• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.530-531
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• 2020

최근 인공지능을 활용하여 예술 작품에 몰입할 수 있도록 무대 효과를 디자인하는 연구가 진행되고 있다. 무대 효과 중에서 무대 배경은 공연의 분위기를 형성한다. 춤의 장르별로 무대 배경에 사용되는 이미지를 생성하기 위해 소셜 미디어 기반 무대 배경 생성 시스템이 있다. 하지만 같은 장르 춤은 동일한 무대 배경 이미지가 제공되는 문제가 있다. 같은 장르의 춤이지만 노래의 분위기를 반영하여 차별된 무대 배경 이미지를 제공하는 것이 필요하다. 본 논문은 노래 가사의 감정을 활용하여 Generative Adversarial Network(GAN)을 통해 각 노래의 분위기를 고려한 무대 배경 이미지를 생성하는 방법을 제안한다. GAN은 노래에 포함된 단락별 감정 단어를 추출하여 스타일을 생성하도록 학습된다. 학습된 GAN은 노래 가사에 포함된 감정 단어를 활용하여 곡의 분위기를 반영한 무대 배경 이미지를 생성한다. 노래 가사를 고려하여 무대 배경 이미지를 생성함으로써 곡의 분위기가 고려된 무대 배경 이미지 생성이 가능하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.273-275
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• 2012

노래(Song)와 같이 가사를 포함한 음악은 같은 스타일의 멜로디라도 청자에 따라 느끼는 감정이 다르다. 따라서 전통적인 음악 분류에서 사용하는 템포, 박자, 음정, 음표, 리듬과 같은 자질을 이용하여 감정을 분류할 수 없다. 본 연구에서는 가사로부터 감정 자질을 추출하고, 이를 학습 자질로 이용하여 노래 가사의 감정을 분류한다. 감정 자질의 추출 정확도를 높이고자, 한국어의 언어적 특징을 반영한 규칙을 구축한다. 추출된 감정 자질과 structured SVM을 이용하여 노래 가사의 감정을 분류한 결과, Naive Bayes나 SVM과 같은 전통적인 학습 기법보다 높은 성능(accuracy = 68.9%)을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.340-343
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• 2011

음악 감정 분류에 관한 기존의 연구들은 템포, 박자, 음정, 음표, 리듬 등과 같은 음악의 멜로디와 관련된 자질을 이용하여 음악 감정을 분류하였다. 그러나 노래(Song)와 같이 가사를 포함한 음악은 같은 스타일의 멜로디라도 가사의 내용에 따라 음악에 대하여 청자가 느끼는 감정이 크게 다르다. 본 논문에서는 감정 온톨로지를 활용하여 노래 가사를 감정에 따라 분류하는 방법에 대하여 제안한다. 기구축 된 감정 온톨로지를 바탕으로 네 가지 통사적 규칙을 적용하여 노래 가사로부터 감정 자질을 추출한다. 추출된 감정 자질을 이용하여 Naive Bayes, HMM, SVM과 같은 기계학습 기법을 이용하여 8개 감정 그룹에 대해 58.8%의 정확도를 보였다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제7권2호
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• pp.23-45
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• 2010

본 연구는 마인드맵을 활용한 노래가사분석 활동이 장애아동 어머니의 양육스트레스에 미치는 영향을 알아보고자 양육스트레스 검사의 수치가 높은 장애아동 어머니 6명을 선별하여 노래가사분석 중심의 활동을 실시하였다. 총 14회기 진행 전후 차이를 조사하기 위해 QRS(Questionnaire on Resource and Stress) 척도를 실시하였으며, 대상자의 상세한 변화를 알아보기 위해 회기평가 설문지 실시 및 프로그램 진행 과정 중 마인드 맵핑에 나타나는 대상자들의 언어적, 행동적 반응 변화를 분석하였다. 마인드맵을 활용한 노래가사분석 활동 중재 이후 통계학적 유의미한 차이를 보였으며(p<.05), 특히 세션 중 나타난 대상자의 반응 분석결과, 각자의 생각을 정리하고, 다른 동료를 이해하는데 도움이 되었음을 알 수 있다. 이러한 결과들은 마인드맵을 활용한 노래가사분석 활동이 장애아동 어머니의 양육스트레스에 긍정적인 영향을 줄 수 있음을 보여주었다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제12권1호
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• pp.43-64
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• 2015

