• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.714-716
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• 2020

We propose a unique client-driven music genre classification solution, that can identify the music genre using a deep convolutional neural network operating on the time-domain signal. The proposed method uses the client device (Jetson TX2) computational resources to identify the music genre. We use the industry famous GTZAN genre collection dataset to get reliable benchmarking performance. HTTP live streaming (HLS) client and server sides are designed locally to validate the effectiveness of the proposed method. HTTP persistent broadcast connection is adapted to reduce corresponding responses and network bandwidth. The proposed model can identify the genre of music files with 97% accuracy. Due to simplicity and it can support a wide range of client hardware.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.97-113
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• 2016

인터넷상의 데이터가 급속하게 증가함에 따라 막대한 양의 데이터를 목적에 맞게 적절히 활용하는 빅데이터 분석이 활발하게 진행되고 있다. 최근에는 기존의 정형 데이터분석이 가진 한계점을 보완하는 방법으로 비정형 데이터 분석 분야 중 하나인 텍스트마이닝 기법에 대한 연구들이 다수 이루어지고 있으며, 특히 텍스트를 기반으로 문장의 긍정, 부정을 판별하고 분류하는 감성분석과 관련된 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 연구의 연장선 상에서, 본 연구는 감성분석에 사용되는 감성사전을 데이터의 특성에 맞게 적절하게 변형하여 구축하는 방법을 시도하였다. 데이터가 속한 영역의 특성을 고려하지 않은 기존의 범용 감성사전을 감성분석에 사용할 경우, 해당 영역에서 쓰이는 단어 또는 감정 표현을 반영하지 못하므로 감성분석의 정확성이 떨어질 수 있다. 따라서 감성분석에 있어서 영역 맞춤형 감성사전의 사용 시 데이터 영역의 특성을 정확하게 반영해 분석의 정확성을 높여줄 것으로 기대할 수 있다. 본 연구에서는 영화 리뷰 데이터를 분석 대상으로 선정하였으며, 대표적 영화정보 사이트 IMDb에서 발생된 약 2년간의 영화리뷰 데이터를 수집 분석하였다. 분석에 앞서 영화 장르별 사용되는 단어의 의미가 각각 다를 것을 고려하여 영화를 '액션', '애니메이션', '코메디', '드라마', '공포', '과학공상' 6개 장르로 분류했다. 맞춤형 감성사전 구축을 위한 핵심 기법으로 SO-PMI(Semantic Orientation from Point-wise Mutual Information)를 활용하였으며, 어휘 간 극성이 뚜렷하게 구분되는 형용사에 한정하여 연구를 진행했다. 분석결과 맞춤형사전을 활용한 감성분석 예측정확도는 영화 장르별로 상이했다. '애니메이션'을 제외한 5개 장르에서 기존의 범용 감성사전대비 맞춤형 감성사전의 예측정확도가 통계적으로 유의한 수준의 성능 향상을 보였다. 본 연구에서는 데이터 영역의 특성에 맞는 맞춤형 사전 구축을 통한 감성분석의 예측의 성능 향상을 확인하였다. 향후 감성사전 구축 시 동사, 부사 등 다양한 품사의 어휘를 추가하여 감성분석 예측정확도를 높이는 방안을 모색할 수 있을 것이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제19권3호
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• pp.125-141
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• 2014

