내용기반 질의법 (Content-based Query Method)은 멀티미디어 데이터가 가지고 있는 고유의 특성을 검색의 단서로 하여 질의하는 방법이다. 따라서 이러한 내용 기반의 디지털 오디오 콘텐츠 시스템은 유저가 데이터베이스 내에서 찾고자 하는 오디오 관련 정보의 질의 방법으로써 그 노래의 멜로디 정보를 입력함으로써 이루어지게 된다. 본 논문에서는 가수명이나 노래 제목, 혹은 가사의 일부 등 기존의 음악 검색에 필수적인 텍스트 정보인 키워드를 전혀 모르는 상태에서, 휴대폰이나 컴퓨터의 마이크를 통해 자신이 기억하고 있는 노래의 일부분을 흥얼거리는 것만으로, 각종 오디오 정보를 손쉽게 찾아주는 내용기반 질의법을 이용한 디지털오디오 검색시스템 (MuseFinder)을 소개한다. 또한 실제 유저의 편이성을 고려한 GUI에 기초한 고성능의 검색시스템을 구현하는데 있어 주요 이슈와 고려사항에 대해서 살펴보고 그 해결 방법을 제안한다.
디지털 기술 발전에 따른 오디오 데이터의 증가는 여러 컴퓨터 응용에 사용되면서 데이터를 관리하고 사용하기 위해, 내용기반 질의와 유사성 검색과 같은 새로운 기능을 갖는 데이터베이스 시스템의 개발이 불가피하게 됐다. 내용 기반 질의를 위한 빠르고 정확한 검색은 이러한 응용 시스템들에 필요하다. 효율적인 내용기반 색인과 유사성 검색의 설계는 관련성 있는 데이터의 빠른 검색을 제공하기 위한 주된 요소이다. 본 논문에서는 소파(Wavelet) 변환을 이용한 한국 전통 음악 데이터베이스의 오디오 색인을 위한 방법을 제안한다. 또한 소파 변환을 이용해 오디오 데이터에 대한 색인의 가능성을 보인다.
인터넷을 비롯한 통신 네트워크의 발전으로 개개인의 콘텐츠 수요가 증가함에 따라 다양한 콘텐츠 욕구를 충족시키기 위한 추천 시스템이 대두되고 있으며, 이러한 추천 시스템의 기반 기술로써 내용 기반 검색 기술의 필요가 증가하고 있다. 본 논문에서는 대표적인 멀티미디어 콘텐츠의 하나인 음악의 무드를 내용 기반으로 분류하기 위해, 음악 비트 검출에 기반한 프레임화를 적용하였으며, 스펙트럼의 고조파를 좀더 강조하기 위한 HDS(Harmonic Distribution Spectrum)을 제안하였다. 또한 다양한 차원 감쇄 기법과 분류기를 이용한 실험을 통해 무드 분류 시스템의 성능 비교를 진행하였다.
본 연구는 현재 사용자가 청취한 음악과 청취한 순서를 기반으로 다음에 사용할 아이템을 추천하는 문제를 다룬다. 우리가 제시하는 모델은 아이템 사용 로그를 기반으로 하며, 정보검색에서 많이 사용하는 N-gram모델을 사용하여 아이템의 순서열을 추출한 후 다음에 올 확률이 높은 아이템을 학습한다. 그리고 사용자가 현재 선택한 아이템의 순서열을 기반으로 다음에 가장 들을 확률이 높은 아이템을 추천한다. 또 실 세계 데이터를 기반으로 실험하여 협업적 필터링 방식과 성능을 비교한다.
