• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1148-1151
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• 2021

1 인 미디어 산업의 성장으로 다양한 콘텐츠 제작의 증가와 함께 영상의 분위기를 좌우하는 BGM 의 수요도 급증하고 있다. 그러나 무료 음원은 한정되어 있으며 이미 많은 영상에 쓰여 시청자에게 흔한 느낌을 준다. 특히 MCN 에 소속되지 않은 콘텐츠 크리에이터들은 개성 있고 영상에 어울리는 음원 확보에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 이러한 콘텐츠 제작 환경을 개선하기 위해 창작자가 직접 녹음하거나 악보를 스캔해 자신만의 음원을 제작할 수 있는 웹 애플리케이션 '플랫'을 제안한다. 본 연구를 통해 콘텐츠 크리에이터들은 독창적이고 풍성한 콘텐츠를 만들 수 있으며, 음악적 숙련도와 관계없이 쉽게 음원을 만들 수 있어 작곡에 대한 접근성이 좋아질 것으로 보인다. 또한, 딥러닝을 활용해 음악을 창작함으로써 인공지능 작곡 분야를 활성화하고 디지털 음악 시장의 새로운 분야를 개척하는 데 이바지할 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.284-286
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• 2021

With the continuous development of the Internet and digital, platforms are emerging to store large amounts of media data and provide customized services to individuals through online. Companies that provide these services recommend movies that suit their personal tastes to promote media consumption. Each company is doing a lot of research on various algorithms to recommend media that users prefer. Movies are divided into genres such as action, melodrama, horror, and drama, and the film's audio (music, sound effect, voice) is an important production element that makes up the film. In this research, based on movie trailers, we extract audio for each genre, check the commonalities of audio for each genre, distinguish movie genres through supervised learning of artificial intelligence, and propose a utilization method for generating metadata in the future.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.603-605
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• 2022

추천시스템은 개개인의 성향에 따른 맞춤화 추천이 가능하기 때문에 음악, 영상, 뉴스 등 많은 분야에서 관심을 받고 있다. 일반적인 추천시스템 모델은 블랙박스 모델이기 때문에 추천 결과에 따른 원인 도출을 할 수 없다. 하지만 XAI 의 모델은 이러한 블랙박스 모델의 단점을 해결하고자 제안되었다. 그 중 KGAT 는 Attention Score 를 기반으로 추천 결과에 따른 원인을 알 수 있다. 이와 같은 AI, XAI 등의 딥 러닝 모델에서 각각의 활성화 함수는 상황에 따라 상이한 성능을 나타낸다. 이러한 이유로 인해 데이터에 맞는 활성화 함수를 적용해보는 다양한 시도가 필요하다. 따라서 본 논문은 XAI 추천시스템 모델인 KGAT 의 성능 개선을 위해 여러 활성화 함수를 적용해보고, 실험을 통해 수정한 모델의 성능이 개선됨을 보인다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.2
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• pp.379-384
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• 2021

With people's continuous research and exploration in the field of artificial intelligence, more relatively mature artificial intelligence technology is applied in people's daily life. Mirrors are the most commonly used daily necessities in life, and it should be applied to artificial intelligence. The research results of this paper show that the smart mirror designed based on the raspberry pi displays weather, temperature, greetings, and has a human-mirror interaction function. The research method of this paper uses the Raspberry pi 3B + as the core controller and Google Assistant as the intelligent control. When connected to the network via Raspberry Pi's own WiFi, the mirror can automatically display and update time, weather and news information features. You can wake up the Google Assistant using keywords, then control the mirror to play music, remind the time, It implements the function of smart mirror voice interaction. Also, all the hardware used in this study is modular assembly. Later, it is convenient for user to assemble by himself later. It is suitable for market promotion at an affordable price.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.6
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• pp.104-112
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• 2021

In this study, emotional analysis was conducted based on the basic attribute data of music and the emotional model in psychology, and the result was applied to the visualization rules in the formative arts. In the existing studies using musical parameter, there were many cases with more practical purposes to classify, search, and recommend music for people. In this study, the focus was on enabling sound data to be used as a material for creating artworks and used for aesthetic expression. In order to study the music visualization as an art form, a method that can include human emotions should be designed, which is the characteristics of the arts itself. Therefore, a well-structured basic classification of musical attributes and a classification system on emotions were provided. Also, through the shape, color, and animation of the visual elements, the visualization of the musical elements was performed by reflecting the subdivided input parameters based on emotions. This study can be used as basic data for artists who explore a field of music visualization, and the analysis method and work results for matching emotion-based music components and visualizations will be the basis for automated visualization by artificial intelligence in the future.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.29 no.4
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• pp.1-6
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• 2023

