본 논문에서는 딥 러닝을 이용한 오디오 장르 분류 기술을 제안한다. 장르는 music, speech, effect 3가지로 정의하여 분류한다. 기존의 GMM을 이용한 장르 분류 기술은 speech의 인식률에 비해 music과 effect에 대한 인식률이 낮아 각 장르에 대한 인식률의 차이를 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 딥 러닝을 이용해 높은 수준의 추상화 과정을 거쳐 더 세분된 학습을 진행한다. 제안한 방법을 사용하면 미세한 차이의 특성까지 학습해 장르에 대한 인식률의 차이를 줄일 수 있으며, 각 장르에 대해 GMM을 이용한 오디오 장르 분류보다 높은 인식률을 얻을 수 있다.
최근 미디어 환경과 게임 제작 기술의 급격한 발전으로 멀티 플랫폼 게임 환경이 일반화되면서 복합적인 융합 장르의 게임이 다수 제작되었고, 기존의 플랫폼에 의한 장르 구분은 그 경계가 모호해졌다. 게임 장르는 유저의 놀이적 참여로 인해 게임의 내용이 완성되는 유저 중심의 '서사와 놀이'라는 융합 콘텐츠이다. 본 논문에서는 게임에 대한 주체가 유저라는 본질적인 인식에 입각하여, 유저의 행위 유형에 따른 게임의 장르 구분을 제시하는 바이다. 유저의 행위는 각 장르마다 각기 다른 목표와 규칙체계 안에서 이루어지며, 이 때 상호작용은 게임 세계에 몰입하기 위한 중요한 행위가 된다. 그러므로 게임 장르별 유저의 행위 구분 및 인식은 게임 구조에 대한 파악에 있어 매우 중요한 요소가 되며, 게임 설계 및 제작 방향을 제시하고 해석할 수 있는 게임 구조의 재정립에 도움이 될 것으로 기대한다.
영화 장르에 있어 등장인물의 전형적인 이미지는 매우 중요한 관객 수용의 요인이 될 수 있다. 하지만 그럼에도 불구하고 영화 장르별 등장인물의 이미지 표현방법에 대한 관객 인식유형의 연구는 현재까지 많이 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구는 질적방법론 중 하나인 Q방법론을 사용하여 영화 장르 내 캐릭터이미지의 전형성에 대한 수용자의 주관적 감정의 상태를 유형별로 분석해 보았다.
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.
이 연구는 (1) 기존의 텔레비전 전체 시청량이나 TV 뉴스와 드라마 장르에 집중되어온 문화계발 효과연구의 관심을 전환하여 근래 늘어나고 있는 리얼리티 표방 프로그램이라는 구체적인 장르의 효과에 주목하고, (2) 텔레비전의 시청이 계발하는 '사회적 현실 인식과 태도' 가운데 일상적인 삶의 가치와 태도로서 숙명적 태도에 미치는 효과를 검증하며, (3) 이러한 확장적 계발효과의 추론 근거로 '텔레비전 내용의 현실유사성 인식'의 매개효과를 탐구했다. 설문조사 자료 분석 결과, 고전적인 문화계발 효과이론이 주장하듯이 전체적인 TV 시청 총량은 숙명적 태도의 계발에 유의미한 예측변인으로 작용했다. 텔레비전 시청 총량을 통제한 상황에서도 리얼리티 표방 프로그램 이용은 수용자의 숙명적 태도와 유의미한 관련성이 있는 것으로 나타났으며, 이러한 결과는 유사한 계발효과를 내는 것으로 기존 연구들에서 집중해 왔던 뉴스(사실) 장르와 드라마(허구) 장르의 이용을 통제한 상태에서도 여전히 같은 모습을 보였다. 그리고 리얼리티 표방 프로그램 시청의 이러한 계발효과는 텔레비전에 그려지는 내용이 수용자 자신은 물론 주변 사람들의 실제 현실과 비슷하다고 느낄수록 더 커지는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 스펙트로그램을 이용하여 딥 러닝 기반으로 오디오 장르와 품질의 다중 정보를 동시에 분류하는 기술을 제안한다. 기존 딥 러닝 기반의 오디오 정보 인식 기술은 각각의 정보 인식을 목표로 독립 네트워크를 설계하고, 여러 정보를 동시에 인식하기 위하여 각각에 특화된 여러 네트워크를 사용한다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 본 논문에서는 디지털 오디오의 대표 특성인 스펙트로그램을 기반으로 범용성이 있는 특성을 추출하고, 단일 네트워크로 학습시켜 장르 및 품질을 동시에 분류하는 다중 분류 기술을 제안한다. 제안하는 방법으로 단일 분류 성능과 유사한 다중 분류 성능을 얻을 수 있다.
