• 지식경영연구
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• 제19권2호
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• pp.91-108
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• 2018

This study mainly focused on measuring the impact of comments for a particular song on the number of streamings and downloads. We modeled multiple regression equations to perform this analysis. We chose digital music market for the object of analysis because of its inherent characteristics, such as experience goods, high bandwagon effect, and so on. We carefully utilized text mining technique in accordance with the algorithm of Naïve Bayes classifier to distinguish whether a comment for a piece of music be regarded as positive or negative. In addition, we used 'size of agency' and 'existence of hit song' as moderating variables. The reason for usage of those variables is that those are assumed to affect users' decision for selecting particular song especially when downloading or streaming via music sites. We found empirical evidences that positive comments for a particular song increase the number of both downloads and streamings. However, positive comments may decrease the number of downloads when the size of agency of the artist is big. As a result, we were able to say that a positive comment for a particular song functioned as 'word-of-mouth' effect, inducing other users' behavioral response. We also found that other features of an artist such as size of the agency that the artist belongs to functioned as an external factor along with feature of the song itself.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.21-31
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• 2015

본 논문에서는 기존에 연구되었던 Thayer의 인간의 감성 모델을 바탕으로 음악을 듣고 느끼는 감성을 8가지 감성으로 정의한 음악 감성모델로 제시하였다. 감성에 영향을 주는 음악의 요소는 음악의 템포, 역동성, 진폭변화, 밝기, 잡음 등 5가지로 선택하였다. 8가지 감성으로 이루어진 감성 모델에 따라서 8가지 감성으로 분류된 160곡의 노래를 선곡하여 실제 데이터를 추출하여 분석하였다. 실제 데이터의 분석을 통해 5가지 요소의 가중치로 이루어진 감성 수식을 도출하였고 임의의 음악에 대하여 감성 수식을 통해서 2차원 감성 좌표계에 매핑 하여 감성을 예측할 수 있도록 알고리즘을 설계하였다. 또한 2차원 감성 좌표계에서의 좌표 값을 이동시켜 감성을 제어할 수 있는 방법을 제시하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권10호
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• pp.850-857
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• 2013

터보 등화기 시스템은 디코더와 등화기를 결합을 통해서 등화성능을 높일 수 있는 방법이다. 터보 등화기에는 주로 MAP 등화기가 사용되어 왔다. 하지만 MAP 등화기를 적용한 터보 등화기는 높은 계산 복잡도를 가지는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하고 데이터 전송 효율을 높이기 위해 선형 SISO-MMSE을 적용한 터보 등화기에 데이터 전송 효율을 높이기 위해 블라인드 알고리즘을 적용한 블라인드 터보 등화기가 제안되었다. 블라인드 터보등화기는 기존의 터보 등화기에 비해 등화 성능이 낮은 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 우리는 MUSIC 알고리즘 기반의 빔포밍을 적용한 시스템을 제안한다. 시뮬레이션을 통해서 다양한 멀티패스 환경에서 제안된 시스템을 통한 등화 성능의 향상을 확인 할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.879-885
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• 2004

본 논문에서는 DDC(Digital Down Convertor)를 가지는 디지털 수신기의 적응 신호처리에 대해 서술하였다. DDC는 NCO(Numerically Controlled Oscillator)와 디지털 LPF(Low Pass Filter)로 구성되어 있으며, 수치적 알고리즘에 의해 수신된 신호를 처리한다. 통과대역 샘플링 기법을 이용한 디지털 수신기의 시뮬레이션 결과를 보여주고 있으며, 수치적으로 처리되는 DDC에 의해 수신된 low IF 신호가 zero IF 신호로 변환되는 것을 확인하였다 또한, 고분해능을 가지는 MUSIC(Multiple Signal Classification) 알고리즘을 이용한 DOA(Direction Of Arrivals) 추정 기법을 기술하고 있다 DOA의 분해능의 정확도가 입력 샘플링 수와 안테나 소자 수에 의존하는 것을 확인하였다

• ETRI Journal
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• 제26권1호
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• pp.45-47
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• 2004

A resolution enhancement method for estimating the direction-of-arrival (DOA) of signals is presented. The proposed method is by virtually expanding a real array into virtual arrays and then averaging the spatial spectrum of the virtual arrays, each of which has a different aperture size. Superior DOA resolutions are shown in comparison with the standard algorithm, MUltiple SIgnal Classification (MUSIC), for incoherent signals incident on a uniform circular array.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (C)
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• pp.73-75
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• 2003

OFDM 전송방식에 있어서 중요한 주파수 옵셋 추정을 하는데 있어서 기존의 FFT 방법이 가지고 있는 문제점을 보완하는 알고리즘이 많이 연구되고 있다. FFT의 정수배 옵셋외에 소수배 옵셋이 생겼을때 제대로 추정해 낼 수 없는 점을 보완하는 High resolutional technical 알고리즘을 보면 MVDR, MUSIC, root MUSIC, PISARENCO 등이 있다. 본 논문에서는 이러한 알고리즘 중에 MPM(Matrix Pencil Method)를 이용하여 FFT의 문제점을 보완하고 옵셋 추정을 시뮬레이션 해 보았다.