본 연구는 소아환자대상 최근의 음악치료 및 음악을 사용한 임상연구들에 대한 체계적인 문헌고찰(Systematic Review)을 위해 실시되었다. 이를 위해 13개 데이터베이스를 이용하여 2000년부터 2012년 사이에 영어로 발표 된 무작위 임상 및 교차설계 연구들을 자료로 수집하였고, 최초 검색 되었던 1023개의 논문 중 선정 및 제외기준에 따라 영어문헌 15건을 선별하였다. 선별 결과 연구 대상자는 1개월에서 만 18세까지의 아동 및 청소년으로 11명에서 150명 까지 표본크기가 다양했으며 전체 연구 참여자는 987명으로 집계되었다. 선별된 연구들은 음악요법 및 음악치료 연구로 분류되어 전반적인 유형, 연구절차와 방법론, 임상접근법, 측정도구 및 연구결과에 대해 체계적으로 분석되었다. 총 7건의 음악요법과 8건의 음악치료로 분류된 연구들은 7개영역의 종속변수를 36종류의 측정도구를 사용하여 측정하였는데 음악의 임상적 사용에 있어 음악의 선택, 종류 및 임상접근방법에 큰 차이가 있음이 나타났다. 연구절차와 방법론의 분석 결과 다수의 연구들이 주요 연구절차에 대한 기술이 충분치 않고 특히 무작위배정(Randomization), 배정순서 은폐(Allocation Concealment), 이중 또는 부분은폐(double or partial blinding) 및 참여자 감소율(Attrition Rate)과 같은 방법론적 표준에 미치지 못함이 도출되었다. 전반적인 연구결과가 통계적으로 유의하거나 긍정적 결과가 보고된 바 있으나, 연구 방법론적 문제들과 임상접근법들의 이질성으로 인해 그 결과가 편향에 의해 오염되거나 신뢰성에 문제가 있음을 확인할 수 있다. 그 결과 음악이 소아 환자들의 신체 및 사회 심리적 필요를 다루는 도구로 임상적 가치가 있음을 제안할 수는 있지만 이에 대한 과학적인 근거로서는 절차와 접근법이 보다 엄격하고 균일하여 추후 재현이 가능한 연구들이 다수 요구됨을 알 수 있다.
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.
모바일 웹 (Web)과 관련한 기술이 점점 발달함에 따라 모바일 전자상거래 시장, 그 중에서도 벨소리나 컬러링과 같은 음악 다운로드 시장의 크기는 괄목할 만한 성장을 거듭하고 있다. 하지만, 이러한 급성장에도 불구하고 소비자들은 여전히 자신이 원하는 음악을 찾는 과정에서 많은 불편함을 겪고 있다. 이는 소비자들의 음악에 대한 재구매율을 저하시키게 되고, 모바일 음악을 제공하는 서비스 업체 입장에서도 수익 정체의 원인으로 작용할 수 있다. 따라서 고객관계 관리 측면에서 모바일 고객의 불편을 최소화함으로써 결국 수익을 더욱 많이 창출하기 위한 새로운 방법이 절실한 상황이다. 이에 본 연구는 모바일 웹 환경 하에서 소비자들이 편리하게 자신이 원하는 음악을 검색할 수 있도록 하기 위하여, 모바일 웹 마이닝과 서열척도를 활용하는 협업 필터링 기반의 새로운 음악 추천 시스템을 제안한다. 또한 실험을 통해 우리가 제안하는 새로운 추천 시스템이 기존의 추천 시스템들에 비하여 우수한 성능을 나타냄을 입증하고자 한다.
