• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.3-4
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• 2014

음악 장르 분류 분야에서는 다양한 특징을 모아서 특징 벡터를 만들고 이를 support vector machine (SVM)와 같은 분류기에 입력하는 시스템이 주로 사용되고 있다. 이 논문에서는 거리 함수 학습를 음악 장르 분류를 위한 특징 벡터의 간소화에 적용하였다. 여러 거리 함수 학습 방법 중 하나의 방법을 선택하고, 기존의 논문들에서 사용되었던 특징 셋을 활용하여 기존 특징 셋에 대해서 성능을 떨어뜨리지 않으면서 특징 셋의 길이를 줄일 수 있는지 살펴본다. 우리의 실험에서는 168차원의 특징 셋을 10차원까지 줄였는데, 이 경우 분류 정확도가 2% 이내로 저하되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.109-111
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• 2001

기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법(Nearest-Neighborhood Method)을 사용하고, 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 연관 사용자 군집과 베이지안 분류를 이음한 사용자 선호도 예측 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성(Sparsity)문제를 해결하기 위하여 ARHP 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도출 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.49-50
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• 2018

본 논문에서는 음악 장르 분류를 위한 시간 및 주파수 기반 스파이크그램 특성 추출 기술을 제안한다. 기존의 음악 장르 분류 시스템에서는 푸리에 변환 기반의 입력 특성을 주로 사용해 왔다. 푸리에 변환은 시간 축에서 프레임 단위로 평균적인 주파수 정보를 취하므로 낮은 시간 해상도를 갖지만, 스파이크그램은 샘플 단위의 주파수 정보를 갖고 있어 고해상도의 특성을 추출할 수 있다. 제안하는 기술은 이러한 시간 기반 특성을 추출하여 주파수 기반 특성 및 SNR 특성과 함께 심층 신경망의 입력으로 사용한다. 제안하는 특성을 사용하여 시간 기반 특성을 사용하지 않은 기존 스파이크그램 특성 기반 분류기의 성능을 개선하였으며, 다른 특성 및 분류기에 비해 적은 수의 특성 입력으로도 우수한 성능을 얻는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.435-438
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• 2007

국내에서 디지털 방송 상용화에 성공하고 전송 모델 또한 다양화됨에 따라 사용자는 다양한 형식으로 다수의 방송 프로그램을 접할 수 있게 되었다. 이에 대한 효율적인 프로그램 관리를 위한 EPG(Electronic Program Guide) 서비스가 현재 제공되거나 개발 중이다. 지능형 개인화 EPG는 디지털 방송 스트림이 수신되는 환경에서 사용자와 방송 수신기의 지능적인 매개체로서 운영되며 본 연구는 기존 프로그램 정보에 대한 장르를 학습하고 새로운 프로그램 정보가 입력될 경우 올바르게 장르를 분류할 수 있도록 기계학습 기법이 사용되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권3호
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• pp.76-83
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• 2006

오디오 이퀄라이저의 주목적은 사용자가 원하는 음색을 낼 수 있도록 음악의 주파수 특성을 변환 하는 것으로 대형 오디오시스템으로부터 휴대용 MP3플레이어까지 음악을 재생하는 대부분의 기기에 사용되고 있다. 현재까지는 각 음악 장르에 적합한 음색을 재생하기위해 사용자가 각 이퀄라이저 주파수 대역 별로 일일이 수동으로 조절해 주어야 한다는 불편함이 있다. 본 논문에서는 내용기반 음악 장르 분류 기술을 이용하여 음악 장르를 분류하고, 분류된 장르에 알맞은 이퀄라이저를 자동으로 적용하여 주는 지능형 오디오 그래픽 이퀄라이저 시스템을 제안하였다. 이퀄라이져의 경우 초기 음악 재생 중 이퀄라이저 적용에 의한 갑작스런 음의 변화를 방지하기 위하여 Coarse Level과 Fine Level의 2단계 장르분류 절차를 거치면서 각 단계별 이퀄라이저를 적용 하였다. 제안된 시스템의 각 단계별 분류 성공률은 약 80%에 이르며, 2초 안에 모든 동작이 이루어지는 것을 확인 하였다. 제안된 시스템은 PC상에서 비주얼 C 을 이용하여 3-밴드 지능형 이퀄라이저의 SW GUI를 구현 하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2001년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.221-225
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• 2001

