• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.732-735
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• 2010

본 연구에서는 음악 데이터 베이스에서 노래의 특정 구간과 가장 유사한 구간을 검색하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 음악을 다차원 시계열 데이터로 간주하고, 음악의 조성 차이 및 템포(tempo) 차이를 고려한 음악의 유사도 계산 방법을 사용한다. 유사도 계산의 전처리 단계에서 조성 차이를 보정하고, 비트(beat)를 검출하며, 추출된 크로마그램(chromagram)을 검출된 비트와 동기화 하여 평균한다. 이후, 동적 시간 왜곡(DTW; dynamic time warping)을 사용하여 두 구간사이의 유사도를 계산한 후 계산된 유사도 순서로 정렬된 검색 결과를 출력한다. 사용자는 제안된 시스템을 사용하여 선택 구간 유사도 검색과 자동 유사 검색 결과로 도출된 구간 쌍을 검토하여 유사 구간을 보다 쉽게 찾을 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.334-337
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• 2011

음원의 디지털화와 다양한 디지털 기기의 보급으로 인해 사용자는 더욱 쉽게 많은 양의 음악을 접할 수 있게 되었다. 많은 양의 음원중에서 사용자 개개인의 성향에 맞는 음악을 검색하기 위해 내용기반 음악검색과 감성기반 음악검색 방법 등이 제안되고 개발되고 있다. 본 논문에서는 감성기반 음악검색방법에서 다차원 벡터 형태의 MPEG-7 저수준 오디오 서술자들의 중요도를 결정하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 한 쌍의 대립되는 감성을 대표하는 음악들의 유사성을 다차원 서술자의 관점에서 측정한다. 그리고 이 유사관계를 러프 근사화와 군집 내/군집 간의 유사성 비율을 이용하여 서술자의 중요성을 결정하는데 사용한다. 이 중요성을 바탕으로 결정된 가중치는 여러 개의 오디오 서술자들의 유사성을 총체화하여 감성기반 음악검색에 이용된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.760-762
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• 2008

음악에서는 다양한 감정의 표현을 시간에 따른 음악 무드의 전이로 표현한다. 본 연구에서는 Longest Common Subsequence (LCS) 알고리즘 및 k-Means 알고리즘에 기반한 유사 음악 검색 기법을 제안한다. 우선, 음악 무드의 흐름을 무드 세그먼트 단위로 나누고, 이를 추출된 다양한 음악 특성을 k-Means 알고리즘으로 분류하여 무드 시퀀스로 변환한다. 또한, 유사한 무드의 흐름을 가지는 음악을 검색하기 위해 LCS 알고리즘에 기반한 무드 시퀀스의 유사도를 정의한다. 본 논문은 제안된 내용을 바탕으로 실험과 설문 조사를 통해, 기존의 전역적 특성 검색 방식보다 시퀀스를 이용한 검색방식이 좀 더 효율적임을 증명하였다.

• Smart Media Journal
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• v.11 no.10
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• pp.65-75
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• 2022

Deep learning is used as a creative tool that could overcome the limitations of existing analysis models and generate various types of results such as text, image, and music. In this paper, we propose a method necessary to preprocess audio data using the Niko's MIDI Pack sound source file as a data set and to generate music using Bi-LSTM. Based on the generated root note, the hidden layers are composed of multi-layers to create a new note suitable for the musical composition, and an attention mechanism is applied to the output gate of the decoder to apply the weight of the factors that affect the data input from the encoder. Setting variables such as loss function and optimization method are applied as parameters for improving the LSTM model. The proposed model is a multi-channel Bi-LSTM with attention that applies notes pitch generated from separating treble clef and bass clef, length of notes, rests, length of rests, and chords to improve the efficiency and prediction of MIDI deep learning process. The results of the learning generate a sound that matches the development of music scale distinct from noise, and we are aiming to contribute to generating a harmonistic stable music.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.5
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• pp.1-9
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• 2012

The popularity of digital music and smart phones led to develope noise-robust real-time audio fingerprinting system in various ways. In particular, The Multiple Hashing(MLH) of fingerprint algorithms is robust to noise and has an elaborate structure. In this paper, we propose a filter engine based on MLH to achieve better performance. In this approach, we compose a energy-intensive filter to improve the accuracy of Q/R from music database and a statistic filter to remove continuity and redundancy. The energy-intensive filter uses the Discrite Cosine Transform(DCT)'s feature gathering energy to low-order bits and the statistic filters use the correlation between searched fingerprint's information. Experimental results show that the superiority of proposed algorithm consists of the energy and statistical filtering in noise environment. It is found that the proposed filter engine achieves more robust to noise than Philips Robust Hash(PRH), and a more compact way than MLH.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1997.10a
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• pp.425-437
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• 1997

