본 논문은 음악의 감성을 시각화하는 새로운 방법을 제안하는 논문으로 시각화를 위하여 감성 LED조명 제어 시스템을 고안하였으며 이 시스템은 청중들의 음악 경험을 더욱 풍요롭게 하기 위함에 목적이 있다. 이 시스템은 기존 연구의 음악 감성 분석 알고리즘을 이용하였는데 하나의 음악에서 하나의 감성을 추출하는 기존 연구의 한계를 보완하고자 음악의 1초당 세그먼트에서 감성을 추출 하여 감성 변화를 감지하는 방법을 연구하였다. 또한 LED조명의 감성 컬러는 IRI컬러 모델과 Thayer의 감성 모델을 기초로 새로운 감성 컬러 36가지를 정의 하여 각 감성에 맞는 색으로 연출 할 수 있도록 구성하고 애니메이션과 더불어 감성 LED 조명으로 표현 할 수 있도록 하였다. 이 시스템의 검증을 위한 실험 결과, 듣는이의 감성과 감성 LED 조명 시스템의 감성 일치율이 60% 이상으로 향후 음악 감성 기반 서비스의 중요한 밑거름이 될 것으로 보인다.
4차 산업혁명 시대가 도래하면서 기존 IoT에 감성지능이 포함된 신기술들이 연구되고 있다. 그 중 현재까지 다양하게 진행된 음악 서비스 제공을 위한 감성 분석 연구에서는 인공지능, 패턴인식 등을 활용한 사용자의 감성 인식 및 분류 등에만 초점을 맞추고 있는 상황이나, 사용자의 특정 감성에 해당하는 음악들을 어떻게 자동적으로 분류할지에 대한 감성별 음악 분류기법들에 대한 연구는 매우 부족한 상황이다. 본 연구에서는 최근 각광을 받고 있는 사람들의 감성과 관련된 음악관련 서비스를 개발할 시, 음악을 감성 범위에 따라 높은 정확도로 분류할 수 있도록 하는 감성 기반 자동 음악 분류기법을 제안한다. 데이터수집 시 Russell 모델을 바탕으로 설문조사를 하였으며, 음악의 특성으로 평균파장크기(Average amplitude), peak평균(Peak-average), 파장 수(The number of wavelength), 평균파장 길이(Average wavelength), BPM(Beats per minute)을 추출하였다. 해당 데이터들을 바탕으로 회귀 분석을 이용하여 다중회귀식을 도출하였으며, 각 감성에 대한 표준 수치들을 도출하여 새로운 음악 데이터와 해당 각 감성에 대한 표준 수치들과의 거리 비교를 통해 음악의 감성을 분류시키는 작업을 실시하였다. 이를 통해 나온 결과에 회귀분석을 통하여 나온 데이터를 대입하여 해당 데이터와 각 감성들의 비율을 통해 최종적으로 판단된 감성을 추출하였다. 본 연구에서 실험한 감성 일치율의 2가지 방식에 대해서 제안한 기법의 경우 70.94%, 86.21%의 일치율이 나왔고, 설문참가자들의 경우 66.83%, 76.85%의 일치율이 나옴으로써, 연구 기법을 통한 감성의 판단이 설문참가자들의 평균적인 판단보다 4.11%, 9.36%의 향상된 수치를 제공함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 감성과 힐링, 머신러닝이라는 주제를 바탕으로 딥러닝을 통한 사용자의 얼굴표정을 인식하고 그 얼굴표정을 기반으로 음악을 재생해주는 얼굴표정 기반의 음악재생 프로그램을 제안한다. 얼굴표정 기반 음악재생 프로그램은 딥러닝 기반의 음악 프로그램으로써, 이미지 인식 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있는 CNN 모델을 기반으로 얼굴의 표정을 인식할 수 있도록 데이터 학습을 진행하였고, 학습된 모델을 이용하여 웹캠으로부터 사용자의 얼굴표정을 인식하는 것을 통해 사용자의 감정을 추측해낸다. 그 후, 해당 감정에 맞게 감정을 더 증폭시켜줄 수 있도록, 감정과 매칭되는 노래를 재생해주고, 이를 통해, 사용자의 감정이 힐링 및 완화될 수 있도록 도움을 준다.
