지난달 16일 새롭게 개정된 저작권법이 발효되고 이에 대한 찬반양론이 거세게 몰아치면서 일명‘펌’이라고 부르는 스크랩이 일반화돼 있는 블로그와 미니홈피로 눈과 귀가 쏠리고 있다. 현재 스크랩은 싸이월드의 미니홈피와 네이버 및 야후 블로그 등에서 제공하고 있는 기본 기능이고 블로그 전문서비스인 이글루스, 블로그인 등에서는 제공하고 있지 않다.
더욱이 최근 무료 음악 스트리밍 서비스인 벅스와 음악 공유사이트인 소리바다에 유죄 판결과 손해배상 판결이 내려지면서 블로그와 미니홈피에서 기본으로 제공하는 스크랩 기능이 이들 업체들의 뜨거운 감자로 떠올랐다.
Kim, Dong Jun;Lee, Ji Yeon;Jeong, Su Jin;Kim, Yoon Jea;Kim, Woongsup
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.11a
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pp.789-791
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2017
음악은 매장의 분위기를 결정짓는 중요한 요소이다. 그러나 현재 대부분의 매장에서는 음악 스트리밍 사이트에서 추천해주는 플레이리스트 혹은 개인의 취향에 의한 선곡이 이루어지고 있다. 이때 매장의 분위기와 적합하지 않는 곡이 선곡되는 경우가 발생하며 고객들로 하여금 불만스러운 경험을 제공할 수 있는 여지가 있다. 이에 본 연구는 기존의 음악 선곡 시스템을 고객 중심적으로 전환하고자 한다. 고객의 감정 분석, 상황 분석과 머신 러닝을 적용하여 현재 매장의 분위기와 어울리는 음악이 선곡되고 재생될 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있다.
In this paper, we present an effective method and a system for the music summarization which automatically extract the chorus portion of a piece of music. A music summary technology is very useful for browsing a song or generating a sample music for an online music service. To develop the solution, conventional automatic music summarization methods use a 2-dimensional similarity matrix, statistical models, or clustering techniques. But our proposed method extracts the music summary by calculating BER(Bit Error Rate) between audio fingerprint blocks which are extracted from a song. But we could directly use an enormous audio fingerprint database which was already saved for a music retrieval solution. This shows the possibility of developing a various of new algorithms and solutions using the audio fingerprint database. In addition, experiments show that the proposed method captures the chorus of a song more effectively than a conventional method.
The recent surge in live streaming has also changed the market for classical performing arts. Now more than just recording live performances, content specific to live streaming platforms is being produced, and live streaming is emerging as a new alternative to promoting and enjoying classical performances. Therefore, this study empirically analyzed the effect of service quality factors of the classical live streaming performance on the viewer satisfaction and the purchase intention of the on-site performance over the data collected from 198 viewers. Results suggest that, among the service quality factors of the classic live streaming performance, video content, convenience, and price, except for real-time interaction, affected the viewer satisfaction, and viewer satisfaction in turn affected the purchase intention of the on-site performance. Thus the publicity effect of live streaming for classical performing arts seemed to be proved.
정보사회는 다양한 매체의 사회이기도 하며, 또한 한계가 불명확한 사회라고 할 수 있다. 우리는 P2P나 스트리밍서비스 등 인터넷이라는 매체를 통해 다양한 정보콘텐츠를 이용하기도 하고, 제공하기도 한다.
매체의 다양화에 따른 법적 문제점들이 대두되고 있으며, 특히 음악과 게임관련 분야에서는 풀리지 않는 실타래처럼 얽혀있는 것이 사실이다.
With the popularization of smart devices and the development of wireless Internet, the consumption method of music contents is changing to streaming rather than downloading. In this paper, we analyze the meta data of the music source exposed on the network traffic for the 19 music streaming services in Korea and abroad. We propose a preventive measure. As a result of analysis, we found that all of the 19 services were exposed to the metadata of the music. We propose a music and metadata protection method such as certificate fixing method to prevent exposure of such music and metadata.
Among various contents industry, this study especially focused on music industry and tried to develop a prediction model for music box office using deep learning. The deep learning prediction model designed to predict music chart-in period based on 17 variables -singer power, singer influence, featuring singer power, featuring singer influence, number of participating singers, gender of participating singers, lyric writer power, composer power, arranger power, production agency power, distributing agency power, title track, LIKEs on streaming platform, comments on streaming platform, pre-promotion article, teaser-video view, first-week performance. Additionally we conducted a linear regression analysis to sort out factors, and tried to compare the prediction performance between the original DNN prediction model and the DNN model made of sorted out factors.
People can listen to almost every type of music by music streaming services without possessing music. Ironically it is difficult to choose what to listen to. A music recommendation system helps people in making a choice. However, existing recommendation systems have high computation complexity and do not consider context information. Emotion is one of the most important context information of music. Lyrics can be easily computed with various language processing techniques and can even be used to extract emotion of music from itself. We suggest a music-level similarity evaluation method using emotion and structure. Our result shows that it is important to consider semantic information when we evaluate similarity of music.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.7
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pp.842-848
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2020
Music markets have entered the era of streaming. In order to select and propose music that suits the taste of music consumers, there is an active demand and research on an automatic music genre classification system. We propose a method to improve the accuracy of genre unclassified songs, which was a lack of the previous system, by using a generative adversarial network (GAN) to further develop the automatic voting system for deep learning music genre using Softmax proposed in the previous paper. In the previous study, if the spectrogram of the song was ambiguous to grasp the genre of the song, it was forced to leave it as an unclassified song. In this paper, we proposed a system that increases the accuracy of genre classification of unclassified songs by converting the spectrogram of unclassified songs into an easy-to-read spectrogram using GAN. And the result of the experiment was able to derive an excellent result compared to the existing method.
In this paper, a platform was proposed that can service the streaming of location based real-time video-clip for smart-travel-services to work with PPL(Product Placement). The location information of drama like as LTE GPS and Beacon were used to provide the drama video with the PUSH service. And PPL DB with the attributes like as picture, video, music and URI(Uniform resource Identifier) was designed. As a result, this platform could provide the location based video streaming service that could replace the original PPL properties, color or shape, with the other properties by the interactive tagging the PPL DB in drama scenes. The proposed platform could provide the location based real-time video streaming service that can alter the PPL properties with the request of service provider.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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