To enhance immersive experiences for metaverse environements, background music is often used. However, the background music is mostly pre-matched and repeated which might occur a distractive experience to users as it does not align well with rapidly changing user-interactive contents. Thus, we implemented a system to provide a more immersive metaverse conversation experience by 1) developing a regression neural network that extracts emotions from an utterance using KEMDy20, the Korean multimodal emotion dataset 2) selecting music corresponding to the extracted emotions from an utterance by the DEAM dataset where music is tagged with arousal-valence levels 3) combining it with a virtual space where users can have a real-time conversation with avatars.
Since the introduction of MP3 players, CD recordings have gradually been vanishing, and the music consuming environment of music users is shifting to mobile devices. The introduction of smart devices has increased the utilization of music through music playback, mass storage, and search functions that are integrated into smartphones and tablets. At the time of initial MP3 player supply, the bitrate of the compressed music contents generally was 128 Kbps. However, as increasing of the demand for high quality music, sound quality of 384 Kbps appeared. Recently, music content of FLAC (Free License Audio Codec) format using lossless compression method is becoming popular. The download service of many music sites in Korea has classified by unlimited download with technical protection and limited download without technical protection. Digital Rights Management (DRM) technology is used as a technical protection measure for unlimited download, but it can only be used with authenticated devices that have DRM installed. Even if music purchased by the user, it cannot be used by other devices. On the contrary, in the case of music that is limited in quantity but not technically protected, there is no way to enforce anyone who distributes it, and in the case of high quality music such as FLAC, the loss is greater. In this paper, the author proposes an audio watermarking technology for copyright protection of high quality stereo music. Two kinds of information, "Copyright" and "Copy_free", are generated by using the turbo code. The two watermarks are composed of 9 bytes (72 bits). If turbo code is applied for error correction, the amount of information to be inserted as 222 bits increases. The 222-bit watermark was expanded to 1024 bits to be robust against additional errors and finally used as a watermark to insert into stereo music. Turbo code is a way to recover raw data if the damaged amount is less than 15% even if part of the code is damaged due to attack of watermarked content. It can be extended to 1024 bits or it can find 222 bits from some damaged contents by increasing the probability, the watermark itself has made it more resistant to attack. The proposed algorithm uses quantization in DCT so that watermark can be detected efficiently and SNR can be improved when stereo music is converted into mono. As a result, on average SNR exceeded 40dB, resulting in sound quality improvements of over 10dB over traditional quantization methods. This is a very significant result because it means relatively 10 times improvement in sound quality. In addition, the sample length required for extracting the watermark can be extracted sufficiently if the length is shorter than 1 second, and the watermark can be completely extracted from music samples of less than one second in all of the MP3 compression having a bit rate of 128 Kbps. The conventional quantization method can extract the watermark with a length of only 1/10 compared to the case where the sampling of the 10-second length largely fails to extract the watermark. In this study, since the length of the watermark embedded into music is 72 bits, it provides sufficient capacity to embed necessary information for music. It is enough bits to identify the music distributed all over the world. 272 can identify $4*10^{21}$, so it can be used as an identifier and it can be used for copyright protection of high quality music service. The proposed algorithm can be used not only for high quality audio but also for development of watermarking algorithm in multimedia such as UHD (Ultra High Definition) TV and high-resolution image. In addition, with the development of digital devices, users are demanding high quality music in the music industry, and artificial intelligence assistant is coming along with high quality music and streaming service. The results of this study can be used to protect the rights of copyright holders in these industries.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.361-364
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2022
This study was carried out for the purpose of Exploring the types of AI platforms for creative activities and how to use them. In order to learn AI in the fields of art creation and music creation, which are representative areas of creative activity, types of AI platforms that can experience AI and perform simple programming were investigated. In addition, the utilization plan was presented so that each AI platform can be used to express students' ideas abundantly and to enhance their creativity. Through this, it is meaningful to suggest that the AI platform can be used as a teaching aid to enhance students' expressive power and creativity in creative activities.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.16
no.3
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pp.160-165
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2018
This paper designed and developed the image processing system of integrating feature extraction and matching by using convolutional neural network (CNN), rather than relying on the simple method of processing feature extraction and matching separately in the image processing of conventional image recognition system. To implement it, the proposed system enables CNN to operate and analyze the performance of conventional image processing system. This system extracts the features of an image using CNN and then learns them by the neural network. The proposed system showed 84% accuracy of recognition. The proposed system is a model of recognizing learned images by deep learning. Therefore, it can run in batch and work easily under any platform (including embedded platform) that can read all kinds of files anytime. Also, it does not require the implementing of feature extraction algorithm and matching algorithm therefore it can save time and it is efficient. As a result, it can be widely used as an image recognition program.
So-Hyun Park;Yu-Jin Jeong;Kuen-Young Park;Ji-Woo Kang
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.05a
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pp.544-545
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2023
최근 화제인 가상 아이돌의 춤 제작에 많은 자원 및 비용이 발생한다. 만일 춤을 자동으로 생성해 3D 모델에 피팅하면 이러한 비용을 줄일 수 있으며, 다양하고 복잡한 춤의 구현도 가능할 것이다. 또한, 댄스 게임을 통해 춤을 배우고 즐기는 사람들이 많지만, 경험할 수 있는 춤이 한정적이며, 모션 인식 정확도가 낮다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 트랜스포머 구조의 인공지능 모델을 통해 음악에 어울리는 3D 춤 모션을 자동으로 생성하고, 3D 자세 추정 모델을 사용해 사용자의 모션을 추정한 후, 두 모션의 유사도를 랜드마크 3D 좌표로 계산하여 판정하고자 한다. 이는 1 인 댄스 룸 또는 댄스 게임에 활용되어 발전 가능하다.
