인간과 상호작용하는 로봇의 경우, 자연스러운 움직임과 행동은 사람에게 친근감을 제공한다. 그러한 자연스러운 움직임과 행동의 기반이 되는 요소기술들 중 하나로 음원추적을 꼽을 수 있다. 본 논문에서는 3개의 마이크를 장착한 로봇에서의 시간지연기반 음원추적 시스템에 대해 소개한다. 개발된 음원추적 시스템을 지능형 서비스 로봇 WEVER-R2에 적용한 결과, 에러율 ${\pm}15$도 이내에서 93% 이상의 성공률을 보였다.
음원별 음량 차이가 심하여 청각적 불편함을 초래하는 상황을 음량정규화 기술을 통해 완화하려고 한다. 그러나 현재 상용화된 관련 기술을 보면 대부분 음량을 조정하는 경우에 음원의 품질을 보장할 수 없거나, 반대로 음원의 품질을 보장하는 경우에 음량 조정이 지극히 미세한 수준이다. 또한 음원 제공 플랫폼이나 음원의 형태에 따라 적용 가능한 대상이 제한되는 문제도 존재한다. 이러한 품질 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 쾌적최대음량(CML)과 절대음량 체계를 도입하고 음원 손실을 최소화한 음량평준화 시스템을 제안한다. 그리고 일반적인 음원 파일뿐만 아니라 실시간 스트리밍 콘텐츠의 음원을 음량정규화할 수 있도록 설계하여 기존 상용 기술의 대상 제한 문제를 완화하고자 한다. 본 논문은 청자 혹은 서비스 이용자의 만족스러운 음원 감상에 기여한다는 점에서 의의를 가진다.
Web 2.0 시대를 맞아 최근 웹상에는 소셜 미디어 서비스(Social Media Service)가 각광받고 있다. 환경적 변화에 맞춰 사용자의 요구를 충족시키는 소셜 미디어 서비스로써 합주서비스를 제공하고자 한다. 합주서비스는 MMMD(Multi Media Multi Device) 개념으로 음원을 제공하고자 한다. 즉, 합주곡을 하나의 재생장치를 통해 듣는 것이 아니라, 악기 별로 재생장치를 선택해 연주함으로써 오케스트라에서 음악을 감상하는 것 같은 실감을 부여할 수 있다. 목표를 충족시키기 위해서 합주곡을 구성하는 악기 별 음원을 분리하고 연주를 위해 필요한 음원을 추출하고 음원을 각 재생장치로 전달하는 작업을 AET Process로 정의하였다. 음원 간의 동기화를 제어하기 위해서 쉼표를 이용한 동기화 알고리즘을 제안하였다. AET Process와 쉼표를 이용한 동기화 처리 방법을 이용하여 사용자에게 실감 있는 합주 서비스를 제공할 수 있다.
본 논문은 K-Pop 디지털 음원 서비스에 활용 가능한 음악 정보 (Music Information)를 기술하기 위한 Music Description 중 K-Pop Genre Description에 대한 연구이다. 본 연구는 K-Pop 상용화 서비스에 활용하기 위한 음악 장르 분류를 제안하였다. 기존에 서비스되고 있는 K-Pop 디지털 음원 포털의 음원 분류를 체계적으로 분석한 결과를 통하여, 상용화에 가장 적합한 K-Pop 음악 분류 서비스를 위한 장르 체계를 제안하고 있다. 또한, TV-anytime 등 국제적 상용화 및 표준화에 적용된 기존의 장르 분류들과의 매핑을 통하여 확장 및 공유가 가능한 형태의 새로운 장르 분류체계 관리를 위한 메타데이터 규격을 제안하고 있다.
최근 국내 영화산업은 세계적으로 유명한 영화제의 주요상을 수상하면서 전성기를 맞이하고 있다. 더불어 K-콘텐츠의 국제적 관심과 코로나19 이후 OTT 산업의 성장은 국내 영화산업의 발전을 기대할 수 있는 긍정적인 여건으로 작용하고 있다. 영화제작에 있어 효과음원은 영화 필름을 구성하는 요소 중의 하나로 영상의 분위기와 감성을 표현하는데 중요한 역할을 담당한다. 이에 전주정보문화산업진흥원은 2013년부터 한국적 정서를 갖춘 한국형 효과음원 개발 사업을 추진하였다. 그리고 2021년부터 'K-Sound Library'라는 효과음원 아카이브를 일반 대중에게 서비스하고 있는데 데이터베이스 구축 및 시스템의 문제 등으로 그 활용이 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 우리나라 최초의 효과음원 아카이브인 'K-Sound Library'의 온라인 서비스에 대해 음향 전문가들과 인터뷰를 실시하여 현 서비스의 문제점을 도출하였다. 그리고 인터뷰 및 해외사례 분석 결과를 바탕으로 효과음원의 분류체계 및 검색서비스의 사용성을 향상시키기 위한 개선방안을 제안하였다.
