 통신 기술이 발전함에 따라 개인의 개성을 보다 잘 표현할 수 있는 멀티미디어 콘텐츠 개발이 더욱 활발해 질 것이다. 이러한 콘텐츠 발전의 한 예로 통화연결음 콘텐츠 서비스를 들 수 있다. 통화연결음 콘텐츠 서비스는 기존의 단순한 통화연결음에서 개인의 취향에 따라 다양한 음악으로 변경해주는 서비스로 발전하였다. 본 논문에서는 차세대 모바일 콘텐츠 서비스를 위한 멀티미디어 인사말 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 통화연결음 콘텐츠 서비스를 발전시켜 개인의 개성을 나타낼 수 있도록 다양한 멀티미디어 콘텐츠를 이용하여 직접 멀티미디어 인사말을 제작한다.
본 연구에서는 Ring-Back-Tone(RBT)의 개성이 통화 상대자의 퍼스널리티를 측정하는데 영향을 끼치는가에 대하여 실험연구를 진행하였다. 음악과 통화상대자의 퍼스널리티를 측정하기 위해, 성격 5요인 모형에서 음악의 특성과 밀접한 관련을 가진 3가지 요인인 Openness(개방성), Extroversion(외향성), Neuroticism(신경성)에 중심으로 각 요인에 속하는 12가지 하위 특성(trait)를 측정 도구로 활용하였다. 예비실험에서는, 17가지의 음악의 퍼스널리터를 측정하였으며 이 중 3가지를 선정하여 본 실험의 RBT로 설정하였다(N=15). 본 실험에서는 동일한 통화 상대자의 퍼스널리티에 대하여 각각의 RBT 음악의 경우마다 측정한 결과를 비교 분석하였으며, 3가지 RBT와 RBT를 설정하지 않은 대조군에 대하여 각각 15명의 피실험자들이 참여하였다(N=60). 피실험자들은 통화 상대자의 퍼스널리티의 Openness와 Extroversion을 측정하는데 있어 무의식중에 인지된 RBT의 개성의 영향을 받는 것으로 나타났다(p<0.01). 또한 RBT개성과 측정된 통화 상대자의 퍼스날리티 간에 유사한 성향이 있음을 발견하였다(r=0.753).
본 연구에서는 두 개의 실험 연구를 통하여 통화 연결 음악(Ring-Back-Tone)의 개성이 통화 상대자의 개성을 평가하는데 영향을 미친다는 것을 밝히고자 하였다. 통화 연결 음악과 통화 상대자의 퍼스널리티를 측정하기 위해, 성격 5요인 모델에서 음악의 특성과 밀접한 관련을 가진 3가지 요인인 개방성(Openness), 외향성(Extroversion), 신경성(Neuroticism)에 대하여 각 요인에 속하는 4가지 하위 특성(trait)들을 평가 도구로 사용하였다. 실험 1(N=15)에서는, 17가지의 통화 연결 음악의 퍼스널리티를 측정하였으며 이 중 3 가지를 선정하여 실험 2에 적용하였다. 실험 2(N=60)에서는 통화 연결 음악의 변화에 따라 동일한 통화 상대자에 대한 퍼스널리티를 측정한 결과를 비교 분석하였으며, 3가지 통화 연결 음악 및 음악을 설정하지 않은 대조군에 각각 15명의 피실험자들이 참여하였다(N=60). 실험에 적용된 모든 3가지 퍼스널리티 요인에 있어 피실험자들은 통화 상대자 퍼스널리티를 측정하는데 통화 연결 음악의 개성으로부터 영향을 받는 것으로 나타났다(p<0.01). 또한, 개방성(r=0.722, p<0.01)과 외향성(r=0.753, p<0.01) 요인에서는 통화 상대자와 통화 연결 음악의 퍼스널리티 간에 높은 양의 상관 관계가 도출되었다.
In this paper, we implement PAMD(Positive Answering Machine Detection) for discrimination human and ARS. We are used Grunt detection, Glitch Noise detection and Tone detection for PAMD. It distinguishes voice signals from ring-back tone and glitch noise respectively. And as a second step, it judges whether human responses or ARS responses after integrating pattern changes like initial response period, the number of voice data, each time of voice data period and glitch noise. The accuracy is about 9375 in ASR and about 98% in Mobile phone.
소음이란 듣고 싶지 않거나 시끄러운 소리로 정의될 수 있다. 이동전화 벨소리가 특정한 상황에서 너무 크다면 소음으로 간주된다. 이동전화 벨소리의 특정한 수준을 소음으로 분류하기 위해서는 특정한 상황에서의 벨소리 수준에 대한 평균호감도를 평가하는 것이 유용하다. 본 논문에서는 이동전화 벨소리의 여러 수준(dBA)에 대한 평균호감도를 벨소리의 종류(벨/멜로디), 성별(남/녀), 장소(거리/사무실)에 대하여 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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