본 연구는 노래 가사 토의 프로그램이 뇌졸중 환자의 우울 및 재활동기에 미치는 효과를 알아보고자 하였다. 노인 만성 뇌졸중 환자가 본 연구에 참여하였고, 실험군 9명과 통제군 8명으로 배정되었다. 실험군은 세 그룹으로 나누어 6주간 총 12회기에 걸쳐 노래 가사 토의 프로그램에 참여하였고, 통제군에는 중재가 적용되지 않았다. 통제군에게는 연구 종료 후 실험군이 참여한 것과 동일한 프로그램이 제공되었다. 노래 가사 토의를 위해 대상자들이 20대였을 때 유행하였던 대중가요 중 치료 목표에 적절한 가사가 연구자에 의해 사전에 선정되었고, 토의 과정은 활동 중심, 통찰 중심, 재구성적 접근에 근거해 단계별로 진행되었다. 프로그램 사전 사후에는 단축형 노인 우울척도와 재활동기 척도가 측정되었다. 연구 결과, 노래 가사 토의 프로그램에 참여하였던 실험군의 경우 우울 점수는 유의하게 감소하고 재활동기 점수는 유의하게 증가한 것으로 나타났다(p < .01). 반면 통제군은 사전-사후 검사 시 유의한 변화를 보이지 않았다. 실험군은 재활동기의 모든 하위영역에서 긍정적으로 변화되는 양상을 보였고, 특히 과제 지향적 동기가 유의하게 증가하고 무동기는 유의하게 감소한 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 노래 가사 토의가 노인 뇌졸중 환자의 심리적, 정서적인 이슈를 적절하게 다룸으로써 재활 환경에 효과적으로 적용될 수 있음을 시사한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.301-307
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• 2016

본 논문에서는 사용자들이 노래 가사를 입력으로 음악을 검색할 때 사용자의 질의어 특징을 반영한 검색 방법을 제안한다. 일반적으로 노래 가사 검색에서 사용자들이 작성하는 질의어들은 음악 하이라이트 부분에 해당된다는 점을 고려하여 본 논문에서는 노래 가사를 색인할 때, 하이라이트 부분이 더 중요하도록 만든다. 이를 위해 본 논문에서는 응집 계층 군집화를 사용하여 자동으로 음악 하이라이트 부분을 찾고, 하이라이트 부분과 그 주변 부분을 중요하게 고려할 수 있는 가우시안 중요도를 제안한다. 이 가우시안 함수는 평균을 하이라이트 부분으로 설정함으로써 하이라이트에서 가장 높은 값을 가지며, 주변부는 하이라이트보다 낮은 중요도를 가진다. 이렇게 얻어진 중요도와 함께 노래 가사를 색인함으로써 사용자들이 작성한 질의어에 대해 더 부합하는 검색 결과를 제공해준다. 실험에서 실사용자 5명에 대해 다양한 질의 타입들과 함께 평가하였으며, 가중치를 고려하지 않는 비교 모델보다 제안한 방법이 효과적임을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.42-45
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• 2010

본 연구에서는 한국의 대중가요의 가사 정보를 형태소 단위로 분석하고 이 정보를 기반으로 노래의 감정을 분류하여 추천하는 시스템을 제안한다. 이 시스템을 구축하기 위해서 수집된 노래의 가사는 형태소를 분석하여 각 형태소를 자질로 결정하고, 사용되는 분류기는 ME 모델을 이용해서 학습된다. 이 학습된 분류기는 자질의 수에 따라 그 성능이 분석되고, 분류기를 사용한 추천 시스템은 랜덤하게 생성된 데이터 집합에 대해서 얼마나 정확하게 노래를 추천하는 지를 분석한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.43-48
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• 2008

