• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권2호
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• pp.807-824
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• 2016

In this paper, a method of mood classification based on user brainwaves is proposed for real-time application in commercial services. Unlike conventional mood analyzing systems, the proposed method focuses on classifying real-time user moods by analyzing the user's brainwaves. Applying brainwave-related research in commercial services requires two elements - robust performance and comfortable fit of. This paper proposes a filter based on Regularized Common Spatial Patterns (RCSP) and presents its use in the implementation of mood classification for a music service via a wireless consumer electroencephalography (EEG) device that has only 14 pins. Despite the use of fewer pins, the proposed system demonstrates approximately 10% point higher accuracy in mood classification, using the same dataset, compared to one of the best EEG-based mood-classification systems using a skullcap with 32 pins (EU FP7 PetaMedia project). This paper confirms the commercial viability of brainwave-based mood-classification technology. To analyze the improvements of the system, the changes of feature variations after applying RCSP filters and performance variations between users are also investigated. Furthermore, as a prototype service, this paper introduces a mood-based music list management system called MyMusicShuffler based on the proposed mood-classification method.

• 인지과학
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• 제19권4호
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• pp.477-497
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• 2008

일상생활에서 많이 쓰이는 블로그 문서를 분석하는 것은 다양한 웹 응용서비스를 연결할 수 있는 중요한 단초를 제시하므로, 블로그 문서에 담긴 감정을 파악하는 것을 매우 유용한 일이다. 본 논문에서는 블로그 문서에 존재하는 감정을 보다 정확하게 분류하기 위해 부정어 처리와 새로운 단어 가중치의 적용이 성능에 미치는 영향에 대해 탐구한다. 특히, 감정단서(clue)가 내재된 정규화된 부정어 n-gram을 통해 부정어 처리를 고도화하고 말뭉치기반 단어 가중치 계산법(Corpus-specific Term Weighting, CSTW)을 통해 감정 분류 성능향상을 살펴보기로 한다. 검증을 위해 블로그 문서들로 정답 말뭉치를 구축하고 감정 흐름 분석(Enhanced Mood Flow Analysis, EMFA)과 지지벡터기계기반 감정 분류(Support Vector Machine based Mood Classification, SVMMC)의 두 가지 분류기법에 대해 실험을 하였다. 정규화된 부정어 n-gram의 적용은 EMFA에서 점진적인 감정 분류 성능 향상을 보여주었으며, CSTW의 적용은 TF*IDF나 TF에 비해 보다 높은 감정 분류 성능을 나타내었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제3권2호
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• pp.73-81
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• 2007

In this paper, we introduce a domain-independent classification framework based on both k-nearest neighbor and Naive Bayesian classification algorithms. The architecture of our system is simple and modularized in that each sub-module of the system could be changed or improved efficiently. Moreover, it provides various feature selection mechanisms to be applied to optimize the general-purpose classifiers for a specific domain. As for the enhanced classification performance, our system provides conditional probability boosting (CPB) mechanism which could be used in various domains. In the mood classification domain, our optimized framework using the CPB algorithm showed 1% of improvement in precision and 2% in recall compared with the baseline.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.25-35
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• 2013

본 논문에서는 개인화된 분위기 분류 모델 대신에 대중의 분위기 분류 모델을 제안한다. 분위기 판별 성능을 개선하기 위해 두 가지 접근 방법을 선택하였는데, 그 첫 번째가 표준편차에 기초한 특징축소이다. 이는 음악의 특징을 추출하기 위해 사용하는 MIRtoolbox에서 추출되는 391개의 특징들을 모두 사용할 경우의 성능 저하 문제를 해결하기 위한 방법이다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 특징축소 방법이 기존의 차원 축소 방법인 R-Square와 PCA보다 성능이 좋음을 확인할 수 있었다. 그리고 특징축소 방법만으로는 성능 개선에 한계가 있어 두 번째 개선방법으로 단위 신경망을 사용하여 추가의 성능 개선을 시도하였다. 실험결과 이 역시 유효한 성능 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 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.

• 전기전자학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.159-166
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• 2009

최근까지 장르나 무드 등의 정적 분류 기술자를 이용한 음악 정보 검색에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 정적 분류 기술자는 주로 음악의 다양한 내용적 특징에 기반하기 때문에 그러한 특징에 유사한 음악을 검색하는 데 효과적이다. 하지만 음악을 들었을 때 느끼게 되는 감정 내지 기분 전이를 이용하면 정적 분류 기술자보다 더 효과적이고 정교한 검색이 가능하다. 사람이 음악을 들었을 때 발생하는 감정 전이의 효과에 관한 연구는 현재까지 미비한 실정이다. 감정 전이의 효과를 체계적으로 표현할 수 있다면 기존의 음악 분류에 의한 검색에 비해 음악 추천 등의 새로운 응용에서 더 효과적인 개인화 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 음악에 의한 인간 감정 전이를 표현하기 위한 감정 상태 전이 모델을 제안하고 이를 기반으로 새로운 음악 분류 및 추천 기법을 제안한다. 제안하는 모델의 개발을 위하여 다양한 내용 기반의 특징을 추출하였으며, 고차원 특징 벡터의 차원 감쇄를 위하여 NMF (Non-negative Matrix Factorization)를 사용하였다. 성능 분석을 위한 실험에서 SVM (Support Vector Machine)을 분류기로 사용한 실험에서 평균 67.54%, 최대 87.78%의 분류 정확도를 달성하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.23-29
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• 2019

