• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.266-269
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• 2010

급속한 정보 통신 기술의 발달로 인해 멀티미디어 재생 개발 기술들은 단순히 수동적으로 보고 듣는 재생 기술에서 벗어나 청취자 감성, 취향 등에 따라 보다 실감 있고 사용자가 능동적으로 재생할 수 있는 기술로 진화 하고 있다. 지금까지의 오디오 서비스는 음원 개발자 중심의 오디오 서비스, 즉 보컬 및 모든 악기가 믹스된 단일음원이기 때문에 사용자는 단순히 오디오 음원 개발자나 음반 제작사가 발매한 단일 음원을 일방적으로 수동적 청취할 수밖에 없다. 하지만 사용자 능동형 오디오 서비스에서는 사용자가 능동적으로 자신이 원하는 음악적 취향에 따라 능동적으로 각각의 객체 기반의 독립 음원을 선택, 감성에 따른 음원 효과 추가, 최적의 음원 청취 위치(Sweet Spot) 변경, 음원 및 스피커 재생 공간 및 위치 변경 재생 등을 할 수가 있다. 본 논문에서는 디지털 음원들을 입력받아 임의의 필터링을 실행하고, 사용자 음원 보정 정보, 출력 유닛의 공간적, 음향적 특성을 상위제어기로부터 입력받아 전신호경로 상에 디지털 신호처리 하여 출력신호를 생성하는 DSP 시스템 플랫폼 및 알고리즘에 관하여 소개한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.11
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• pp.91-99
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• 2010

Recently, recognizing user resource for personalized service has been needed in digital content service fields. Especially, to analyze user taste, recommend music and service music related information need recognition of user music file in case of online music service. Music related information service is offered through recognizing user music based on tag information. Recognition error has grown by weak points like changing and removing of tag information. Techniques of content based user music recognition with music signal itself are researched for solving upper problems. In this paper, we propose user music recognition on the internet by extracted feature from music signal. Features are extracted after suitable preprocessing for structure of content based user music recognition. Recognizing on music server consist of feature form are progressed with extracted feature. Through this, user music can be recognized independently of tag data. 600 music was collected and converted to each 5 music qualities for proving of proposed recognition. Converted 3000 experiment music on this method is used for recognition experiment on music server including 300,000 music. Average of recognition ratio was 85%. Weak points of tag based music recognition were overcome through proposed content based music recognition. Recognition performance of proposed method show a possibility that can be adapt to online music service in practice.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.731-732
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• 2024

본 논문은 음원 메타데이터 임베딩 방법론을 기반으로 새로운 음원 추천 방법을 제안한다. 사용자 행동 데이터를 활용한 개인 맞춤형 음악 추천 모델은 신규 사용자의 데이터가 부족할 경우, 적절한 추천이 어려운 콜드스타트 현상을 초래할 수 있다. 본 연구에서는 플레이리스트의 음원 메타데이터를 Song sentence 로 구성하고, 고차원 벡터 공간에 임베딩하여 유사도를 계산한 추천 알고리즘을 구축한다. 사용자 행동 데이터가 아닌 음원의 자체적인 정보에 근거하기 때문에 콜드 스타트 현상을 보완하여 사용자에게 편리한 음악 감상 경험을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.13 no.8
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• pp.367-373
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• 2024

The growth of mobile devices and network infrastructure has brought significant changes to the music industry. Online streaming services has allowed music consumption without constraints of time and space, leading to increased consumer engagement in music creation and sharing activities, resulting in a vast accumulation of music data. In this study, we define metadata as "song sentences" by using a user's playlist. To calculate similarity, we embedded them into a high-dimensional vector space using skip-gram with negative sampling algorithm. Performance eva luation results indicated that the recommended music algorithm, utilizing singers, genres, composers, lyricists, arrangers, eras, seasons, emotions, and tag lists, exhibited the highest performance. Unlike conventional recommendation methods based on users' behavioral data, our approach relies on the inherent information of the tracks themselves, potentially addressing the cold start problem and minimizing filter bubble phenomena, thus providing a more convenient music listening experience.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.197-200
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• 2010

멀티미디어 서비스는 신호 처리 기술의 발달 및 전송 환경의 개선으로 정보 전달의 기존 역할 뿐 아니라 사용자의 다양한 요구 및 재생 환경을 반영하는 맞춤형 서비스로 진화하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 다양한 청취 환경 변화, 선호도 및 감정을 네트워크상 입력 디바이스를 통해 전송하고, 이를 바탕으로 처리한 객체 기반 음원을 다채널 스피커를 통해 출력하는 능동형 재생 플랫폼을 제안한다. 다수의 청취자는 각각의 감성 및 환경 정보 등 음원 처리에 관련 데이터베이스를 실시간 저장하여 동일한 음원으로 단일 플랫폼에서 다양한 청취감으로 음원 재생이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06d
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• pp.153-155
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• 2011

최근 음악 검색 연구에서 일반적으로 사용되는 방법은 키워드 중심의 텍스트 기반 검색방식, 음원의 특징 정보나 허밍 질의 처리 등을 이용하는 내용기반 검색 방식 등이 있다. 그러나 이러한 검색 방식은 단순히 원하는 음악을 질의에 따라 검색해 주며 인간의 감성을 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 질의에 의한 검색뿐만 아니라 질의한 음원과 감성정도가 같은 음원을 추천하는 인간 감성 기반 음악 검색 및 추천 시스템을 제안한다. 인간 감성 기반 음악 검색 및 추천 시스템은 크게 2가지 요소로 구성된다. 첫 번째는 사용자가 질의한 질의어를 분석하는 감성기반 검색추론엔진과 두 번째는 음원의 특징 정보 및 감성 정보를 가지고 있는 음원 감성 정보 데이터베이스로 구성된다. 사용자의 감성에 따라 음악을 검색하고 추천한다는 것은 향후 음반 산업에 큰 발전에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2018.04a
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• pp.27-30
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• 2018

