• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.637-644
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• 2011

음원이 디지털화 되면서 쉽게 음악을 구매하고 들을 수 있게 되었다. 하지만 많은 음악 중에서 음악가, 장르, 제목, 앨범 타이틀 등 전통적인 음악 정보를 이용하여 사용자들이 자신의 취향에 맞는 음악을 찾는 데는 여전히 어려움이 있다. 이러한 어려움을 해소하기 위해 내용기반 음악검색과 감성기반 음악검색 방법 등이 제안되고 개발되고 있다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 해소하기 위한 감성기반 음악 검색방법에서 다차원 벡터형태의 MPEG-7 저수준 오디오 서술자들의 감성기반 검색에서의 중요도를 결정하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 상호간에 대립되는 감성을 대표되는 음악들의 유사성을 다차원 서술자 관점에서 측정하고 이 유사관계를 러프 근사화와 군집 내/군집 간의 유사성 비율을 이용하여 서술자의 중요성을 결정한다. 중요성을 바탕으로 결정된 가중치는 여러 개의 오디오 서술자들의 유사성을 총체화하는데 이용되며 이를 활용하여 감성기반 음악검색을 수행한다. 제안된 방법은 내용기반 음악 검색을 기반으로 한 감성기반 음악검색 구조에서 실험한 결과 평균 검색 개수측면에서 기존의 휴리스틱 방법보다 좋은 검색 결과를 나타내었다.