• 한국비블리아학회지
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• 제17권2호
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• pp.5-22
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• 2006

문화분류와 문화콘텐츠산업분류는 관련 정책, 지원, 통계, 평가를 위한 필수적인 기본도구이며, 이과정은 순환되는 것을 알 수 있다. 이의 용례를 법, 문화지표, 통계, 평가항목, 관련 연구보고서 분석하여 살펴본 결과 단기적 목적에 따라 아주 다양하게 분류되는 것을 발견하였다. 본 논문에서는 콜론분류방법에 기초한 분류안을 제시하였으며, 분류요소로서 통신망, 매체, 장르, 문화영역구분을 사용하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제15권1호
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• pp.43-48
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• 2017

Movie ratings are crucial for recommendation engines that track the behavior of all users and utilize the information to suggest items the users might like. It is intuitively appealing that information about the viewing preferences in terms of movie genres is sufficient for predicting a genre of an unlabeled movie. In order to predict movie genres, we treat ratings as a feature vector, apply a Bernoulli event model to estimate the likelihood of a movie being assigned a certain genre, and evaluate the posterior probability of the genre of a given movie by using the Bayes rule. The goal of the proposed technique is to efficiently use movie ratings for the task of predicting movie genres. In our approach, we attempted to answer the question: "Given the set of users who watched a movie, is it possible to predict the genre of a movie on the basis of its ratings?" The simulation results with MovieLens 1M data demonstrated the efficiency and accuracy of the proposed technique, achieving an 83.8% prediction rate for exact prediction and 84.8% when including correlated genres.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.27-32
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• 2019

인간이 가진 뛰어난 능력 중의 하나인 곡 분류 과정을 딥러닝 알고리즘을 통해 구현하는 연구는 단일데이터를 이용한 유니모달 모델, 멀티모달 모델, 뮤직비디오를 이용한 멀티모달 방식 등이 있다. 이 연구에서는 곡의 스펙트로그램을 짧은 샘플들로 분할하여 각각을 CNN으로 분석한 뒤 그 결과를 투표하는 시스템을 제안하여 더 좋은 결과를 얻었다. 딥러닝 알고리즘 중 CNN이 RNN에 비해 음악 장르 구분에 있어 우수한 성능을 보였으며 CNN과 RNN을 같이 적용했을 때 성능이 좋아짐을 알 수 있었다. 음악샘플을 나누어 각각의 CNN 결과를 투표하는 시스템이 이전 모델에 비해 좋은 결과를 나타내었고 이 모델에 Softmax 레이어를 추가한 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 디지털 미디어의 폭발적인 성장과 수많은 스트리밍 서비스 속에서 음악장르의 자동분류에 대한 필요는 점점 증가하고 있는 추세이다. 향후 연구에서는 미분류 곡의 비율을 낮추고 최종적으로 미분류된 곡들의 장르구분에 대한 알고리즘을 개발할 필요가 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.884-889
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• 2010

최근 음악을 장르로 분류하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 분류는 전문가들 마다 분류하는 기준이 서로 상이하여 정확한 결과를 도출하기가 쉽지 않다. 또한 새로운 장르 출현 시, 새롭게 정의해야하는 번거로움이 발생한다. 따라서 음악을 장르로 구분하기 보다는 감정단어들로 분류, 검색하여야 한다. 본 논문에서는 사람이 느끼는 감정 중, 밝음과 어두움을 기준으로 음악을 분류하려고 한다. 음악이 내포하고 있는 특성들에 VCM(Variance Considered Machines)을 적용하여 음악의 명암 분류 시스템을 제안한다. 본 논문에서 이용한 음악적 특성은 3가지이다. 설문조사를 통해 명암이 정의된 기준 음악을 음의 높고 낮음의 분포, 음색의 가늘고 굵음과 비트의 빠르기를 이용하여 VCM에 먼저 학습을 시킨 후, 학습된 VCM을 통하여 분류 되지 않은 음악을 정의하여 설문조사를 통한 결과와 비교 분석 하였다. 음 추출은 Matlab을 이용하여 샘플링된 음악을 일정한 간격으로 나누어 FFT를 통해 주파수 분석을 한 후 평균값을 그 구간의 대표음이라 가정하고 추출된 음들의 높낮이를 수치화 하여 전체 분포를 파악하였다. 음색 부분에서는 음 추출에서 사용된 주파수 영역에서 전체 주파수 누적분포의 차이를 이용하여 수치화 하였다. 이 세 가지 특성을 VCM에 적용하여 실험 결과와 설문 조사 결과 비교하여 보니 약 95.4%의 확률로 음악의 명암이 분리된 것을 확인 하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권5호
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• pp.414-422
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• 2001

본 논문에서는 오디오 데이터의 효과적인 검색을 위하여, 시간지연신경망을 이용한 음악 장르 분류 시스템을 제안한다. 분류 대상 장르는 Blues, Country, Hard Core, Hard Rock, Jazz, R&B(Soul), Techno, Trash Metal의 8종류이다. 장르를 분류하기 위한 비교단위는 곡 중에서의 한 마디이다. 이러한 마디는 리듬의 특성을 효과적으로 반영하는 스네어 드럼 소리를 기준으로 추출한다. 분류기는 시간 지연 신경망을 이용하여 구성하며 입력은 추출된 마디에 대한 주파수 특징벡터이다. 제안한 시스템의 유효성을 검증하기 위한 실험에서, 장르별 10곡씩 총 80곡의 학습 데이터와 장르별 5곡씩 총 40곡의 테스트 데이터에 대하여 각각 92.5%와 60%의 정인식율을 보였다