논문은 리눅스를 기반으로 하여 디지털 방송 컨텐츠를 브라우징하는 기술과 서비스에 필요한 기술들을 제시하고 이를 활용한 서비스 모델을 제시한다. 사용자에게 방송 프로그램의 정보의 습득과 검색을 위해 EPG(Electronic Program Guide)를 이용하여 방송 컨텐츠를 장르와 채널 카테고리로 자동 분류한다. 각 프로그램에서 키 프레임을 추출하여 사용자에게 빠르게 탐색하게 하고 줄거리 파악을 쉽게 하였다. 비순차적인 재생 요구를 수용하기 위해 랜덤 엑세스와 컨텐츠와 추출된 키 프레임을 동기화 하여 하이라이트 모드로 재생하고 연속 재생을 할 수 있게 한다. 사용자와의 상호 작용에서 얻어진 채널과 장르 선호도 정보를 이용하여 컨텐츠를 개인의 성향에 맞게 장르와 채널별로 분류하여 개인화된 프로그램 가이드를 제공한다. 컨텐츠의 획득에서 누적된 취향에 따른 분류, 브라우징을 위한 키프레임 추출과 샷 분류를 통한 가공, Payper-View를 위한 사용정보에 이르기까지 리눅스 기반의 로컬 스토리지를 활용한 디지털 방송 브라우징 모델을 제시한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.36-37
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• 2013

음악 장르 분류 분야에서는 다양한 특징을 모아서 사용하는 방법과 support vector machine (SVM) 분류기가 주로 사용되고 있다. 이 논문에서는 거리 함수 학습를 음악 장르 분류에 적용하여 성능 향상을 꾀한다. 여러 거리 함수 학습 방법 중 하나의 방법을 선택하고, 일반적으로 많이 사용되는 특징 셋을 활용하여 다양한 특징 셋에 대해서 적용하였을 때, 실제 성능 향상이 있는지를 알아본다. 세 종류의 특징 셋을 사용하여 실험한 결과 두 가지 특징이 같이 있는 특징 셋에 대해서만 성능 향상이 있었으며, SVM보다 높은 성능을 보이지 못 했다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권4호
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• pp.499-506
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• 2005

특수 전문화된 정보를 자동으로 수집하기 위해서는 인터넷 상을 순회하면서 대규모 자료를 모아오는 현재의 웹 로봇의 기능만으로는 그 역할을 수행하기에 부족함이 있다 따라서 본 논문에서는 현재의 웹 로봇의 기능과 활용도를 분석하여 보고 전문정보를 수집하는데 있어서 한계점을 알아보았다 또한 특수화된 분야의 전문정보를 수집하기 위하여 웹 로봇인 갖추어야 할 기능들을 도출해 내고 이를 설계한 내용을 기술하였다. 웹 로봇에 접목된 주요기능은 문서를 유형기반으로 분류할 수 있는 장르기반 분류와 주제기반으로 분류하는 내용기반 분류이다. 특히 장르기반 분류는 웹 로봇이 목적 문서를 효과적으로 수집할 수 있도록 하는 주요 기능으로 작용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.842-848
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• 2020

아이튠즈, 스포티파이, 멜론 등 음악시장은 바야흐로 스트리밍의 시대로 접어들었고, 음악 소비자의 취향에 맞는 음악 선곡과 제안을 위해 음악장르 자동 구분 시스템에 대한 요구와 연구가 활발하다. 이전 논문에서 제안한 소프트 맥스를 이용한 딥러닝 음악장르 자동구분 투표 시스템을 더욱 발전시켜 생성적 적대 신경망(GAN)을 이용하여 이전 시스템의 미흡한 점이었던 장르 미분류 곡들에 대한 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 이전 연구에서는 전체 곡을 작은 샘플 로 나누고 각각의 샘플을 CNN 분석하여 그 결과들의 총합으로 장르 구분을 하는 투표 시스템으로 곡 장르분류 정확도를 높일 수 있었다. 하지만 곡의 스펙트로그램이 곡의 장르를 파악하기에 모호한 곡의 경우에는 미분류 곡으로 남겨놓을 수밖에 없었다. 이 논문에서는 생성적 적대 신경망을 이용하여 미분류 곡의 스펙트로그램을 판독하기 쉬운 장르의 스펙트로그램으로 바꾸어 미분류 곡의 장르 구분 정확도를 높이는 시스템을 제안하고 그 실험결과 기존 방식에 비해 우수한 결과를 도출해낼 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권8호
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• pp.1443-1451
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• 2018

디지털 게임의 장르는 고정 불변의 체계가 아닌, 수정과 변화를 거듭하는 생성적 체계이다. 본 연구는 디지털 게임의 장르에 대한 기존의 접근이 보편적 분류 체계의 도출에만 머물러 있었다는 문제의식 아래, 대안적 장르로 자리할 수 있는 사용자 태그의 가능성을 고찰한다. 디지털 게임의 대안적 장르는 다양한 장르 요소의 조합으로 표현되는 동시에 사용자의 장르 인식을 반영할 수 있어야 한다. 게임의 사용자 태그는 고전적 장르 개념을 가족유사성 기반의 범주화 과정으로 전환시키고, 사용자 주도의 상향식 장르 체계를 구축함으로써 대안적 장르의 형식을 실현한다. 대안적 장르로서의 사용자 태그는 장르 요소의 다중성을 통해 '작은' 장르를 확산시키며, 장르의 의사소통적 기능을 강화한다는 점에서 의미를 갖는다.