The purpose of this study is to examine the musical preference of autistic children. Based on the written responses of the questionnaire from mothers, therapists and teachers of 60 autistic children the music preference of the autistic children were analyzed. The results showed that the autistic children prefer music listening rather than playing or singing. The keyboard and piano are the most preferred instruments by these children. In music genre they prefer children's song and commercial music. Though they all have language disorder, they have a strong tendency toward music with text. It was also found that there is a relationship between music preference and behavior. The hyperactive and oppositional children have a tendency to enjoy more stimulative music compared to other autistic children.
While we are driving a car, we are able to listen to musics by two ways: by selecting (manipulating) what we want and by just playing as they are given (in CD). These methods make a driver tired while he is driving or it means that a music which is provided is not concerned with a driver's preference. To improve these problems, there have been many studies about the automatic music providing systems based on driver's emotion. However, these studies have some difficult problems: the first one is that it is not easy to determine driver's emotion, and the other one is that it is hard to recommend and play the suitable music corresponding to the determined user's emotion. In this paper, to overcome the second problem mentioned above, a new mapping method between driver's emotion and music genre for automatic music providing system on vehicle is presented and two experiments are examined for the validation of the proposed method. The experimental results and discussions are explored to show the effectiveness and validity of the proposed method.
This study proposed the design development of performance uniform for Korean classical music. To do this, we considered the state of the performance uniform of the Korean Classical Music Band through photographic data. The research targeted the performers in Korean Classical Music Band, and conducted a survey for the preference of type, pattern, decoration, color and fabric materials. Based on the results, we extracted the design of performance uniform, which is suitable for the environment of Korean classical music performance and meets the substantial requirements of performers. The performance uniform that the current national or public Korean classical music bands are using, has two types: Western clothing and Hanbok. The attire is influenced by the genre of the music that they are playing because one of its main functions is to deliver the music to audience effectively. In addition, there are some differences in the uniform based on the gender, but no division in the design of clothing according to music instruments. However, the result of the survey show that there was no difference in preference by gender, but there was some difference according to the division of music instruments. On this study, we reflected this result in the design, and proposed the design of an convenient outer garment for everyone to wear in the music performance band.
The purpose of this research was to investigate the musical activities and musical preference according to coping strategy of university students. The survey was conducted to 200 students and the data of 168 was analysed. The results of the research are as follows. First, the number of problem-solving coping was the highest, and the number of emotional-alleviate coping was the lowest. And coping strategy between male and female student showed a significant difference. Second, music listening was the most preferred activity. There was a significant difference in the most preferred activity between male and female students, also between active and inactive coping strategy. However, the most doing activity between music major students and non-music major students showed a significant difference. In addition, there was a significant differences in the purpose of playing instruments between male and female students and among academic year. Third, Korean-pop was the most preferred genre. Result showed a significant difference in preferred musical elements between male and female students. There were genre, melody, loudness, and theme of lyric. Meanwhile, preferred musical elements between active and inactive coping strategy showed a statistical differences. There were rhythm, timbre, and medium of listening. Finally, there were statistical differences in the preferred harmony and familiarity between music major students and non-music major students.
In the last 10 years the digital music contents market has grown rapidly. However digital music contents product and services are not managed with product planning and price policy considered customer attitude and digital music contents values. This study is to define the value properties of digital music contents services based on streaming and download as genre, price, sound quality, and usage appliance, and suggest the strategic market price and service composition of digital music contents service by customer attitudes about the value properties. The research used the conjoint analysis methodology based on the hedonic price model and collected 405 questionaries by users of Korean digital music contents services to the analysis. Hence 'sound quality' in download platform, and 'appliance' in streaming platform were the elements to evaluate the customer attitude. The results present the music contents productions and companies have to provide the differentiated services and price by the value properties of user preference in the market.
In this paper, we propose a new P2P-based music recommendation system. In comparison with previous system in client-server environment, the proposed system shows higher quality of music recommendation through real-time sharing of music preference information between peers. A collaborative filtering is implemented as a recommendation algorithm. As a user preference profile, we use the inherit KID music genre index contained in all legitimate music file instead of music feature vectors as in previous research so that the proposed system can mitigate the performance degradation and high computational load caused by feature inaccuracy and feature extraction. The performance of the proposed system is evaluated in various ways with real 16-weeks transaction data provided by Korean music portal, 5 company and it shows comparative quality of recommendation with only small amount of computational load.