최근에 들어서 VR, AR 등 '현실'을 기반으로 하는 장르가 주목을 받고 있다. 그 중에서도 ARG 장르가 존재하는데, 우리가 살고 있는 현실 세계에서 가상의 이야기들을 마치 실존하는 것처럼 꾸며 놓고 관객 혹은 플레이어들이 스스로 단서를 찾아 스토리의 끝을 매듭짓는 것이 목표인 장르이다. ARG 장르는 그 자체가 게임이 될 수 있고, 메인 게임 장르의 세부적인 요인으로 작용할 수도 있는 매력적인 장르이다. 본 논문에서는 ARG 게임에 대한 세부적인 분석과 인식 조사를 진행하여, 그 결과를 바탕으로 해당 장르를 보편화 시킬 수 있는 방법을 제시한다.
본 논문은 음악 추천을 위한 새로운 장르 분류 알고리즘을 제안하였다. 특히, 장르 분류 알고리즘에 사용되는 특정 벡터 중 octave-based spectral contrast (OSC)의 성능 개선을 위해서 심리청각 모델과 악기별 사용 octave 범위에 근거하여 새로운 band-pass filter를 설계하였다. 10개 장르별 음악을 포함하고 있는 GTZAN database에 대해서 10-fold cross validation 실험 결과, 다중 옥타브 밴드 OSC에 대해서 기존 OSC에 비해 2.26% 향상된 인식율을 얻을 수 있었다. 또한, 기존의 mel-frequency cepstral coefficient (MFCC)와 복합 특징 벡터를 구성하여 실험한 결과, 향상된 인식율을 얻을 수 있었다.
현재의 복잡한 커뮤니케이션 환경에서 장르의 융합현상 등 장르체계의 현상에 대한 인식이 효율적 커뮤니케이션 디자인의 지표가 될 수 있다. 장르는 예술분야에서 그 실체나 특성의 구분을 위해 적용되었던 개념으로 오늘날에는 다양한 커뮤니케이션 체계의 구조나 유형을 분석하기 위해 활용될 수 있다. 장르를 구분하기 위한 기준요소의 정의는 형태와 내용의 체계를 파악함으로써 이루어졌다. 그동안 새로운 커뮤니케이션 툴인 웹의 유형별 분류를 위해서 웹이 추구하는 목적에 따라 그 기준을 적용해 왔다. 본고에서는 커뮤니케이션 매체로써 웹의 유형분류를 위해 장르의 개념을 적용하여 웹 장르의 구성요소를 형태와 내용, 그리고 기능의 체계를 파악하였다. 형태와 내용에 의한 웹 장르의 특성을 정의함으로써 커뮤니케이션 차원의 웹 유형을 보다 명확하게 구분되도록 논하였다. 형태와 내용, 기능의 장르요소가 커뮤니케이션과정에서 상호 작용하는 이론적 체계를 정립해 보기 위해 기호와 기호대상, 해석체로 이루어지는 기호작용이론인 퍼스의 3항 기호론을 적용하였다. 기호자체는 웹의 고유 목적인 커뮤니케이션의 기능에 대입되고, 기호대상은 웹의 형태에 대입되고, 기호의 해석체에 해당하는 것은 의미의 발생과 작용을 하는 웹의 내용에 대입된다. 또한 기호는 기호대상을 정의하고 해석체에 의해 정의될 수 있으므로 이를 웹 장르 요소의 관계구조에 적용하면, 웹의 형태는 기능을 따르고, 기능은 웹의 내용을 따른다는 논리의 확장이 가능하다. 이러한 이론적 대입을 통하여 웹의 커뮤니케이션과정에서 장르요소가 체계를 가지고 의미작용을 한가는 개념이 정립되었다. 현재의 복잡한 커뮤니케이션 환경에서 장르의 융합 등, 장르체계의 현상에 대한 개념인식이 효율적 커뮤니케이션 디자인의 지표가 될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 멀티모달(multimodal) 특징을 이용한 비디오 장르 식별 방법을 제안한다. 비디오 장르 식별 기술은 방대한 양의 방송 컨텐츠를 보다 효율적으로 분류할 뿐 아니라 자동적인 비디오 요약을 위한 전처리 과정으로 활용될 수 있는 기술이다. 따라서, 그 필요성 및 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서 제안하고 있는 방법은 MPEG-7의 오디오 및 비주얼 서술자들을 적용하여 멀티모달 특징을 추출하고 여러 가지 방송 비디오 장르(genre)들로 구성된 데이터베이스에서 장르 분류를 위해 설계된 인식기(classifier)를 통한 성능을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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