인터넷에서 매 순간 발생하는 데이터의 홍수는 사용자가 필요로 하는 유용한 정보를 검색하는데 어려움을 초래한다. 그래서 많은 사용자들이 자신이 원하는 정보를 쉽게 찾기 위한 기법을 고안하고 이를 지원하는 도구를 개발하게 되었다. 이런 유용한 도구 중 하나인 추천시스템은 기존의 사용자 정보를 분석하여 사용자가 원하는 제품이나 정보를 추천하는 것이다. 본 논문에서는 추천시스템을 활용하여 원하는 정보를 제안하는데 인구통계학적인 기법을 사용한다. 인구통계학 기반 추천시스템은 나이, 성별과 같은 인구통계학적인 특성을 사용하여 유용한 정보를 추출한다. 본 연구는 영화 선택 시 중요한 요소인 사용자 평점을 분석하고 이를 활용할 수 있는 방법을 제시하였다. 이를 위해 Internet Movie Database(IMDB) 웹 사이트에 있는 영화의 사용자 평점을 인구통계학적 요인으로 분석하였다. 본 논문에서는 인구통계학적 분석을 위해 사용자를 성별과 연령대로 분류하였고, 각 영화를 22개 장르로 나눈 IMDB 기준에 따라 사용자 평점을 분석하였다. 각 장르별 영화에 대해 사용자 그룹의 평균 평점을 F-테스트와 T-테스트를 수행하여 그 장르 영화 평점과 동일한 결과를 나타내는 대표 그룹을 찾아내었다. 인구통계학적 분석 결과인 대표 그룹은 새로운 영화가 개봉될 때 대표 그룹에 대한 프로모션과 추천을 통해 영화 홍보를 할 수 있는 대상을 찾아내는데 유용하다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권12호
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• pp.467-472
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• 2019

국내 스마트폰 이용률이 증가함에 따라 모바일 게임의 발전 속도도 빨라지고 있지만, 시장 규모가 커짐에 따라 경쟁이 심화되는 현상이 나타나고 있다. 이러한 모바일 게임 시장에서 게임을 성공시키기 위한 요소 중 하나로 UI를 제시하고 있는데, 이러한 모바일 게임 UI 설계 시 이전에 기능과 심미적 표현, 기능중심디자인과 정보 전달과 더불어 사용자의 경험을 설계하는 측면에서 접근되어야 한다는 주장이 제시되었다. 본 논문에서는 UX요소 중 경험을 이용해 효과적인 모바일 RPG의 로비 layout을 제시하였다. Ernest Adams와 Andrew Rollings의 레이아웃 분류 방법을 통해 google play 누적매출 순위 20위 내 모바일 RPG의 9개를 선정해 로비 layout을 분석한 결과 모바일 RPG장르의 첫 시장 흥행을 이끌었던 게임의 로비 layout이 이후 출시되어 흥행한 게임의 기준이 되었다는 결과가 나왔다. 이는 기존 RPG를 이용했던 경험에 의해 낮은 진입장벽과 학습이 불필요 하다는 점에서 이용자가 이전에 이용하였던 게임과 유사하게 느끼는 로비 layout이 효과적이라고 해석할 수 있다. 향후 연구에서는 RPG 이외의 다른 장르에 관한 최적의 UX를 측정할 수 있는 연구가 진행된다면 넓은 장르의 공통적인 layout을 도출해낼 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.39-42
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• 2023

최근 온라인 게임 산업이 급속도로 확장됨과 더불어 Gamebot과 같은 비정상적인 프로그램으로 인한 게임 서비스 피해사례가 급격하게 증가하고 있다. 특히, 대표적인 게임 장르 중 하나인 FPS(First-Person Shooter)에서 Aimbot의 사용은 정상적인 이용자들에게 재미 요소를 잃어버리게 하고 상대적 박탈감을 일으켜 게임의 수명을 줄이는 원인이 된다. 비정상 게임 이용자의 근절을 위해서 메모리 변조 및 불법 변조 프로그램 접근 차단 기법과 불법 프로그램 사용의 패턴 모니터링과 같은 기법들이 제안되었지만, 우회 프로그램 및 새로운 패턴을 이용한 비정상적인 프로그램의 개발에는 취약하다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 정상적인 게임 이용자의 패턴만 학습함으로써 비정상 이용자 검출을 가능하게 하는 딥러닝 기반 단일 클래스 분류 기법을 제안하며, 가장 빈번하게 발생하는 치트(Cheat) 유형인 FPS 게임 내 Aimbot 사용 감지에 초점을 두었다. 제안된 비정상 게임 이용자 감지 시스템은 정상적인 사용자의 마우스 좌표를 데카르트 좌표계(Cartesian coordinates)와 극좌표계(Polar coordinates)의 형태로 패턴을 추출하는 과정과 정상적인 마우스 동작 기록으로 부터 학습된 LSTM 기반 Autoencoder의 복원 에러에 따른 검출 과정으로 구성된다. 실험에서 제안된 모델은 FPS 게임 내 마우스 동작을 기록한 공개 데이터셋인 CSGO 게임 데이터셋으로 부터 학습되었으며, 학습된 모델의 테스트 결과는 데카르트 좌표계로부터 훈련된 제안 모델이 비정상 게임 이용자를 분류하는데 적합함을 입증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1256-1262
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• 2010

