• 한국음향학회지
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• 제41권2호
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• pp.115-121
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• 2022

본 논문에서는 음악 청취 시에 나타나는 뇌파 특징을 이용하여 사용자 감정에 따른 음악 분류 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 뇌파 신호로부터 추출한 감정별 뇌파 특징과 음악신호에서 추출한 청각적 특징 간의 관계를 회귀 심층신경망을 통해 학습한다. 실제 적용 시에는 이러한 회귀모델을 기반으로 제안된 시스템은 입력되는 음악의 청각 특성에 매핑된 뇌파 신호 특징을 자동으로 생성하고, 이 특징을 주의집중 기반의 심층신경망에 적용함으로써 음악을 자동으로 분류한다. 실험결과는 제안된 자동 음악분류 프레임 워크의 음악 분류 정확도를 제시한다.

• 감성과학
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• 제16권3호
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• pp.363-372
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• 2013

폭소노미 (foxonomy) 분위기 태그를 이용한 음악 검색 시 내부적으로 단어 태그 대신에 수치 태그 (AV 태그: Arousal과 Valence 값으로 이루어진 태그)를 이용하면 폭소노미의 문제점 중의 하나인 유사어 문제점을 일부 해결할 수 있다. 하지만 이를 위해서는 두 가지 선행 작업이 제대로 이루어져야 하는데, 그 첫 번째가 단어 태그를 수치 태그로 변환하는 작업이며 그 두 번째가 검색 대상인 음악을 수치 태그로 표현하는 작업이다. 첫 번째 작업에 대해서는 이전 연구를 통하여 그 유의성을 보였기 때문에 본 논문에서는 두 번째 작업에 대해서 그 유의성을 밝히고자 하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 음악과 AV값 간의 관계를 정의하는 음악-분위기 매핑테이블을 제안하고, ANOVA 검증을 이용하여 분석 하였다. 실험 결과, 동의어 포함 유무에 무관하게 음악 구간의 A값과 V값 모두 12개 음악의 분위기에 대하여 분포차가 발생하고, 모두 제 1종 오류확률 P<0.001를 만족하였다. 결론적으로 음악의 분위기에 따라 AV 값 분포가 다르다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.43-52
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• 2013

대량의 음악 콘텐츠가 유통되는 초고속 인터넷 환경에서, 사용자가 원하는 음악 콘텐츠를 효과적으로 검색하기 위한 연구들이 다양하게 수행되고 있다. 특히, 음악 정보 검색(MIR: Music Information Retrieval) 연구에 감성 모델을 접목한 음악 추천 시스템 개발도 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 적용된 감성 모델이 단순하고, 한국어를 대상으로 하지 않아 한국어의 의미적 감성 표현 처리에 한계점을 가진다. 따라서, 본 논문에서는, 한국어를 기반으로, 기존의 감성 모델을 확장한 새로운 감성 모델(KORean Emotional Model : KOREM)을 제안하고, 이를 온톨로지(Music EMotional Ontology : MEMO)로 설계 및 구현하였다. 이를 통해, 한글로 서술된 폭넓고 다양한 감성적 표현을 이용한 음악 콘텐츠의 분류, 저장 및 검색이 가능하다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제3권3호
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• pp.115-118
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• 2005

In this study, the proposed algorithm is a correlativity signal in a mobile wireless channel that has estimated the direction of arrival. The proposed algorithm applied the space average method in a MUSIC algorithm. The diagonal matrix of the space average method was changed to inverse the matrix and to obtain a new signal correlation matrix. The existing algorithm was analyzed and compared by applying a proposed signal correlation matrix to estimate the direction of arrival in a MUSIC algorithm. The experiment resulted in a proposed algorithm with a min-norm method resolution at more than $5^{\circ}$. It improved more than $2^{\circ}$ in a MUSIC algorithm.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1997년도 추계학술대회
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• pp.27-30
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• 1997