본 연구에서는 영상의 분위기를 심층 합성곱 신경망을 통해 8 가지로 분류하고, 이에 맞는 배경 음악을 적용하여 동영상을 자동적으로 생성하였다. 수집된 이미지 데이터를 바탕으로 다층퍼셉트론을 사용하여 분류 모델을 학습한다. 이를 활용하여 다중 클래스 분류를 통해 동영상 생성에 사용할 이미지의 분위기를 예측하며, 미리 분류된 음악을 매칭시켜 동영상을 생성한다. 10겹 교차 검증의 결과, 72.4%의 정확도를 얻을 수 있었고, 실제 영상에 대한 실험에서 64%의 오차 행렬 정확도를 얻을 수 있었다. 오답의 경우, 주변의 비슷한 분위기로 분류하여 동영상에서 나오는 음악과 크게 위화감이 없음을 확인하였다.

• 동의신경정신과학회지
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• 제26권1호
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• pp.11-22
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• 2015

Objectives: The purpose of this study is to find the relationship between Chiljeong, as a stress factor and pathological symptoms, by using Several Mood state Questionnaires. Methods: A total of 144 students of Dongshin University Oriental Medicine responded to the Questionnaires for Sasang Constitution Classification II (QSCCII) and regarding several mood states. In this study, 132 students' data were used, excluding the data from 12 of the students. The included 132 students were classified into four groups according to QSCCII. The effects of Chiljeong as a stress factor in diseases were determined by Several mood state Questionnaires. These data were analyzed by frequency, Person's chi-square Test, ANOVA, Scheffe, Multiple Comparison, and Correlation using IBM SPSS 19.0K for Windows. Results: 1. Sasang Constitution made no difference on the level of mood and the variability of mood. 2. In physical symptoms scale, the average of "Noh" was higher than that of other emotions in Gastrointestinal, Cardiovascular, and Pain symptoms. The average of "Gyeong" was higher than that of other emotions in Insomnia symptoms.

• 동의신경정신과학회지
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• 제22권4호
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• pp.63-75
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• 2011

Objectives : One's mind is turned over by environment and personal relationship. This Emotion is called Chiljung in Oriental Medicine. Sasang Constitution is sorted each Emotion by Nature & Emotion(性情). So, this study aimed at figuring out the relations on Sasang Constitution, and emotion traits of oriental medicine students by EEQ and CISS(as named Mood scale). Methods : 199 students of Dongshin university oriental medicine were tested by Questionnaire for Sasang Constitution ClassificationII(QSCCII) and Mood scale. In this study is used 156 students' data, except 43 students' one for research. 156 students are classified four groups by QSCCII. The degree of emotion was determined by Mood scale. These data ware analyzed by frequency, t-test, ANOVA, Multiple comparison, Correlation, Regression with SPSS windows 15.0. Results : 1. Soeumin has high score on EEQ more than Soyangin. 2. Sasang constitution make no difference on CISS, except emotion-oriented coping in not classify group. 3. It has influence on Emotional express by Sasang constotution that Task-oriented coping, EEQ and CISS. Conclusions : Sasang constitution has significant difference on Emotional express.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.391-400
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• 2007

기술의 발전으로 인하여, 대용량의 음악 데이터들을 저장하고 검색하는 것이 중요하게 되었다. 그러나 음악데이터들을 손쉽게 분류하고 검색하기 위한 방법론에 대한 집중적인 연구는 이루어 지지 않고 있다. 본 논문에서는 내용기반의 음악 분류/검색에 대한 새로운 방법론을 제안한다. 기존의 분류화 (classification) 방법들이 음악파일 전체에 대해서 수행하는데 비해 음악파일의 부분만을 분석하여 비슷한 성능을 낼 수 있다는 것을 보여 주었고, 소리의 톤(tone) 표현에 기반한 새로운 피쳐를 제안하여 기존의 피쳐들에 비해 효과적으로 분류를 할 수 있다는 것을 보여주었다. 또한 속도향상을 위한 여러가지 방법론들을 적용하여 실 제품 적용 시 보다 효과적인 방법론이 될 수 있음을 보여주었다. 제안한 방법론을 MuSE (Music Search/Classification Engine)엔진으로 구현함으로써 PC와 PDA상에서 잘 동작함을 보여주었다.