한국정보처리학회:학술대회논문집 (Annual Conference of KIPS)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
권호 표지

양방향 장단기 메모리를 이용한 색채 심리학 기반 음악 추천 시스템

A Music Recommendation System Based on Color Psychology Using Bidirectional Long Short-Term Memory

  • 여다연 (동덕여자대학교 자연과학부 보건관리학전공) ;
  • 손보민 (동덕여자대학교 문화지식융합학부 데이터사이언스전공) ;
  • 박채원 (동덕여자대학교 문화지식융합학부 데이터사이언스전공) ;
  • 권범 (동덕여자대학교 문화지식융합학부 데이터사이언스전공)
  • Da-Yeon Yeo (Div. of Natural Science (Health Science), Dongduk Women's University) ;
  • Bo-Min Son (Div. of Interdisciplinary Studies in Cultural Intelligence (Data Science), Dongduk Women's University) ;
  • Chae-Won Park (Div. of Interdisciplinary Studies in Cultural Intelligence (Data Science), Dongduk Women's University) ;
  • Beom Kwon (Div. of Interdisciplinary Studies in Cultural Intelligence (Data Science), Dongduk Women's University)
  • 발행 : 2024.10.31
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초록

본 연구에서는 색채 심리학 기반 음악 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 먼저, 사용자에게 원하는 색상을 선택하도록 요청하며 사용자가 선택한 색상 정보로부터 사용자의 감정상태를 예측한다. 그다음 양방향 장단기 메모리 모델을 통해 현재 음원 서비스의 상위권 음악들의 앨범 설명으로부터, 각 음악을 들었을 때 불러일으킬 감정을 예측해 음악들을 분류한다. 그리고 앞서 색상 정보로부터 예측한 감정 상태에 대응되는 음악들을 사용자에게 추천한다. 또한 음악 내 사용자가 선호하는 BPM(Beats Per Minute) 구간을 고려해, 보다 사용자 맞춤형으로 음악을 추천할 수 있는 방법을 제안한다. 파이썬(Python)을 활용해 제안하는 시스템을 구현했으며, 음원 서비스 멜론(Melon)에서 음악 장르별 상위 50 곡의 데이터를 수집 및 활용해 구현한 시스템을 검증했다.

키워드

과제정보

이 성과는 중소벤처기업부의 2024 년 SW/콘텐츠 분야 대학 지원사업인 벤처스타트업 아카데미의 지원을 받아 수행된 연구임.

참고문헌

  1. N. Kaya, and H. H. Epps, "Relationship between color and emotion: A study of college students," College Student Journal, vol. 38, no. 3, pp. 396-405, 2004.
  2. AI Hub, "감성 대화 말뭉치," Available: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&dataSetSn=86
  3. AI Hub, "한국어 감정 정보가 포함된 단발성 대화 데이터셋," Available: https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=270