디지털 음원 시장을 양분하는 가장 대표적 디지털 음원 소비방식은 다운로드(download)와 스트리밍(streaming)이다. 음원 스트리밍 시장은 IT 기술의 발전으로 빠른 성장을 거듭하여 스트리밍 이용 수가 급격히 증가한 반면, 다운로드 수는 감소하는 추세를 보이고 있어 음원 소비 방식이 소유방식에서 접근방식으로 변화중이라고 할 수 있다. 스포티파이(Spotify)와 같은 음원 스트리밍 기업이 프리미엄(Freemium) 가격정책을 운용하는 반면, 국내 음원 스트리밍 기업은 정액요금제 가격정책을 주로 채택하고 있다. 정액요금제 가격정책을 채택한 기업의 수입은 소비자가 매달 지불하는 일정한 금액으로 고정되어 있지만, 비용은 징수규정에 따라 소비자가 스트리밍을 하는 횟수에 비례하여 증가하기 때문에 변동성이 있다. 서비스를 열성적으로 이용하는 소비자가 추가 구매를 할 가능성이 높은 다른 비즈니스에 비해, 정액제로 운영되는 음원 스트리밍 비즈니스는 사실상 추가 구매가 이뤄지는 경우가 드물기 때문에 음원 이용 건수가 많은 소비자가 기업의 높은 가치를 주는(high-value) 고객이 아닐 수 있다. 따라서 본 연구는 스트리밍 정액요금제 소비자를 음원 소비량에 따라 세분화(segmentation)하고 이들의 특성을 살펴봄으로써, 음원 스트리밍 기업과 연구자에게 효과적인 전략을 세우는 데 도움을 주는 것을 목표로 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.550-552
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• 2005

실감 재현이 중요한 가상현실 응용에서는 사용자에게 고급 그래픽 환경을 제시하고 사용자의 인터랙션에 즉각적인 피드백을 제공함으로서 실재감과 몰입감을 증대시키는 연구가 진행되어왔다. 실재감, 공간감 전달을 위해 시각과 청각을 함께 활용하는 것이 효과적이나, 가상공간의 특징을 반영한 3차원 사운도 재현 연구는 국내외 통틀어 초기단계에 머물러 있다. 실재감과 공간감을 반영한 3차원 사운드의 재현을 위해서는 음원의 전파, 반사, 잔향 풍의 계산이 사용자의 인터랙션에 따라 새롭게 계산되어야한다. 그러나 사운드 전파경로와 공간을 이루는 모든 폴리곤들과의 충돌을 검사하며 반사 등을 계산하는 것은 실시간성이 중요한 가상현실응용에서는 무리가 따르므로 실 시간성을 보장하기 위한 계산량 축소가 요구된다. 본 논문에서는 다수의 음원이 존재하는 복잡한 가상공간에서의 3차원 사운드를 재현하기 위하여 사운드 신과 계산에 필요한 최소한의 정보를 가지는 오디오 씬 그라프의 공간을 재구성하고 다수의 음원을 대상으로 음원 축소 및 군집화를 적용하여 3차원 사운드효과를 실시간으로 재현하는 알고리즘을 제안한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.27 no.6
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• pp.1-12
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• 2022

As the music streaming service and the Hi-Fi market grow, various audio devices are being released. As a result, consumers have a wider range of product choices, but it has become more difficult to find products that match their musical tastes. In this study, we proposed a system that extracts the vocal component from the user's preferred sound source and recommends the most suitable audio device to the user based on this information. To achieve this, first, the original sound source was separated using Python's Spleeter Library, the vocal sound source was extracted, and the result of collecting frequency band data of manufacturers' audio devices was shown in a grid graph. The Matching Gap Index (MGI) was proposed as an indicator for comparing the frequency band of the extracted vocal sound source and the measurement data of the frequency band of the audio devices. Based on the calculated MGI value, the audio device with the highest similarity with the user's preference is recommended. The recommendation results were verified using equalizer data for each genre provided by sound professional companies.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.863-865
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• 2018

본 논문에서는 피부영상을 이용한 호흡 반영 음원 조율 방법을 제안한다. 얼굴 영상으로부터 호흡 신호를 추정하기 위해 ROI(Region of Interest)를 지정하고 지정된 영역의 색상 체계를 RGB에서 YCgCo로 변환한다. 피부 관심 영역으로부터 계산된 Cg색상 데이터 평균값에 필터링을 적용하여 호흡 신호를 검출한다. 검출된 호흡 신호를 통하여 사용자의 호흡 상태를 반영한 음원 조율방법을 제안하고, 이를 구현한 응용 프로그램을 소개한다. 구현한 응용프로그램의 성능평가를 위해 피험자 15명을 대상으로 블라인드 테스트와 MOS 평가방법을 사용하였으며, 실험 결과 9명의 피실험자가 호흡을 반영한 음원과 반영하지 않은 음원에 대한 차이를 느꼈다. 또한, MOS 평가방법으로 두 음원의 선호도를 조사한 결과 총 5점 만점 중 호흡을 반영한 음원이 4점, 원음이 3.6점을 얻었으며 이를 통해 피실험자들이 호흡이 반영된 음원을 선호한다는 결과를 확인하였다.