감성 지능형 컴퓨팅은 컴퓨터가 학습과 적응을 통하여 인간의 감성을 처리할 수 있는 감성인지 능력을 갖는 것으로 보다 효율적인 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 가능하게 한다. 감성 정보들 중 시각과 청각 정보인 음악 이미지는 짧은 시간에 형성되고 기억에 오랫동안 지속되기 때문에 성공적인 마케팅에 있어서 중요한 요인으로 꼽히고 있으며, 인간의 정서를 이해하고 해석하는데 있어서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 사용자의 감성키워드(짜증, 우울, 차분, 기쁨)를 고려하여 매칭된 음악과 이미지를 검색하는 시스템을 구축하였다. 제안된 시스템은 인간의 감성을 4단계 경우로 상황을 정의하며, 정규화 된 음악과 이미지를 검색하기 위해 음악 이미지 온톨로지와 감성 온톨로지를 사용하였으며, 이미지의 특징정보를 추출, 유사성을 측정하여 원하는 결과를 얻게 하도록 하였다. 또한, 이미지 감성인식정보를 분류하기위해 대응일치분석과 요인분석을 통한 성컬러와 감성어휘를 하나의 공간에 매칭하였다. 실험결과 제안된 시스템은 4가지 감성상태에 대해 82.4%의 매칭율를 가져올 수 있었다.
본 논문에서는 내용 기반 음악의 감성추출 연구의 동향을 살펴보고, 평가치를 기반으로 청중의 기호를 분석해 본다. 청중의 기호 분석은 가능한 많은 사람이 공감 할 수 있는 데이터를 사용하고자, 최근 이슈가 되고 있는 "나는 가수다" 방송 프로그램의 음원 분석을 통해 이루어졌다. 데이터베이스는 총 7 번의 공연/경연마다 7 곡씩 순위가 매겨지므로 총 49 곡으로 이루어진다. 청중 평가단은 총 500 명의 엄격히 선발된 10 대에서 50 대, 각각 100 명 씩으로 구성되었다. 특징값은 오픈소스인 MIRtoolbox 를 이용해서, 총 376 개의 특징값을 추출하여 평가치와의 상관관계를 구해 청중 평가단의 기호를 분석한다. 실험결과 총 376 개의 특징값 중 10 개의 특징값이 청중평가단의 기호와 상관관계가 있다는 것이 나타났다. 마지막으로 내용 기반 음악의 감성 추출 연구에서 보이는 감성의 주관적 인식성 및 심리학적 설명의 난해함을 줄이고자, 향후 과제로 내용 기반 및 평가치 기반의 시스템을 결합한 감성 기반 음악 추천 시스템을 제안한다.
멀티모달 감정인식을 통해 사람의 감정을 정확하게 분류하고, 사람의 감정에 어울리는 음악을 매칭하는 시스템을 설계한다. 멀티모달 감정 인식 방법으로는 IEMOCAP(Interactive Emotional Dyadic Motion Capture) 데이터셋을 활용해 감정을 분류하고, 분류된 감정의 분위기에 맞는 음악을 매칭시키는 시스템을 구축하고자 한다. 유니모달 대비 멀티모달 감정인식의 정확도를 개선한 시스템을 통해 텍스트, 음성, 표정을 포함하고 있는 동영상의 감성 분위기에 적합한 음악 매칭 시스템을 연구한다.
DJ로봇 개발을 위한 연구는 디지털과 네트워크의 시대를 맞이하여 매우 빠른 속도로 변화하고 있는 대중들의 음악 서비스 요구에 부응하기 위한 것이다. 기존의 연구들은 대체적으로 개인화된 환경, 개인화된 장비를 전제로 음악 서비스 개발에 나서고 있지만 DJ로봇은 공공이 공유하는 공간을 전제로 삼고 있다. DJ로봇은 우리나라 전통적 공간과 전통 음악을 우선적으로 한다. 최근 한국 문화에 대한 외국의 호의와 수요가 확대됨에 따라 우리 전통 혹은 고유한 특질에 기초한 콘텐츠의 산업적 활용 가치가 점점 높아지고 있기 때문이다. 한편, DJ로봇은 외부 환경 변화를 감지하는 방식과 심리학, 감성공학 등에 의한 음악의 속성을 설정하는 방식의 결합으로 구성되어 있다. 설치 공간의 온도, 습도, 조도, 풍속, 소음 등의 환경 요소를 측정 및 적용하고 헤브너의 감성분류법에 기초하여 감성공학에 의한 반복적인 실험과 검증을 통해 음원의 객관성을 확보할 것이다. DJ로봇은 전통 공간의 사운드스케이프를 아름답게 변화시키는 동시에 수용자 감성과 연계된 전통음악 BGM의 활용을 통하여 아직까지 극소수 사람들 사이에서만 소통되고 있는 전통음악을 보다 다양하고 적극적인 기능을 지닌 문화콘텐츠로 재탄생 시키는 일에 기여할 것이다.