To enhance immersive experiences for metaverse environements, background music is often used. However, the background music is mostly pre-matched and repeated which might occur a distractive experience to users as it does not align well with rapidly changing user-interactive contents. Thus, we implemented a system to provide a more immersive metaverse conversation experience by 1) developing a regression neural network that extracts emotions from an utterance using KEMDy20, the Korean multimodal emotion dataset 2) selecting music corresponding to the extracted emotions from an utterance by the DEAM dataset where music is tagged with arousal-valence levels 3) combining it with a virtual space where users can have a real-time conversation with avatars.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.569-572
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• 2023

최근 하루가 다르게 발전하고 있는 생성형 AI가 창작과 예술 분야에 어떤 영향을 미칠 수 있는지, 새롭게 등장하고 있는 다양한 분야에서 활용 가능한 획기적인 기능 등을 살펴보고 이를 바탕으로 새로운 창작 방향을 제시할 수 있는 방법들을 살펴보려 한다. 최근, 작곡가와 소설가들은 물론, 디지털 아티스트들까지도 생성형 AI를 활용하여 독특한 음악, 글, 그리고 이미지를 창조하는데 성공했다는 사례들이 속속 드러나고 있고 영상, 게임, 웹툰 등 많은 산업현장에서 직접적인 활용방법에 대한 연구결과가 등장하고 실제 적용 사례도 늘어나고 있다. 이미지 생성기인 미드저니와 스테이블디퓨전 같은 도구들은 혁신적인 방법으로 빠르게 높은 퀄리티의 이미지를 생성하고 다양한 아이디어를 제공 받을 수 있는 도구로 창작과 예술 분야에서 큰 관심을 받고 있다. 이러한 발전은 창작과 예술 분야에서 생성형 AI의 무한한 가능성을 보여주는 한편, 인간의 창의성 침해와 예술가들의 노력 희석에 대한 비판적 시각을 불러일으키기도 한다. 본 연구는 이런 다양한 관점에서 창작·예술 분야의 생성형 AI 활용을 깊이 있게 탐구한다. 그 과정에서 여러 생성형 AI 도구들, 특히 이미지 생성기 미드저니와 스테이블디퓨전의 기능과 활용 방안, 그로 인한 사회적, 윤리적 측면을 분석하며, 창작·예술 분야에서의 생성형 AI 활용의 적절한 방향성과 미래 전망을 제시해 보고자 한다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.5
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• pp.697-706
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• 2023

This study examines the history of string quartet performances and analyzes contemporary integrated performances to propose a new performance paradigm for future audiences. It examines past developments and audience interactions, and how modern classical performance can gain a competitive edge internationally through tech integration. Building on this foundation, a future vision is proposed for Korean string quartet performances, drawing from novel performances that are interconnected with their historical context. The study concludes that modern string quartets necessitate innovative and original performance directions that can be achieved through various technological integrations.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.109-110
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• 2017

현재 국내외에 거실을 잡기위한 노력들이 전방위적으로 이뤄지고 있다. 거실에서 쉽게 쇼핑을 하고, 커튼이나 조명을 켜고, 음악을 듣고, 피자를 시켜 먹으며, 외부 약속을 위해 택시를 부르는, 글로벌 기업들의 '스마트 홈'의 기능으로 인공지능과 음성인식을 통한 산물이 되었다. 또한 이러한 데이터를 중심으로 빅데이터의 보고가 되어간다. 때문에 구글, 아마존, MS, 삼성과 우리나라의 SKT와 LG 등의 기업들이 이러한 기술기반으로 접근하는 현황을 파악하고, 기술에 대한 적정성을 제안할 필요가 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.851-853
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• 2022

인공지능을 활용한 다양한 딥러닝 기술의 보급과 상용화로 오디오 음성 인식 분야에서도 음성 인식의 정확도를 높이기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 최근 STT 를 위한 음성 인식 엔진은 딥러닝 기술을 기반으로 과거에 비해 높은 정확도를 보이고 있다. 하지만 예능 프로그램, 드라마, 스포츠 방송 등과 같이 비음성 신호와 음성 신호가 함께 녹음되는 오디오의 경우 음성 인식 정확도가 크게 낮아지는 문제가 발생한다. 이에 본 연구에서는 다양한 장르의 오디오를 음성과 음악을 분리하는 딥러닝 모델을 활용하여 음성 신호와 비음성 신호로 분리하는 방법을 제시하고, STT 결과를 분석하여 음성 인식의 정확도를 높이기 위한 연구 방향을 제시한다.