• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.10
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• pp.1565-1574
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• 2010

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.211-214
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• 2008

일부 음악 장르분류에 관한 기존 연구에서는 특징 추출을 위한 구간 선택 시 사람이 직접 음악의 주요 구간을 지정하는 방법을 사용하였다. 이러한 방법은 분류 성능이 좋은 반면 수작업으로 인한 부담으로 새롭게 등록되는 음악들에 대해 지속적으로 적용하기가 곤란하다. 이러한 이유로 최근 음악 장르 분류와 관련된 연구에서는 자동으로 추출구간을 선정하는 방법을 사용하고 있는데 이러한 연구의 대부분이 고정된 구간 (예, 30초 이후의 30초 구간)에서 특징을 추출하는 관계로 분류의 정확도가 떨어지는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 음악 전체 구간에 대하여 반복구간을 파악하고, 그 중 음악을 대표할 수 있는 단일 대표구간을 선정한 후, 대표구간으로 부터 특징을 추출하여 장르 분류 시스템에 적용하는 방법을 제안하였다. 실험 결과, 기존 고정구간을 사용한 방법에 비해 괄목할 만한 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.397-398
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• 2018

본 논문에서는 음악 전공자가 아니어도 원하는 악기를 선택하여 손쉽게 자신의 음악을 만들 수 있는 GAN(Generative Adversarial Network) 알고리즘 기반 음악생성 프로그램을 개발하였다. 음악분야는 진입장벽이 높아 음악 전공자가 아니면 자신만의 음악을 제작하기 힘들다. 행사나 소소한 이벤트에서도 쓸 수 있는 자신만의 음악, 방송이나 1인 미디어 등에서도 저작권 걱정 없이 쓸 수 있는 자신만의 음악을 이 GAN 알고리즘 기반 음악생성 프로그램을 이용하여 비전공자라도 손쉽게 음악을 만들 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.4
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• pp.504-510
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• 2009

Recently, personalized-adaptive services became the center of interest in the world. However the services about music are not widely diffused out. That is because the analyzing of music information is more difficult than analyzing of text information. In this paper, we propose a music recommendation system which provides personalized services. The system keeps a user's listening list and analyzes it to select pieces of music similar to the user's preference. For analysis, the system extracts properties from the sound wave of music and the time when the user listens to music. Based on the properties, a piece of music is mapped into a point in the property space and the time is converted into the weight of the point. At this time, if we select and analyze the group which is selected by user frequently, we can understand user's taste. However, it is not easy to predict how many groups are formed. To solve this problem, we apply the K-means clustering algorithm to the weighted points. We modified the K-means algorithm so that the number of clusters is dynamically changed. This manner limits a diameter so that we can apply this algorithm effectively when we know the range of data. By this algorithm we can find the center of each group and recommend the similar music with the group. We also consider the time when music is released. When recommending, the system selects pieces of music which is close to and released contemporarily with the user's preference. We perform experiments with one hundred pieces of music. The result shows that our proposed algorithm is effective.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.05b
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• pp.1041-1043
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• 2011

본 연구는 음악의 유형에 따라 인체의 생리적인 변인과 운동성이 어떻게 변화하는지 알아봄으로써, 향후 치료를 시행할 때 음악을 함께 적용하는 것에 대한 가능성과 적용 가능한 음악적 성향을 제시하고자 한다. 20대의 여성 30명을 3주 동안 자율신경계를 활성화 시킬 수 있는 음악과 자율신경계를 침체시키는 음악을 다른 날 각각 들려주었다. 악력, 혈압과 민첩성을 음악을 들려주기 전후에 각각 측정하였다. 침체시키는 음악을 들려준 경우는 수축기 혈압과 악력은 낮아졌으며, 민첩성은 침체시키는 저하되었고, 활성화시키는 음악에서는 높아진 것으로 나타났다. 치료를 실시할 때 환자의 상태와 병적 증상에 맞는 적절한 음악을 선택하여 들려줌으로써 보다 효율적인 치료가 제공될 수 있으리라 생각한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.175-177
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• 2002