본 연구는 상당히 활발히 이루어지고 있는 게임에서의 PPL 현실에 비해 그 효과를 다룬 연구들이 많이 수행되지 못한 현실을 고려하여, 게임 속 PPL에 효과에 영향을 미치는 요인에 관하여 연구를 수행하였으며, 구체적으로는 게임의 장르와 게이머의 게임 숙련도에 따라 게임 속에서 PPL 브랜드의 인지도와 선호도에 미치는 영향력이 어떻게 나타나는지를 살펴보고자 한다. 게임의 장르는 크게 역동적인 게임과 정적인 게임으로 분류하여 분석하였으며, 구체적으로는 역동적인 게임으로 레이싱게임인 포르자모터스포츠를 대상으로 하였으며, 정적인 게임으로는 보드게임인 숨은그림찾기를 대상으로 하였다. 게임의 숙련도는 높음과 낮음으로 분류하여 분석하였다. 분석 결과 화면의 변화가 심한 역동적인 레이싱 게임에 비해 정적인 게임 진행방식을 갖고 있는 보드게임에 삽입된 PPL 브랜드에 더 큰 효과를 나타낼 수 있음을 알 수 있다. 그리고 레이싱 게임과 보드 게임에서 모두 게임의 숙련도가 더 높은 사람에게 PPL 효과가 더 있는 것으로 분석되었다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권45호
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• pp.27-50
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• 2016

이 연구는 재현의 층위인 실제 인간의 육성(肉聲)을 기반으로 하는 다큐멘터리-애니메이션이 현실세계의 증언으로 작용하는 애니메이션 매체의 새로운 확장임을 논의하였다. 애니메이션은 매우 다양한 기법으로 제작되어 정의하기 힘들 정도로 복잡한 양상을 띠며, 다큐멘터리는 객관적 재현을 기반으로 하지만 연출과 디지털 영상처리 등 여러 유형의 인위적 개입이 존재한다는 점에서 복잡성이 증폭된다. 두 매체의 혼성 장르로 등장한 다큐멘터리-애니메이션은 실제의 사건과 요소를 작품 안으로 끌어들여 현실 기반의 서사를 개념적으로 공유하며, 애니메이션의 외형을 시각적 특징으로 한다. 일반적으로 '애니메이티드 다큐멘터리'로 분류되어 온 이 장르는 <바시르와 왈츠를> 발표 이후 논의가 촉발되었는데, 이 작품의 기법은 실사를 변환한 로토스코핑 기법을 사용한 것으로 오인되곤 한다. 그렇지만 세밀히 분석해보면 전형적인 애니메이션 기법, 3D프로그램의 사용, 그리고 실사영상의 혼용으로 실체 없는 가상의 시뮬라크르인 애니메이션과 지시대상의 객관적 지표성을 기반으로 하는 다큐멘터리의 특성이 공존하는 모호한 매체로 제시되어 있다. 본고에서 논의하고 있는 <무장>(Going Equipped)과 <스낵 앤 드링크>(Snack and Drink), 그리고 <라이언>(Lyan)은 실제인물의 증언으로 서사가 진행된다는 점에서 다큐멘터리 매체의 특성을 공유하지만 동시에 제작기법과 연출특성으로 인해 애니메이션으로 연결된다. 따라서 기존의 분류체계에 이 매체를 포함하기보다 새로운 확장으로써 논의되어야 하며, 이는 작품의 실체를 직시하고 논의를 발전시키기 위해 반드시 필요한 전제라 하겠다. 이 연구에서는 인터뷰이(Interviewee)의 목소리를 직접 사용하면서도 애니메이션의 특성을 벗어나지 않는 작품들을 통해 다큐멘터리-애니메이션을 정의하고 현실세계의 증언으로 확장되고 있는 매체의 가능성에 대하여 논의하고자 하였다.