현재 휴대폰은 대중화되고 있으며, 로봇기술 또한 각광 받고 있다. 그래서 우리는 로봇기술과 휴대폰 기술을 접목한 RCP(Robotic Cellular Phone)를 구현하려 한다. RCP를 구성하기 위해서 휴대폰의 움직임을 구현, 외부환경 및 RCP 자신의 상태인식 기능 그리고 사용자의 감성을 유발할 수 있는 감성유발엔진 및 감성평가모델의 군축이 필요하다. 본 연구에서는 감성평가모델의 개발을 위하여 음악과 진동 자극을 주어 생체신호 HRV와 GSR을 측정하여 정량적인 데이터를 수집, 특정감성을 평가하였다. 감성을 평가함에 있어서 개인의 차이가 발생하기 때문에 개개인의 표준화 (Normalize)가 필요하게 되었다. 표준화를 위하여 IAPS영상을 활용한 결과 우리가 얻고자 하는 감성의 변화에 대한 판단을 할 수 있음으로 감성의 신호 모델을 유추할 수 있었다.
인간과 컴퓨터의 상호 작용 (Human Computer Interface) 기술의 중요성이 더욱 커지고 있으며 HCI에 대한 연구가 진행됨에 따라 사용자의 직접적인 입력에 의한 컴퓨터 반응이 아닌 감정 추론 혹은 사용자 의도에 따른 컴퓨터 반응에 대한 연구가 증가되고 있다. 스트레스는 현대 인간 문명사회에서의 피할 수 없는 결과이며 복잡한 현상을 나타내며 통제 유무에 따라 인간의 활동능력은 심각한 변화를 받을 수 있다. 본 논문에서는 인간과 컴퓨터의 상호 작용의 일환으로 스트레스를 통해 증가된 심박변이도 (HRV)와 가속도 맥파(APG)를 측정한 후 스트레스를 완화시키기 위한 방안으로 음악을 이용한 지능형 감성 추천시스템을 제안하고자 한다. 사용자의 생체정보 즉, 스트레스 지수를 획득 및 인식하여 신뢰성 있는 데이터를 추출하고자 차분진화 알고리즘을 사용하였으며 이렇게 획득된 스트레스 지수를 단계별에 따라 시멘틱 웹 (Semantic Web)을 통해 감성추론을 하였다. 또한 스트레스 지수와 감성의 변화에 매칭 되는 음악 리스트를 검색 및 추천함으로써 사용자의 생체정보에 맞는 감성 추천시스템을 애플리케이션으로 구현하였다.
본 논문에서는 유아를 위한 체감형 게임 개발에 필요한 요소로 콘텐츠, 디자인, 음향, 동작인식, 음성인식 기술을 제안하였다. 유아용 체감형 게임은 유아의 감성에 맞춘 교육적 요구가 반영된 콘텐츠와 밝고 친근감 있으면서 사용이 편리한 디자인 요소들이 반영되어야 하고 유아가 친숙하고도 쉽게 게임을 할 수 있게 유도할 수 있는 배경음악과 설명 대사가 사용되는 것이 좋다. 만약 동작 인식과 음성인식 시스템을 유아용 체감형 게임에 사용할 경우 게임 사용자의 연령에 맞는 동작 데이터와 음성 데이터를 사용해 인식률을 높여야 한다. 특히, 본 논문에서는 피부색과 유아 신체 모델을 사용하여 유아의 얼굴과 손을 인식한 후 그 위치를 고려하여 유아의 동작을 인식하였고 유아의 음성 데이터를 수집해 신경망을 이용한 음성인식 기술을 게임에 적용해 신체 놀이 중심 활동의 줄넘기 게임인 '신나게 폴짝'을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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