본 논문은 다양한 정보 처리 기법 중 감성어휘를 이용한 정보 처리 기법에 대해 논하고자 한다. 현재 웹상에서 서비스 하고 있는 음악 추천서비스는 음악을 음정, 선율, 분위기, 장르 등으로 구분하고 추천해 주기 때문에 같은 장르의 비슷한 느낌을 가진 노래만을 추천함으로 사용자로 하여금 지루함을 느끼게 한다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 감성어휘를 이용한 음악 추천서비스는 이러한 단점을 극복하고자 인간의 감성을 표현해 줄 수 있는 감성어휘를 이용해, 노래가사 내에서 단어를 검색해 사용자의 현재 상태에 적합한 노래와 노래가사를 추천해주는 서비스이다. 본문에서 제안하고자 하는 음악 추천서비스에서 사용자의 현재 감성 상태에 대한 입력은 7가지의 대표감성으로 받게 된다. 사용자의 감성을 입력 받으면 감성에 적합한 감성어휘를 노래가사와 매치 시켜 추천 해줄 노래가사의 우선순위를 정해 사용자에게 노래와 노래가사를 함께 추천한다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제15권2호
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• pp.41-67
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• 2018

본 연구는 지지적 심리치료의 치료적 접근 방식인 내적 자원 확립을 중심으로 한 지지적 노래만들기 프로그램이 학교 부적응 청소년의 적응유연성을 향상시키는지 알아보기 위한 사례연구이다. 4명의 학교 부적응 중학생을 대상으로 총 8회기의 지지적 노래만들기 프로그램이 회기 당 50분씩 진행되었으며, 대상자들은 회기별 목표에 따라 현재 심리적 적응 문제에 대해 가사를 만들고 완성된 노래를 가창 및 토의하는 활동에 참여하였다. 결과 분석을 위해 사전 사후 적응유연성 척도 검사를 실시하고 4개 하위요인별 점수 변화를 평가했으며, 참여자들의 가사를 분석하여 적응유연성 하위요인과 관련된 내용이 어떻게 반영되었는지 살펴보았다. 연구 결과 모든 참여자들의 적응유연성 점수가 증가했으며, 가사 분석 결과 참여자 4명 모두 각자의 가사에 표현한 현재 적응 문제의 하위요인과 관련하여 가장 큰 변화를 보였다. 결과적으로 지지적 노래만들기 프로그램에 참여한 학교 부적응 청소년 모두는 적응유연성 향상을 나타냈다. 이러한 연구 결과는 노래를 만드는 과정이 학교 부적응 청소년의 심리적 적응 문제와 내적 자원을 다루어 문제를 바라보는 시각 변화를 유도하였으며, 이를 통해 학교적응을 위한 적응유연성을 향상시키는 데 기여할 수 있음을 시사한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권10호
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• pp.479-487
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• 2016

음악 스트리밍 서비스의 대중화로 음악의 소유 없이 언제든 원하는 듣고 싶은 노래를 들을 수 있게 되었다. 넓어진 선택권은 역설적으로 노래를 선택하기 어렵게 만들었다. 이러한 선택의 어려움을 극복하기 위해 음악 추천에 대한 관심이 높아졌고 판도라와 Last.fm과 같은 상용 서비스뿐 아니라 음악 정보 검색 분야의 연구자들도 다양한 추천 시스템을 제안하였다. 내용 기반 필터링과 협업 필터링 방식이 주류인 기존의 추천 시스템은 음악 감상의 주요 요인인 맥락을 고려하지 않았다는 한계점을 지니고 있다. 본 논문에서는 음악을 선택하는 맥락 중 주요한 요인인 감정을 이용한 노래간 유사도 측정 방법을 제안하여 새로운 추천 시스템에 대한 가능성을 탐색한다. 노래의 감정 추출에 가사를 이용하였고 가사에서 노래의 구조도 추출해 노래의 의미적 분석을 시도하였다. 실험을 통해 제안한 모델이 기존의 추천 시스템에 비해 작은 계산 복잡성으로 기존 모델과 유사한 성능을 보일 수 있음을 보였다.