온라인 음원 스트리밍 서비스가 확대되면서 음원 사재기가 빈번해지고 있다. 본 논문에서는 사재기로 의심할 수 있는 음원의 특징을 분석하고, 사재기가 이루어지지 않았을 경우의 음원 순위를 예측한다. 그 결과, 랜덤 포레스트를 통해 앨범 평점이 낮은 음원, 장르가 인디나 발라드인 음원, 특정 발매사의 음원일 때 사재기로 의심할 수 있었다. 또한, 딥러닝을 통한 순위 예측 실험 결과, 사재기의 영향으로 실제 순위와 예측 순위에 큰 차이가 있는 것으로 나타났다.
휴대용 멀티미디어 기기의 진화와 보급 확산에 따라 디지털 음원 보급이 용이해짐으로써 사용자는 디지털 음원 및 관련된 콘텐츠를 휴대용 멀티미디어 기기를 이용하여 검색 및 감상할 수 있게 되었다. 그러나 디지털 음악서비스 시장과는 대조적으로 CD로 제공되는 오프라인 음악서비스 시장은 점차적으로 침체되어 오프라인 음악서비스 시장 자체가 사장될 위기에 놓여있는 있는 실정이다. 본 논문에서는 오프라인 음악서비스의 중심인 음악앨범에 부착된 1차원 바코드와 휴대폰 음악서비스를 결합하여 두 음악서비스 시장이 상생할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 음악앨범 정보 검색 시스템은 실제의 음악앨범으로 부터 디지털 음원과 정보를 획득하기 위해 음악 CD에 부착된 1차원 바코드를 모바일 단말기에 입력하여 음원서버로부터 해당 앨범의 정보를 얻을 수 있도록 하였다. 또한 검색 결과에 사용자 선호도를 반영하기 위해 앨범별 검색 횟수를 이용하여 사용자들이 선택한 음악 장르의 앨범을 최근 선호하는 앨범순으로 검색하도록 하였다. 제안하는 모바일 음악앨범 검색 시스템은 WIPI를 기반으로 구현되어 시범 서비스를 제공하고 있다.
멀티미디어 서비스는 신호 처리 기술의 발달 및 전송 환경의 개선으로 정보 전달의 기존 역할 뿐 아니라 사용자의 다양한 요구 및 재생 환경을 반영하는 맞춤형 서비스로 진화하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 다양한 청취 환경 변화, 선호도 및 감정을 네트워크상 입력 디바이스를 통해 전송하고, 이를 바탕으로 처리한 객체 기반 음원을 다채널 스피커를 통해 출력하는 능동형 재생 플랫폼을 제안한다. 다수의 청취자는 각각의 감성 및 환경 정보 등 음원 처리에 관련 데이터베이스를 실시간 저장하여 동일한 음원으로 단일 플랫폼에서 다양한 청취감으로 음원 재생이 가능하다.
음원 스트리밍 서비스 시장은 지속해서 성장해왔다. 그중 최근에 가장 성장세가 돋보이는 서비스는 Spotify와 Youtube music이다. 두 서비스의 추천시스템은 사용자가 좋아할 만한 음악을 계속해서 추천해 줌으로써 많은 사랑을 받고 있다. 추천시스템 성능은 추천에 활용할 수 있는 변수(Feature) 수에 비례한다고 볼 수 있다. 최대한 많은 정보를 알아야 사용자가 원하는 추천이 가능하기 때문이다. 본 논문에서는 기존에 존재하는 감정분류 방법론인 사전기반과 딥러닝 BERT를 사용한 머신기반 방법론을 적절하게 결합하여 장점을 유지하면서 단점을 보완한 하이브리드 감정 분석 모델을 제안함으로써 가사에서 느껴지는 감정 비율을 분석한다. 감정 비율을 음원 가중치 변수로 사용하면 감정 정보를 포함한 고도화된 추천을 기대할 수 있다.
본 연구는 음원 스트리밍 서비스 및 e-service 관련 기존 연구를 바탕으로 음원 스트리밍 플랫폼에 대한 선택요인들을 도출하고, 각 요인들 간의 중요도를 파악하기 위해 AHP기법을 실시하였다. 본 연구의 결과, 음원 스트리밍 플랫폼의 1단계 선택요인들인 안전성, 경제성, 정보성, 편리성, 응답성 중에서 경제성이 가장 중요한 요인으로 나타났다. 1단계 요인과 2단계 요인의 가중치를 종합화한 결과에서는 합리적인 가격이 가장 중요한 요인으로 나타났다. 마지막으로 성별과 연령에 따라 음원 스트리밍 플랫폼의 선택요인간 중요도 차이의 유무를 판단하고자 추가적인 분석을 실시하였다. 본 연구를 통해서 소비자들이 음원 스트리밍 플랫폼를 이용할 때 가장 중요하게 고려하는 요인이 무엇인가를 파악할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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