The purpose of this study is to estimate human sensibility quantitatively under color and music stimulation and to examine the correlation between visual and auditory emotion. We measured biological signals such as EEG, ECG, skin conductance and the number of respiration in order to compare color with music sensibilities. Our result showed that red, yellow and violet color provoked active and exciting senses dominatively as dance, rock and blues music. While blue, cyan and pink color were involved in tranquil and resting emotions deeply as classic and ballade music. Our quantitative estimations of human sensibilites are useful in the design of manufactured goods.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권3호
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• pp.116-124
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• 2020

The advantage of the distance learning universities based on the 4th Industrial Revolution is that anyone can conveniently take lectures anytime, anywhere on the web. In addition, research has been actively conducted on the effect of light color and temperature control upon student performance during online classes. However, research on how the conditions of subjects, lighting colors, and music selection improve the degree of a student's concentration during online lectures has not been completed. To solve these problems in this paper, we have developed automatic analysis system SW for the weak subjects of learners by applying intelligent analysis algorithm, have proposed and simulated music therapy and art therapy. Moreover, It proposed in this paper an algorithm for an automatic analysis system, which shows the weak subjects of learners by adopting intelligence analysis algorithms. We also have presented and simulated a music therapy and art therapy algorithms, based on the blended learning, in order to increase students concentration during lecture.

• ETRI Journal
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• 제38권3호
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• pp.510-517
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• 2016

Recent developments in the field of separation of mixed signals into music/voice components have attracted the attention of many researchers. Recently, iterative kernel back-fitting, also known as kernel additive modeling, was proposed to achieve good results for music/voice separation. To obtain minimum mean square error (MMSE) estimates of short-time Fourier transforms of sources, generalized spatial Wiener filtering (GW) is typically used. In this paper, we propose an advanced music/voice separation method that utilizes a generalized weighted ${\beta}$-order MMSE estimation (WbE) based on iterative kernel back-fitting (KBF). In the proposed method, WbE is used for the step of mixed music signal separation, while KBF permits kernel spectrogram model fitting at each iteration. Experimental results show that the proposed method achieves better separation performance than GW and existing Bayesian estimators.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.1502-1508
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• 2017

A musical key is a fundamental concept in Western music theory. It is a collective characterization of pitches and chords that together create a musical perception of the entire piece. It is based on a group of pitches in a scale with which a music is constructed. Each key specifies the set of seven primary chromatic notes that are used out of the twelve possible notes. This paper presents a method that identifies the key of a song using Hidden Markov Models given a sequence of chroma features. Given an input song, a sequence of chroma features are computed. It is then classified into one of the 24 keys using a discrete Hidden Markov Models. The proposed method can help musicians and disc-jockeys in mixing a segment of tracks to create a medley. When tested on 120 songs, the success rate of the music key identification reached around 87.5%.

• 재활복지공학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.143-146
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• 2017

본 논문에서는 recurrent neural network (RNN)을 이용하여 보청기 시스템을 위한 기존의 3GPP enhanced voice services (EVS) 코덱의 음성/음악 분류 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 구체적으로, EVS의 음성/음악 분류 알고리즘에서 사용된 특징벡터만을 사용하여 효과적으로 RNN을 구성한 분류기법을 제시한다. 다양한 음악장르 및 잡음 환경에 대해 시스템의 성능을 평가한 결과 RNN을 이용하였을 때 기존의 EVS의 방법보다 우수한 음성/음악 분류 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 추계종합학술대회
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• pp.356-360
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• 2002

본 연구에서는 S/W 기반 음악작곡법과 작곡된 음악을 기반으로 한 동영상 편집기술에 대해 기술하였다. 이번 컨텐츠의 결과물은 미디로 작곡된 음악에 동영상관련 S/W를 활용한 동영상을 조합한 것으로, 누구나가 쉽게 접근할 수 있는 컴퓨터음악 작곡과 영상편집에 대한 배양이 주제이자 목표이다.