Journal of Information Technology and Architecture
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v.10
no.2
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pp.251-261
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2013
The appearance of various mobile Internet environment access to existing networks of mobile devices is easier to tell. In addition, mobile device users to use the wireless environment than a wired environment, user profile information is readily available features. Mobile devices have features that use alone. These characteristics of mobile devices to apply the personalization service is the best system. This paper proposes for mobile device users a personalized mobile music content recommendation service. This service propose to utilizes the user's access history information using time-weighting and collaborative filtering. Access history information can find out information of user interest. Using this information, consider the preference of music genre and time-weighted based on the recommendations makes the music. This method the problem of the traditional music recommendation system, point user's favorite music genre is changing over time do not consider that to solve the problem.
Purpose: Music therapy helps alleviate anxiety, depression, and pain for cancer patients, contributing to stress relief. With such advantages, music therapy is applied across a broad spectrum of treatment areas, including mental disorders, developmental disabilities, and conditions affecting the elderly. It has been shown to enhance the quality of life for terminally ill cancer patients. Recent research has revealed its positive effects in boosting immune function and resilience. In light of these findings, the author conducted a study to investigate patient satisfaction with music listening. Materials and Methods: First, a survey was conducted with 30 individuals to inquire about the perceived necessity of listening to music in a waiting area. Next, participants were asked whether listening to music could contribute to psychological stability. Finally, preferences for music genres and satisfaction with music listening were assessed with a sample of 20 individuals. Results: In terms of the perceived necessity of listening to music in the waiting area, 28 out of 30 individuals, or 93%, expressed agreement. Regarding the belief that music listening could contribute to psychological stability, 28 out of 30 individuals, or 93%, believed that it would indeed help with stability. When it comes to preferred music genres, 4 individuals (13%) favored classical music, 2 individuals (6%) preferred traditional Korean music, 2 individuals (6%) enjoyed trot music, and 20 individuals (66%) had no specific genre preference. As for music listening satisfaction, 17 out of 20 individuals, or 85%, reported being satisfied. Conclusion: When patients visit the hospital, stress can increase due to concerns about their medical conditions. To address this, providing a variety of music genres at the hospital has been effective in reducing patient stress and promoting psychological stability.
To provide context-aware music recommendation service, first of all, we need to catch music mood that a user prefers depending on his situation or context. Among various music characteristics, music mood has a close relation with people‘s emotion. Based on this relationship, some researchers have studied on music mood detection, where they manually select a representative segment of music and classify its mood. Although such approaches show good performance on music mood classification, it's difficult to apply them to new music due to the manual intervention. Moreover, it is more difficult to detect music mood because the mood usually varies with time. To cope with these problems, this paper presents an automatic method to classify the music mood. First, a whole music is segmented into several groups that have similar characteristics by structural information. Then, the mood of each segments is detected, where each individual's preference on mood is modelled by regression based on Thayer's two-dimensional mood model. Experimental results show that the proposed method achieves 80% or higher accuracy.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.11
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pp.133-140
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2012
In this paper, we propose a music recommendation method considering users' tags by collaborative tagging in a social music site. Since collaborative tagging allows a user to add keywords chosen by himself to web resources, it provides users' preference about the web resources concretely. In particular, emotional tags which represent human's emotion contain users' musical preference more directly than factual tags which represent facts such as musical genre and artists. Therefore, to classify the tags into the emotional tags and the factual tags and to assign weighted values to the emotional tags, a tag ontology called UniTag is developed. After preprocessing the tags, the weighted tags are used to create user profiles, and the music recommendation algorithm is executed based on the profiles. To evaluate the proposed method, a conventional playcount-based recommendation, an unweighted tag-based recommendation, and an weighted tag-based recommendation are executed. Our experimental results show that the weighted tag-based recommendation outperforms other two approaches in terms of precision.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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