• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 2004년도 춘계 학술발표대회 논문집
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• pp.128-129
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• 2004

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2001년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.163-168
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• 2001

본 논문은 인터넷을 이용한 방송 서비스에서 저작권 보호 및 저작물 식별을 위한 고유 식별 정보(unique identification)를 삽입, 추출하는 기술을 제안한다. 인터넷을 통한 방송 서비스의 활성화를 위해서는 저작권의 보호와 저작물의 불법 사용 방지, 저작물에 대한 저작권료 지불, 그리고 차후에 불법 사용자의 적발 등을 할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 기술은 디지털 음악을 소비자에게 서비스할 때, 사용자의 아이디(ID)와 신상 정보를 이용해서 생성된 정보와 음악의 식별 정보를 같이 저작물에 삽입하여 다운로드 받은 음악 파일이나 또는 청취 중에 녹음한 음악 파일을 불법으로 유통시킬 경우에 유통된 음악 파일에서 삽입된 식별코드를 추출하여 음악 파일의 불법 유통경로를 추적하여 불법 사용자를 적발할 수 있는 기능을 갖고 있다. 이러한 기능을 만족시키기 위해서 인터넷 서비스에서 널리 이용되는 MP3, AAC, WMA 등과 같은 손실 압축을 거친 이후에도 삽입된 워터마크를 검출할 수 있으며, 일반 사용자들이 손쉽게 접할 수 있는 여러 신호처리에도 강인한 특성을 갖는 기술을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.82-84
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• 2011

본 논문에서는 사용자의 개인적 취향에 맞는 음악을 추천할 수 있는 사용자 감성/상황 정보 융합 기반의 협업 필터링의 확장을 이용한 음악추천시스템을 소개한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 확장된 협업 필터링 방식을 사용하여 추천을 해준다. 이를 위해 본 논문에서는 추천의 근거가 되는 감성과 무드를 Thayer 음악 무드 모델을 이용하여 총 12 가지의 감성 정보, 8 cluster 의 무드 정보로 분류했다. 또한 사용자의 상황 정보, 활동 & 날씨 & 시간에 대해서도 분류하였다. 분류된 정보는 음악감상 UI 를 이용하여 사용자 별 감성, 상황 그리고 음원의 무드 정보로 수집이 되었고, 수집된 정보를 기반으로 사용자 감성과 청취 곡 횟수를 퓨전하여 평가치 매트릭스를 만들었으며, 이를 바탕으로 단계적 협업 필터링에 의해 사용자 취향에 맞는 음악을 추천해 주는 방법이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.1195-1198
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• 2014

이 논문은 실시간으로 취득되는 뇌파를 기반으로 자동으로 음악을 추천하는 음악추천 기능의 시스템인 MyMusicShuffler 를 소개한다. 이 시스템은 뇌파 분석을 통한 사용자의 감성을 자동으로 분류하는 방식으로 멀티태스킹 환경에 익숙한 사용자들의 음악 청취를 위한 소모적인 상호작용을 없애는 새로운 방식의 인터페이스 환경을 실험하였다. 뇌파의 분석을 통하여 실시간으로 사용자의 감성 관련 반응을 반영하여 음악을 선택하여 제공하는 시스템이다. 이 논문은 개인의 감성적 반응에 의하여 상호작용하는 음악 추천 서비스인 MyMusicShuffler 시스템의 구현 내용을 설명할 것이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권3호
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• pp.75-85
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• 2017

전자 상거래 산업에서 많이 사용되고 있는 개인화 추천은 많은 분야에서 효과를 입증하고 있다. 개인화 추천을 위해서는 개인 정보를 포함하여 아이템을 재 분류해야하는 추가 작업이 필요하다. 본 연구에서는 개인 정보를 사용하지 않고 아이템을 재분류 하지 않는 추천 기법에 대해 제안한다. 음악 추천 영역으로 제한하여 실험하였으며, 실제 청취 이력 데이터를 사용하였다. 실험 분석을 통해 적은 데이터로도 유의미한 추천을 이끌어 낼 가능성을 살피고, 상황별 추천을 위한 아이템 수 분석과 추가 기법을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.101-102
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• 2014

현재 인간의 감성표현을 위한 수단중의 하나인 음악이 인간의 감성반응을 자극하는데 어떠한 역할과 기능을 하는가에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 창작자 입장에서 감성 표현 시 음악의 요소들이 어떻게 활용되는지를 분석하고 각 의도된 정서 및 요소가 청취자의 감성반응으로 나타나는지를 연구하였다. 대표적인 음원 사이트인 네이버, 멜론, 엠넷에서 두 달 이상 5위안에 랭크된 곡들을 선정하였다. 선전된 각 곡들을 음악 전문가집단 대상에게 설문 조사하여 각 곡에 사용된 음악적 특징과 분석하고 각 요소 별 감성을 수집하여 연구 분석하였다. 이러한 연구를 토대로 창작자가 의도하는 감성과 청취자의 감성 반응에 대한 상관관계를 밝히는데 유용한 자료가 될 것이다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.103-106
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• 2004