본 논문에서는 대화형 유전자 알고리즘을 이용한 음악검색 시스템을 개발한다. 기존의 음악검색 시스템은 찾고자 하는 음악에 대한 정보를 필요로 하기 때문에 사용자가 시스템이 요구하는 정보를 가지고 있지 않는 경우 검색이 힘들다. 하지만 대화형 유전자 알고리즘을 통한 질의어 생성방식을 이용하면 사용자의 주관적 감정에 의한 음악검색을 할 수 있다. 먼저 사용자가 초기 유전자형에 의해 선택된 음악을 듣고 주관적인 평가를 내리면 이 평가값으로 유전자 알고리즘을 이용하여 질의어를 생성, 가장 가까운 음악을 검색하여 들려준다. 사용자는 이러한 과정을 반복하여 자신의 주관적 평가에 따라 진화되는 유전자형에 의해 원하는 음악을 점진적으로 검색한다. 이를 통해 사용자는 전문적인 음악적 지식이나 찾고자 하는 음악에 대한 특별한 정보없이 개인의 주관에 의한 검색을 할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.696-698
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• 2009

현대인들의 감정 불안정 상태로 인한 질병과 사회문제, 범죄 등이 많은 이슈로 나타나고 있다. 본 논문은 사람의 감정에 따른 생리적인 변화를 생체신호를 측정하여 분석하고 이를 이용하여 사람의 감정을 조절할 수 있는 음악을 선택하여 조절한다. 사람의 심박수를 측정하고 그 데이터를 HRV(심장박동 변화율)로 변환하면 그 사람의 현재 기분을 추정해 낼 수 있다는 연구 결과를 적용하여 기분에 따라 알맞은 음악을 자동으로 선택 하여 들려줄 수 있는 시스템을 설계하고 구현한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2008.10a
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• pp.197-217
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• 2008

본 논문에서는 현재 국내의 디지털 음악 콘텐츠 산업에서 이슈가 되고 있는 정액제와 수익배분 비율 문제를 중심으로 수리적 모형을 사용하여 분석하였다. 특히 국내의 현황을 반영하여 음원권리자와 이동통신사의 문제에 더욱 초점을 맞추었다. 본 논문의 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 이동통신사와 음원권리자 사이에서는 정액제를 선택하든 종량제를 선택하든 중요하지 않을 수 있다는 것이다. 중요한 것은 음원권리자가 수익배분비율을 그리고 이동통신사가 음원판매소매가격을 자율적으로 결정할 수 있어야 한다는 것이고 두 게임참여자가 서로 이익을 얻을 수 있는 수익배분방법과 비율이 존재한다는 점이다. 둘째, 정액제는 오히려 소비자와 이동통신사간의 관계에 영향을 미치게 되는데 이동통신사에게는 유리하고 소비자에게는 불리하게 된다는 것이다. 특히, 이동통신사와 음원권리자가 수직적으로 통합되어 경쟁하는 시장구조하에서는 소비자에게 불리한 경향이 더욱 심화되므로 정액제 보다는 종량제 가격의 하락을 통해서 온라인 음악 시장의 성장을 유도하는 것이 소비자에게 유리하게 된다. 이와 같은 온라인 음악시장의 성장은 중장기적으로 사업자들에게도 도움이 될 것이다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.10 no.1
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• pp.1-6
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• 2015

Recently, According to increasing interest to original sound Karaoke instrument, MIDI type karaoke manufacturer attempt to make more cheap method instead of original recoding method. The specific method is to make the original sound accompaniment to remove only the voice of the singer in the singer music album. In this paper, a system to separate vocal components from music accompaniment for stereo recordings were proposed. Proposed system consists of two stages. The first stage is a vocal detection. This stage classifies an input into vocal and non vocal portions by using SVM with MFCC. In the second stage, selective frequency subtractions were performed at each frequency bin in vocal portions. Listening test with removed vocal music from proposed system show relatively high satisfactory level.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.616-623
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• 2007

본 논문에서는 음악 신호로부터 추출한 비트 정보를 사용하여 가상 캐릭터의 움직임을 제어하는 방법에 대해 논한다. 특히 주기를 가지는 반복적인 동작, 그 중에서도 춤동작에 대한 음악 신호와의 동기화 방법을 제안한다. 서버로 구현된 음악 비트 인식기는 입력 음악 신호에 대한 분석 정보를 규칙적으로 출력한다. 동작 클라이언트는 동작 캡쳐를 통해 얻은 동작 데이터를 여러 개의 기본 동작들로 나누고, 사용자가 선택한 새로운 순서대로 기본 동작들을 연결하여 부드럽게 재생한다. 또한 서버에 접속하여 전송 받은 음악의 템포에 맞게 동작데이터를 와핑(warping)하고 음악의 주요 비트 시각에 맞추어 기본 동작들의 재생시작 시간을 동기화한다. 음원에 의한, 즉 박자, 강약, 비트와 같은 기본적인 정보뿐만 아니라 분위기, 박자 변화와 같은 고급 정보에도 동적으로 반응하여 춤을 추는 가상 캐릭터를 개발하는 것이 본 연구의 궁극적인 목표이다.