• 한국항행학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.258-264
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• 2016

우리는 서로소 배열 안테나에 기존의 프로퍼게이터 방법을 기반으로 하는 도래각 (DoA; direction of arrival) 추정 알고리즘을 제안한다. 서로소 배열 기법은 도래각 추정 해상도를 증가시키나 복잡도를 상호배열의 크기만큼 증가시킨다. 이러한 복잡도를 감소시키기 위하여 우리는 특이값 분해없이 도래각을 추정하는 프로퍼게이터 방법을 이용하는 방법을 제안한다. 우리는 시뮬레이션을 통해 선형 균일 배열 MUSIC, 선형 균일 배열 프로퍼게이터 방법, 서로소 배열을 이용한 MUSIC과 제안한 방법을 비교 및 분석하여, 우리가 제안한 방법이 복잡도가 훨씬 높은 서로소 배열을 이용한 MUSIC 보다는 약간 낮은 성능을 보이지만 나머지 기법들 보다는 훨씬 우수한 성능을 보임을 관찰한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.107-116
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• 2013

본 연구에서는 소셜 음악 사이트에서 사용자들이 음악 아이템을 청취한 횟수와 생성한 태그 정보를 혼합하여 음악을 추천하는 시스템을 제안한다. 현재, 상용화된 음악 추천 시스템들은 주로 사용자의 청취 습관과 외부적인 선호도 입력값을 기반으로 음악을 추천하고 있다. 그러나 이 방식은 아직 음악을 청취한 사용자가 많지 않은 새로운 음악이나 청취 정보가 없는 새로운 사용자의 경우 추천하는 데 어려움이 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 사용자가 선정한 키워드를 아이템에 부여하는 협업 태깅으로 생성된 태그 정보를 활용하였다. 태그의 의미를 파악하여 감정 표현의 정도에 따라 가중치를 부여한 뒤, 태그 점수와 청취 횟수를 혼합하여 음악 아이템의 선호도를 산출하였다. 이를 기반으로 사용자 프로파일을 생성하고 협업 필터링 알고리즘을 수행하였다. 제안하는 추천 방법의 효율성을 평가하기 위해서, 청취 습관 기반 추천, 태그 점수 기반 추천, 하이브리드 추천 방법의 세 가지 추천 방법에 대해서 정확도, 재현율, 그리고 F-measure를 계산하였다. 실험 결과에 대해 통계적 검증을 시행한 결과, 하이브리드 추천 방법이 다른 두 가지 방식보다 통계적으로 유의한 차이를 보여 성능이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.23-34
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• 2017

캄보디아의 대중음악은 크메르 루즈 정권 기간 동안 예술가의 90 %가 사망 한 이래로 완전히 잊혀졌다. 1979 년부터 전쟁에서 회복 한 후 1990 년 음악은 다시 성장하기 시작했다. 그러나 캄보디아 대중 음악의 역 동성과 흐름은 다면적 사회 경제적, 정치적, 창조적 세력에 의해 관찰 되고 있지만, 표절과 불법 복제로 수년간 대중음악산업에서 널리 퍼져 많은 문제가 되어왔다. 최근에는 크메르(캄보디아언어) 전통 음악을 팬과 아티스트 모두에게 보존해야 할 필요성에 대한 의식이 높아져 캄보디아 젊은 인구의 새로운 트렌드가 되었으나, 음악 품질은 여전히 한계상태에 봉착해 있고, 전통 대중 음악의 전문성을 높이기 위해서는 대중의 드백과 영감이 필요하다. 이 연구는 캄보디아에서 가장 많은 대중음악 관련 사이트인 페이스 북 페이지의 게시물과 코멘트에서 수집 된 문장들을 감정분석을 사용하여 음악 순위 차트(웹 사이트)를 구현하였다. 크메르어에서 영어로 번역하고 감정 분석을 수행하고 순위를 생성하는 알고리즘 개발하였다. 그 결과로 제안 된 시스템에서 번역 및 감정분석의 정확도가 80 %임을 보여주었다. 순위에서 높이 평가된 노래는 크메르(캄보디아언어)로 된 전통대중음악으로 이 논문의 취지와 부합이 되었다. 캄보디아 전통대중음악을 다시 부활하기 위해서 제안 된 시스템과 순위 알고리즘을 사용하여 음악제작의 경쟁 우위를 높이고 제작자가 특정 활동 및 이벤트에 맞는 새 노래를 작곡하는 데 도움이 될것으로 사료된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.239-246
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• 2023

본 논문에서는 오디오 부호화기를 위한 스펙트럼 변화 파라미터와 Mel Frequency Cepstral Coefficients(MFCC) 파라미터를 이용하여 음성과 음악 신호를 분류하는 개루프 방식의 알고리즘을 제안한다. 반응성을 높이기 위해 단구간 특징 파라미터로 MFCC를 사용하고 정확도를 높이기 위해 장구간 특징 파라미터로 스펙트럼 변화를 사용하였다. 전체적인 음성/음악 신호 분류 결정은 단구간 분류와 장구간 분류를 결합하여 이루어진다. 패턴인식을 위해 Gaussian Mixed Model(GMM)을 사용하였고, Expectation Maximization(EM) 알고리즘을 사용하여 최적의 GMM 파라미터를 추출하였다. 제안된 장단구간 결합 음성/음악 신호 분류 방법은 다양한 오디오 음원에서 평균적으로 1.5% 분류 오류율을 보였고 단구간 단독 분류 방법 보다 0.9%, 장구간 단독 분류 방법보다 0.6%의 분류 오류율의 성능 개선을 이룰 수 있었다. 제안된 장단구간 결합 음성/음악 신호 분류 방법은 USAC 오디오 분류 방법보다 타악기 음악 신호에서 9.1% 분류 오류율, 음성신호에서 5.8% 분류 오류율의 성능 개선을 이룰 수 있었다.