본 논문은 디지털 도서관에서 임의의 음악정보를 효율적으로 검색하기 위한 시스템을 제안한다. 종래의 전형적인 음악정보 검색 항목인 제목이나 작곡자 또는 주제를 입력하는 것이 아니라, 사용자가 음악 데이터베이스로부터 검색하고자 하는 음악의 일부를 마이크를 통해서 노래한다. 그러면 입력된 선율에 대한 음 신호를 처리하여 음표정보를 인식하고, 이를 바탕으로 음정곡선을 생성하여 이를 탐색 패턴으로 사용한다. 동요를 대상으로 하여 음악 데이터베이스를 생성할 때는 각각의 곡에서 추출한 음정곡선을 이용하여 색인과 메타 데이터를 생성하는데, 색인은 유사 탐색을 용이하게 하기 위해서 Trie 구조를 사용한다. 탐색패턴을 이용해서 메타 데이터를 탐색할 때는 동적 프로그래밍 방법을 이용하여 유사 탐색을 함으로써 노래의 어느 마리를 부르더라도 쉽게 후보곡을 검색할 수 있도록 한다. 통상음악의 첫째 동기를 부르는 경우가 많기 때문에 첫째 악절로 구성한 색인을 먼저 탐색토록하고, 색인에서 탐색을 실패한 경우(음악의 첫째 동기 이후를 부른 경우)에 메타 데이터를 이용한 유사 음표열 탐색을 하도록 하여 효율적인 검색이 되도록 하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.05a
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• pp.772-776
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• 2009

최근 디지털 음악 시장의 비약적인 발전과 더불어 컴퓨터 시스템을 이용한 음악정보검색 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분의 연구가 시스템 구현에 목적이 있고, 시스템에서 행해지는 사용자의 행위에 초점을 맞추기 있기 때문에 사용자들이 정보요구에 대한 만족도가 크지 못한 실정이다. 본 논문에서는 사용자의 상황인지를 통해 구축된 Life-Log를 기반으로 비슷한 성향의 사용자들을 필터링하는 협업필터링 기법을 사용한 음악정보검색 시스템을 제안한다. 실험결과 음악파일에 대한 메타데이터 검색 시스템에 비해 더 나은 사용자 만족도를 보였다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.201-204
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• 2006

최근에 내용기반 음악 정보 검색시스템과 관련하여 많은 연구들이 수행되고 있다. 이러한 노력의 결과로 자연스러운 음악 정보 검색을 위한 오디오 데이터를 이용한 내용기반 검색 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이러한 시스템에서는 대량의 음악특징 계수를 검색에 사용하고 있다. 하지만, 대량의 연속된 특징 계수를 저장 및 검색하는 방법으로 제안된 TIP-인덱스 화일을 이용한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 연속 특징 계수를 효율적으로 인덱싱하는 기법의 하나인 TIP-인덱스 화일을 이용한 음악정보 검색 방법을 제안하고, 다양한 장르의 음악 오디오 화일에서 특징 계수를 추출하여 TIP-인덱스를 구축하여 실험하였으며, 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 음악 정보 검색에서 좋은 성능을 보일 수 있음을 제시하였다.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.36 no.4
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• pp.77-98
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• 2005

The purpose of this research is to propose a powerful alternative in designing knowledge portals using Topic Maps(TM). To demonstrate the power of TM In constructing knowledge portals. we designed a TM-based korean folk music(pansori) site, tested It with an existing pansoree site (pansoree.com ) employing diverse query patterns : simple, advanced, associative, and cross referential Queries. The results show that the TM-based site outperforms the pansoree.com in searching time and steps. The TM-based site also provide novice users who do not know pansori domain with easy access to Information that they need.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.19 no.3
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• pp.5-30
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• 2002

In this paper, classification feature is selected with focus of musical content, note sequences pattern, and measures similarity between note sequences followed by constructing clusters by similar note sequences, which is easier for users to search by showing the similar note sequences with the search result in the CBMR system. Experimental document was $\ulcorner$A Dictionary of Musical Themes$\lrcorner$, the index of theme bar focused on classical music and obtained kern-type file. Humdrum Toolkit version 1.0 was used as note sequences treat tool. The hierarchical clustering method is by stages focused on four-type similarity matrices by whether the note sequences segmentation or not and where the starting point is. For the measurement of the result, WACS standard is used in the case of being manual classification and in the case of the note sequences starling from any point in the note sequences, there is used common feature pattern distribution in the cluster obtained from the clustering result. According to the result, clustering with segmented feature unconnected with the starting point Is higher with distinct difference compared with clustering with non-segmented feature.