In this study, emotional analysis was conducted based on the basic attribute data of music and the emotional model in psychology, and the result was applied to the visualization rules in the formative arts. In the existing studies using musical parameter, there were many cases with more practical purposes to classify, search, and recommend music for people. In this study, the focus was on enabling sound data to be used as a material for creating artworks and used for aesthetic expression. In order to study the music visualization as an art form, a method that can include human emotions should be designed, which is the characteristics of the arts itself. Therefore, a well-structured basic classification of musical attributes and a classification system on emotions were provided. Also, through the shape, color, and animation of the visual elements, the visualization of the musical elements was performed by reflecting the subdivided input parameters based on emotions. This study can be used as basic data for artists who explore a field of music visualization, and the analysis method and work results for matching emotion-based music components and visualizations will be the basis for automated visualization by artificial intelligence in the future.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.4
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pp.121-131
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2022
We look at the initial stage of Meta (previous Facebook)'s new metaverse platform and investigate its platform design in pre-launch and ignition life stage. From the Rocket Model (RM)'s theoretical logic, the results reveal that Meta firstly focuses on investing in key content developers by acquiring virtual reality (VR), video, music content firms and offering production support platform of the augmented reality (AR) content, 'Spark AR' last three years (2019~2021) for attracting high-potential developers and users. In terms of three matching criteria, Meta develops an Artificial Intelligence (AI) powered translation software, partners with Microsoft (MS) for cloud computing and AI, and develops an AI platform for realistic avatar, MyoSuite. In 'connect' function, Meta curates the game concept submitted by game developers, welcomes other game and SNS based metaverse apps, and expands Horizon Worlds (HW) on VR devices to PCs and mobile devices. In 'transact' function, Meta offers 'HW Creator Funding' program for metaverse, launches the first commercialized Meta Avatar Store on Meta's conventional SNS and Messaging apps by inviting all fashion creators to design and sell clothing in this store. Mata also launches an initial test of non-fungible token (NFT) display on Instagram and expands it to Facebook in the US. Lastly, regarding optimization, especially in the face of recent data privacy issues that have adversely affected corporate key performance indicators (KPIs), Meta assures not to collect any new data and to make its privacy policy easier to understand and update its terms of service more user friendly.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.12
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pp.281-288
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2023
This study aimed to develop an integrated arts education program for improving AI literacy among elementary school students. First, we developed two thematic programs that are research on the goals of the art, music, physical curriculum in the 2022 revised elementary school curriculum, and a matrix of goals and elements of integrated art education. The developed program was revised and supplemented through the first expert validity test, and the second revision was made based on the results of students' AI literacy pre/post-test and satisfaction survey with the program. Finally, the final program was developed through the third expert validity test. We hope that the developed program will be used as a convergence education program to cultivate AI literacy in elementary school students.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.18
no.4
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pp.65-76
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2023
In the field of technology entrepreneurship and startups, the development of Artificial Intelligence(AI) has emerged as a key topic for business model innovation. As a result, venture firms are making various efforts centered on AI to secure competitiveness(Kim & Geum, 2023). The purpose of this study is to analyze the relationship between the development of GenAI technology and the startup ecosystem by analyzing domestic news articles to identify trends in the technology startup field. Using BIG Kinds, this study examined the changes in GenAI-related news articles, major issues, and trends in Korean news articles from 1990 to August 10, 2023, focusing on the emergence of ChatGPT before and after, and visualized the relevance through network analysis and keyword visualization. The results of the study showed that the mention of GenAI gradually increased in the articles from 2017 to 2023. In particular, OpenAI's ChatGPT service based on GPT-3.5 was highlighted as a major issue, indicating the popularization of language model-based GenAI technologies such as OpenAI's DALL-E, Google's MusicLM, and VoyagerX's Vrew. This proves the usefulness of GenAI in various fields, and since the launch of ChatGPT, Korean companies have been actively developing Korean language models. Startups such as Ritten Technologies are also utilizing GenAI to expand their scope in the technology startup field. This study confirms the connection between GenAI technology and startup entrepreneurship activities, which suggests that it can support the construction of innovative business strategies, and is expected to continue to shape the development of GenAI technology and the growth of the startup ecosystem. Further research is needed to explore international trends, the utilization of various analysis methods, and the possibility of applying GenAI in the real world. These efforts are expected to contribute to the development of GenAI technology and the growth of the startup ecosystem.
In this study, we tried to produce moving-image works through sentiment analysis of music. First, Google natural language API was used for the sentiment analysis of lyrics, then the result was applied to the image visualization rules. In prior engineering researches, text-based sentiment analysis has been conducted to understand users' emotions and attitudes by analyzing users' comments and reviews in social media. In this study, the data was used as a material for the creation of artworks so that it could be used for aesthetic expressions. From the machine's point of view, emotions are substituted with numbers, so there is a limit to normalization and standardization. Therefore, we tried to overcome these limitations by linking the results of sentiment analysis of lyrics data with the rules of formative elements in visual arts. This study aims to transform existing traditional art works such as literature, music, painting, and dance to a new form of arts based on the viewpoint of the machine, while reflecting the current era in which artificial intelligence even attempts to create artworks that are advanced mental products of human beings. In addition, it is expected that it will be expanded to an educational platform that facilitates creative activities, psychological analysis, and communication for people with developmental disabilities who have difficulty expressing emotions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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