동영상 공유 플랫폼의 발전으로 인해 동영상 업로드 분량이 폭발적으로 증가하고 있다. 그러한 동영상에는 다양한 형태의 음악이 포함되는 경우가 많으며, 그중에는 커버곡이 포함된다. 음악의 저작권을 보호하기 위해서는 커버곡의 원곡을 찾아내는 알고리즘이 필요하지만, 커버곡은 원곡의 조성, 속도와 전체적인 구성이 변형된 것이기 때문에 커버곡의 원곡을 찾기는 쉽지 않다. 이와 같이 변형된 커버곡으로부터 원곡을 검색하는 효율적인 알고리즘은 현재까지 알려진 바가 없다. 이에 본 연구에서는 멜로디 라인의 변곡점들을 활용한 커버곡의 원곡 검색 알고리즘을 제안한다. 변곡점은 멜로디 시퀀스에서 특징적인 변화 지점을 나타낸다. 제안하는 알고리즘은 원곡의 대표 구절에 대한 변곡점 시퀀스를 사용하여 원곡과 커버곡을 비교한다. 원곡의 대표 구절의 특징을 사용하기 때문에 커버곡이 전체적인 곡의 구성을 변형하여 만들어진 곡이라고 해도, 알고리즘의 검색 성능이 우수하다. 또한, 제안한 알고리즘은 변곡점 시퀀스의 특징만을 저장하고 사용하므로 메모리 사용량이 매우 적다. 알고리즘의 효율성은 성능평가를 통해 검증하였다.
본 연구는 국내 음악치료 및 물리치료 분야에서 리듬청각자극(RAS)을 적용하여 수행된 연구를 비교분석하였다. 이를 위해 1999년부터 2018년 11월까지 발표된 학위 논문과 학술지 게재 연구 중 RAS 및 보행기능 관련 주제어를 검색하여 기준에 부합한 45개의 연구를 선정하였고, 세부중재방법과 리듬자극의 유형, 기술된 치료 원리의 측면에서 분석하였다. 분석 결과, 두 영역에서의 연구 모두 일정한 간격의 리듬을 핵심적인 치료 자극으로 사용하고 RAS의 기본 절차를 따른 점에서는 공통적이었지만, 목표기능이나 구체적인 리듬제공방법에 있어서는 차이가 있었다. 음악치료 연구에서는 모두 보행기능이 목표 변인이었던 데 비해, 물리치료 연구에서는 균형이나 근력, 고유수용성감각 등 관련 신체기능이 목표에 포함되었다. 또한 음악치료 연구에서는 다양한 요소를 포함한 '음악'이 리듬자극으로 활용된 반면, 물리치료 연구에서는 메트로놈을 리듬자극으로 활용한 연구가 음악을 활용한 연구보다 많았다. RAS 원리와 관련하여 단순한 기법 설명 외에 동조화와 같이 치료의 원리가 충분히 기술된 연구는 물리치료보다는 음악치료 분야에서 많이 확인되었다. 이러한 결과는 음악치료 연구에서는 리듬과 더불어 음악의 다양한 요소가 보행에 미칠 수 있는 영향이 고려되어 음악의 역할이 적극적으로 활용된 반면, 물리치료 연구에서는 보행에 영향을 미치는 다양한 신체기능에 대한 개입이 포함된 경향이 있음을 보여준다. 두 가지 측면 모두 재활에 있어 중요한 부분임을 고려할 때, 본 연구는 다학제간 연구를 기반으로 한 RAS 연구의 기법의 확장 적용에 대한 시사점을 제시한다고 할 수 있다.
본 논문에서는 인터액티브 스마트 TV 적용을 위한 사운드트랙 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 동영상을 오디오와 비디오특징을 구분한 후, 각 오디오와 비디오 신호를 분석한다. 비디오 신호의 분석은 MPEG-2 비디오 인코더로부터 영상의 장면전환과 시작과 끝 위치를 검출하고, 오디오 신호의 분석은 AC-3 오디오 인코더로부터 오디오 특징을 추출한 후, 오디오 정보의 비트 벡터를 추출하여 데이터베이스를 생성한다. 생성된 데이터베이스와 사용자가 북마크를 하여 요청한 쿼리와 비교를 통하여 오디오 특징정보가 유사한 부분의 장면을 검색하고, 검색된 장면을 사용자에게 제공한다. 제안된 시스템의 성능 측정을 위해서 뉴스, 패널토론, 음악방송, 광고, 드라마 등 50개 TV 방송 프로그램의 데이터베이스를 이용해서 정확성을 측정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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