본 논문은 인터넷을 이용한 방송 서비스에서 저작권 보호 및 저작물 식별을 위한 고유 식별 정보(unique identification)를 삽입, 추출하는 기술을 제안한다. 인터넷을 통한 방송 서비스의 활성화를 위해서는 저작권의 보호와 저작물의 불법 사용 방지, 저작물에 대한 저작권료 지불, 그리고 차후에 불법 사용자의 적발 등을 할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 기술은 사용자 관련 정보와 음악의 식별 정보를 저작물에 삽입하여 다운로드 받은 음악 파일이나 또는 청취 중에 녹음한 음악 파일의 불법 복제를 막는 방법이다. 저작물을 불법으로 유통시킬 경우에 유통된 음악 파일에서 삽입된 식별코드를 추출하여 음악 파일의 불법 유통경로를 추적하여 불법 사용자를 적발할 수 있도록 하였다. 이러한 기능을 만족시키기 위해서 인터넷 서비스에서 널리 이용되는 MP3, AAC, WMA 등과 같은 손실 압축을 거친 이후에도 삽입된 워터마크를 검출할 수 있으며, 일반 사용자들이 손쉽게 접할 수 있는 섞어 신호처리에도 강인한 특성을 갖는 기술을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.208-211
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• 2013

인터넷의 발달과 온라인 음악서비스로 인해 많은 사람들이 손쉽게 원하는 곡들을 선택하여 청취할 수 있다. 수많은 곡들 중 자기가 선호하는 음악을 듣고 찾기엔 많은 시간이 필요할 뿐만 아니라 검색하기 위해 곡 제목이나 아티스트 및 연도에 관한 정보도 숙지해야 할 것이다. 또한 질의에 해당하는 키워드가 포함되는 리스트만 제공되는 기존 음악 다운 사이트의 환경을 개선하고자, 영국 헤리엇와트 대학 연구진의 결과를 토대로 한 성격유형을 매칭시켜 해당된 장르를 구하고 컨텐트 기반인 음색유사도를 통해 질의에 해당된 음악을 추천해 주는 시스템을 설계하고자 한다. 4Shared.com과 비교 분석하였고 누구나 아는 유명한 곡들보다 한번도 들어보지 못한 곡들을 추천함으로써 유용성에 대한 기대감을 높이고자 한다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권12호
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• pp.210-216
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• 2013

잡음이 있는 환경에서 음악을 들을 경우 잡음의 영향으로 인해 명료한 음악의 청취가 힘들다. 본 논문에서는 잡음 환경에서 오디오 신호를 자동으로 변화시킴으로써 잡음 환경에서의 오디오 청취 경험을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 구체적으로, 잡음이 있는 환경에서 밴드 별 오디오 신호의 지각적 크기가 잡음이 없는 경우와 비슷해지도록 오디오 신호를 변화시키는 방법을 제안하였다. 이를 위해 Moore의 라우드니스 지각 모델을 도입하였으며, 기존의 음성 강화를 목적으로 한 논문을 더욱 발전시켜 48kHz로 샘플링된 전대역 신호를 증폭시키는 기법을 제안하였다. 잡음이 심할 때에는 라우드니스를 복원시켜도 명료성이 떨어지므로 이를 위해 라우드니스를 복원하는 데에 그치지 않고 일부러 고주파의 라우드니스를 약간 더 증폭하는 방법도 제안하였다. 실험 결과를 통해 우리는 제안된 알고리즘이 잡음 환경에서의 오디오 청취 경험을 얼마나 향상시킬 수 있는지를 알 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제41권2호
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• pp.115-121
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• 2022

본 논문에서는 음악 청취 시에 나타나는 뇌파 특징을 이용하여 사용자 감정에 따른 음악 분류 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 뇌파 신호로부터 추출한 감정별 뇌파 특징과 음악신호에서 추출한 청각적 특징 간의 관계를 회귀 심층신경망을 통해 학습한다. 실제 적용 시에는 이러한 회귀모델을 기반으로 제안된 시스템은 입력되는 음악의 청각 특성에 매핑된 뇌파 신호 특징을 자동으로 생성하고, 이 특징을 주의집중 기반의 심층신경망에 적용함으로써 음악을 자동으로 분류한다. 실험결과는 제안된 자동 음악분류 프레임 워크의 음악 분류 정확도를 제시한다.