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권5호
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• pp.555-562
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• 2004

스타일 또는 장르는 문서의 주제와는 다른 문서를 보는 또 하나의 관점이 될 수 있다. 그렇기 때문에 문서의 스타일은 문서 분류의 기준으로 사용될 수 있다. 문서의 스타일에 따른 자동 분류 시스템에 대한 여러 연구들이 수행되어 왔다. 그러나 이런 연구들의 대부분이 일반 문서를 대상으로 수행하였으며, 몇몇 일부의 연구만이 웹 문서를 대상으로 스타일 분류에 대한 연구를 수행하였다. 웹 문서는 일반 문서와는 달리 URL HTML을 갖고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 URL과 HTML로부터 추출한 자질들을 웹 문서의 스타일 분류에 사용해 보고자 한다. 실험을 통해서 이와 같은 자질들이 웹 문서의 스타일 분류에 어떤 영향을 미치는지를 밝혀보고자 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.861-869
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• 2020

본 논문은 영화 장르마다 나타나는 클라이맥스 패턴이 다름을 활용하여 사용자의 디바이스 내에 저장되어 있는 이미지들을 하나의 영상으로 자동생성해주는 애플리케이션 개발을 소개한다. 영화의 장르 특성 분류는 국내 영화 드라마, 액션, 공포와 국외 영화 드라마, 액션, 공포 장르를 분석하여 클라맥스 패턴 모델형을 만들었다. 클라이맥스 패턴은 영화의 특정 씬 부분에서 샷사이즈의 변화, 샷의 길이, 인서트샷 사용의 빈도를 특성 요소로 하였고, 결과를 시각화하였다. 장르별 시각화된 모델을 Firebase DB를 활용하는 템플릿으로 개발하였다. 사용자의 디바이스에 저장된 이미지를 선택하여 장르별 템플릿으로 개발된 클라이맥스 패턴 모델과 매칭하였다. 짧은 영상이지만 장르의 특성이 반영되어 감성스토리 영상을 자동생성할 수 있는 것이 본 애플리케이션의 특징이다. 최근 유튜브, 네이버와 같은 플랫폼 사업자들은 사용자가 스마트폰으로 직접 촬영한 사진이나 영상을 활용하여 자동으로 영상을 생성해주는 애플리케이션들을 매년 업그래이드하고 있으나, 영화와 같이 장르 특성을 갖는다거나, 스토리가 보이는 영상생성 기술을 포함한 애플리케이션은 아직 미흡하다. 제안한 자동영상편집은 감성전달이 가능한 영상편집 애플리케이션으로써의 발전 가능성이 있다고 예측한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권4호
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• pp.499-506
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• 2005

특수 전문화된 정보를 자동으로 수집하기 위해서는 인터넷 상을 순회하면서 대규모 자료를 모아오는 현재의 웹 로봇의 기능만으로는 그 역할을 수행하기에 부족함이 있다 따라서 본 논문에서는 현재의 웹 로봇의 기능과 활용도를 분석하여 보고 전문정보를 수집하는데 있어서 한계점을 알아보았다 또한 특수화된 분야의 전문정보를 수집하기 위하여 웹 로봇인 갖추어야 할 기능들을 도출해 내고 이를 설계한 내용을 기술하였다. 웹 로봇에 접목된 주요기능은 문서를 유형기반으로 분류할 수 있는 장르기반 분류와 주제기반으로 분류하는 내용기반 분류이다. 특히 장르기반 분류는 웹 로봇이 목적 문서를 효과적으로 수집할 수 있도록 하는 주요 기능으로 작용하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.131-139
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• 2015

This study suggests that the application of split screen as visual media can attain the effect of diversity through providing rich information and accepting diverse contents as gorgeous aesthetics. Single images are analyzed as appropriate to a demanded concentration genre such as news and dramas, entertainment. In contrast, images with natural images and ads images those are more appropriate and analyzed as the genre of the split-screen which is highly efficiency to the contents and also highly efficiency to the spatial diversification. In introducing various genres of digital contents into split screen, the synergy of contents is induced by placement in consideration of the characteristics of split screen position. In order to increase the concentration of the split-screen image, using the left area and right area above it, can increase the effectiveness of the content.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.288-291
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• 2011

기존 음악 장르 분류의 경우 음악의 특징 추출 또는 기계학습을 중점적으로 연구되어왔다. 하지만 자동 분류에 필요한 장르 데이터는 음악을 제공하는 웹 사이트마다 다르고, 각 웹 사이트의 장르 분류는 해당 음악이 아닌 앨범의 장르를 표시한다. 보다 나은 자동 분류를 위해서는 일관된 장르 데이터의 제공이 필요한데, 본 논문에서는 이러한 연구의 일환으로 여러 웹사이트에서 수집한 장르 데이터에 따른 판별 성능을 분석하였다. 분석 결과 장르 분류 방법에 따라 신경망 학습 및 판별성능이 큰 차이가 발생하였다.