Seamus Heaney, a famous Irish poet after Yeats, has written some pastoral lyrics from his experiences of farm life and childhood memories. These poems, in spite of his simple overt praise of a rustic farm life, have layers of meaning with their vast allusiveness and implications. He is an extremely literary writer dealing with history from the Celtic myth and a long English literary history. Though his style reminds that of a Victorian poet through his allusions of nature, he is a modern poet of innovative skills and senses. The explication of his representative sonnet sequence, the "Glanmore Sonnets" will reveal exquisite, complicated poetics of a modern poet. The poems are basically love poems, and the love is directed to his beloved wife, his lifetime companion. The poems relate the cultivation of a land to the poet's excavating language from the classics and to the images of love making. Through a careful reading of the sonnets this article will broaden our knowledge on how a modern love lyric of layered meanings can retain the past tradition in its complicated poetics.
Song is a significant message with organic combination of relics and melody. As such, songs could be an important way to deliver messages in the relics and melodies. Among the several kinds of songs ‘popular song’ is the most common and has the strongest effect on the public. On this purpose, total 700 songs published from 1995 to 2001 popular songs have been researched after extracting 100 songs chronologically in regards of broadcasting times, popularity rankings and records of yearly awards during its production year. These selected popular songs have been collected and studied before sampling the expression of the costume included in the relics. Clothes, hair styling, make-up, shoes & purses, accessaries and body figure, etc. are covered In this study. As the recent symbolism embedded in the relics of popular songs is closely related with our generation background, public preference & dislike and the change of modem costume, it shows the symbolism of costumes evidently again.
음원 스트리밍 서비스 시장은 지속해서 성장해왔다. 그중 최근에 가장 성장세가 돋보이는 서비스는 Spotify와 Youtube music이다. 두 서비스의 추천시스템은 사용자가 좋아할 만한 음악을 계속해서 추천해 줌으로써 많은 사랑을 받고 있다. 추천시스템 성능은 추천에 활용할 수 있는 변수(Feature) 수에 비례한다고 볼 수 있다. 최대한 많은 정보를 알아야 사용자가 원하는 추천이 가능하기 때문이다. 본 논문에서는 기존에 존재하는 감정분류 방법론인 사전기반과 딥러닝 BERT를 사용한 머신기반 방법론을 적절하게 결합하여 장점을 유지하면서 단점을 보완한 하이브리드 감정 분석 모델을 제안함으로써 가사에서 느껴지는 감정 비율을 분석한다. 감정 비율을 음원 가중치 변수로 사용하면 감정 정보를 포함한 고도화된 추천을 기대할 수 있다.
본 논문은 과거 한국 가요(K 팝)의 가사를 수집하여 (1) 특정 키워드와 관련된 기존 가사를 검색하거나, (2) 작사가가 작성한 새로운 가사와 유사한 기존 가사를 검색하거나, (3) 특정 키워드와 관련된 가사 속 어휘를 제안하는 작사 지원 시스템을 제안한다. 지금까지의 음악 관련 시스템은 음악을 소비하는 사람들을 위한 음악 추천 시스템에 집중해 왔으나, 이 연구에서는 음악을 생산하는 작사가에게 초점을 맞춰 이들을 돕는 작사 지원 시스템을 제안하고자 한다. 제안 시스템은 TF-IDF 와 word2vec 을 활용하여 가사와 단어 벡터 공간에 가사와 어휘를 배치하고 코사인 유사도를 계산한다.
음악 스트리밍 서비스의 대중화로 음악의 소유 없이 언제든 원하는 듣고 싶은 노래를 들을 수 있게 되었다. 넓어진 선택권은 역설적으로 노래를 선택하기 어렵게 만들었다. 이러한 선택의 어려움을 극복하기 위해 음악 추천에 대한 관심이 높아졌고 판도라와 Last.fm과 같은 상용 서비스뿐 아니라 음악 정보 검색 분야의 연구자들도 다양한 추천 시스템을 제안하였다. 내용 기반 필터링과 협업 필터링 방식이 주류인 기존의 추천 시스템은 음악 감상의 주요 요인인 맥락을 고려하지 않았다는 한계점을 지니고 있다. 본 논문에서는 음악을 선택하는 맥락 중 주요한 요인인 감정을 이용한 노래간 유사도 측정 방법을 제안하여 새로운 추천 시스템에 대한 가능성을 탐색한다. 노래의 감정 추출에 가사를 이용하였고 가사에서 노래의 구조도 추출해 노래의 의미적 분석을 시도하였다. 실험을 통해 제안한 모델이 기존의 추천 시스템에 비해 작은 계산 복잡성으로 기존 모델과 유사한 성능을 보일 수 있음을 보였다.
최근 케이팝(K-POP)이 전 세계에서 인기를 얻고 있다. 케이팝 음악은 반복되는 가사와 멜로디를 사용하여 만든 후크송(Hook Song)을 기반으로 하고 있다. 음악의 특징은 단순하고 경쾌한 리듬과 비트감, 따라 부르기 쉬운 멜로디, 흥미로운 노랫말 그리고 멋진 댄스 실력으로 선보이는 군무라고 할 수 있다. 케이팝은 유튜브, 페이스북, 트위터와 같은 다양한 소셜 네트워킹 서비스를 통해 다양한 국가에 확산되고 있다. 케이팝은 디지털 음악 시장이 지배하면서 강한 인상을 줄 수 있는 음악을 만들다보니 음악의 길이가 점점 짧아지는 경향을 보였으며, 60초의 미리 듣기 기능으로 인해 후렴구를 앞에서 사용하는 노래들이 증가하였다. 그러나 음악의 구성과 가사의 의미가 모호해지는 경우가 발생하였고 문제가 제기되었다. 본 논문에서는 케이팝 음악의 특징을 살펴보고, 케이팝에서 사용하고 있는 후크송 음악제작의 세 가지 방향을 제시한다. 마지막으로 싸이의 강남스타일 음악을 본 논문에서 제시한 세 가지 기준으로 비교하였다.
SF&액션 장르 애니메이션 주제가 가사를 메시지의 유형에 따라 분류하고 Song form 별 가사의 역할과 내포된 활동성 표현 포함 비율의 서열을 생성했다. 3가지 세부 장르의 주제, 소재, 캐릭터 유형, 주제가의 유의미한 상관성을 도출하고 장르의 영향력 안에서 자유로울 수 없는 주제가의 제한적 창작형태를 확인하였다.
Kim, Sang-Ho;Kim, Sung-Tak;Kwon, Suk-Bong;Ji, Mi-Kyong;Kim, Hoi-Rin;Yoon, Jeong-Hyun;Lee, Han-Kyu
한국HCI학회:학술대회논문집
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한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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pp.268-273
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2007
In this paper, we present effective methods for automatic music recommendation system which automatically recommend music by signal processing technology. Conventional music recommendation system use users’ music downloading pattern, but the method does not consider acoustic characteristics of music. Sometimes, similarities between music are used to find similar music for recommendation in some method. However, the feature used for calculating similarities is not highly related to music characteristics at the system. Thus, our proposed method use high-level music characteristics such as rhythm pattern, timbre characteristics, and the lyrics. In addition, our proposed method store features of music, which individuals queried, to recommend music based on individual taste. Experiments show the proposed method find similar music more effectively than a conventional method. The experimental results also show that the proposed method could be used for real-time application since the processing time for calculating similarities between music, and recommending music are fast enough to be applicable for commercial purpose.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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