• 감성과학
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• 제16권2호
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• pp.207-220
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• 2013

영상실감증대를 위한 시각, 청각, 촉각정보의 제시방식에 대해서는 많은 진보가 이루어 졌다. 반면 후각은 정의하기 어렵고 다루기 까다롭기 때문에 관련연구를 찾아보기 어렵다. 본 연구에서는 후각정보를 통한 영상실감증대 연구의 첫걸음으로 후각정보에 대한 사용자 수용도를 조사한 후 이에 근거하여 다양한 영상을 분류하였다. 이를 위해 먼저 영상에 냄새가 존재하는지 (냄새존재여부), 그 냄새가 실감을 증대시키는지 (실감증대효과), 영상과 함께 해당 냄새를 경험하고 싶은지 (냄새제시선호)라는 세가지 질문을 선정하였다. 각 질문들에 높은 혹은 낮은 점수를 받을 만한 다양한 장르의 영상 (51)개를 수집한 후, 참가자들에게 하나씩 영상을 시청하게 한 후 위의 세가지 질문에 대해 7점 척도로 평정하게 하였다. 영상분류를 위해 두 질문씩 쌍으로 묶어 각 질문의 척도를 2차원 평면의 X, Y축으로 설정한 후 평정값을 이용하여 영상분류를 위한 산포도를 구성하였다. 2차원 평면의 서로 다른 사분면에 위치한 영상군집들은 영상실감증대를 위한 후각정보 제시에 중요한 시사점을 줄 것으로 기대한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제6권2호
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• pp.95-106
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• 2007

본 논문은 음악 정보검색에 사용되는 효과적인 템포 특징 추출방식을 제안한다. 제안된 템포 정보는 협소 밴드상의 일시적인 변조 성분에 의해 형성된다. 이러한 변조 성분은 시간 축 상의 음악 신호로부터 스펙트럼을 구한 후, 각 스펙트럼 성분에 대한 주파수 영역 분석을 통해 획득된 변조 스펙트럼으로 구성된다. 실제 구현에 있어서는 MP3 음악파일로부터 부분 디코딩에 의해 출력된 변형된 이산 코사인 변환 계수에 퓨리에 변환을 취하여 변조스펙트럼을 구하였다. 획득된 변조 스펙트럼의 진폭으로부터 고속으로 추출된 음악 템포 특징값은 다양한 음악 정보 검색에 적용되었다. 음악 무드 및 장르 분류에서는 로그 변조 주파수 계수를 적용하여 분류 성능을 개선시켰으며, 적응 변조 스펙트럼에서 유도된 비트 벡터는 오디오 핑거프린팅에 적용되어 잡음환경 하에서도 검색 성능을 크게 향상시켰다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권4호
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• pp.263-274
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• 2010

상황인지 음악추천 서비스를 제공하기 위해서는 무엇보다 상황 또는 문맥에 따라 사용자가 선호하는 음악의 분위기를 파악할 필요가 있다. 음악 분위기 검출에 대한 기존 연구의 대부분은 수작업으로 대표구간을 선정하고, 그 구간의 특징을 이용하여 분위기를 판별한다. 이러한 접근 방법은 분류 성능이 좋은 반면 전문가의 간섭을 요구하기 때문에 새로운 음악에 대해서는 적용하기 어렵다. 더욱이, 곡의 진행에 따라 음악 분위기가 달라지기 때문에 음악의 대표 분위기를 검출하는 것이 더욱 어려워진다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 보완하기 위해 음악 분위기를 자동으로 판별하는 새로운 방법을 제안하였다. 먼저 곡 전체를 구조적 분석 방법을 통하여 비슷한 특성을 갖는 세그먼트들로 분리한 후 각각에 대해 분위기를 판별한다. 그리고 세그먼트별 분위기 파악 시 Thayer 의 2차원 분위기 모델에 기초한 회귀분석 방법으로 개인별 주관적 분위기 성향을 모델링하였다. 실험결과, 제안된 방법이 80% 이상의 정확도를 보였다.