본 논문에서는 증강 현실에서 객체 구분을 위하여 사용되는 다양한 마커를 기반으로 실시간으로 음악을 편집하고 이를 재생할 수 있는 시스템을 설계 및 구현한다. 제안 시스템은 증강 현실 마커 기반의 뮤직 마커와 뮤직 보드로 구성된다. 뮤직 보드상에 배치된 뮤직 마커의 내용을 악기의 종류와 미리 정의된 재생 트랙과 매핑하고 2차원 평면상에서 상대적인 뮤직 마커의 위치 값을 측정하여 이를 미디 트랙에서 공간 효과와 관련있는 파라메터 값으로 설정한다. 제안된 시스템은 최대 $1600{\pm}1200$ 픽셀을 지원하는 캠을 기반으로 다양한 해상도에서 마커의 움직임이나 추가에 따른 재생 지터 시간을 측정하여 성능을 평가하였으며, 실험 결과 $860{\pm}600$ 픽셀에서 초당 두 개의 프레임을 처리하는 경우, 마커의 인식률이 높았고 허용 가능한 지터 내에서 안정적인 결과를 도출하였다. 제안 시스템은 오늘날 대체 의학으로 제시되고 있는 음악을 기반으로 한 감성 치료법이나 음악적 배경이 없는 어린이나 노약자도 손쉽게 사용할 수 있어서 교육적인 측면에서도 활용될 수 있다.
요약 배경: 기존 음악 추천 시스템은 가사의 의도된 감정과 사용자가 실제로 느끼는 감정 사이의 불일치를 충분히 고려하지 않았다. 모델: 본 연구에서는 LDA 모델을 활용하여 가사와 사용자 댓글의 주제 벡터를 생성하고, 시간 감쇠 효과와 재생 횟수를 반영한 사용자 행동 궤적과 통계 특성을 결합하여 사용자 선호도 모델을 구축했다. 결과: 실증 분석 결과, 제안 모델이 가사만 활용한 기존 모델보다 높은 정확도로 음악을 추천했다. 시사점: 본 연구는 감정 인식과 사용자 행동 분석을 통합하여 개인화된 음악 추천 시스템을 개선하는 새로운 방법론을 제시한다.
오디오 이퀄라이저의 주목적은 사용자가 원하는 음색을 낼 수 있도록 음악의 주파수 특성을 변환 하는 것으로 대형 오디오시스템으로부터 휴대용 MP3플레이어까지 음악을 재생하는 대부분의 기기에 사용되고 있다. 현재까지는 각 음악 장르에 적합한 음색을 재생하기위해 사용자가 각 이퀄라이저 주파수 대역 별로 일일이 수동으로 조절해 주어야 한다는 불편함이 있다. 본 논문에서는 내용기반 음악 장르 분류 기술을 이용하여 음악 장르를 분류하고, 분류된 장르에 알맞은 이퀄라이저를 자동으로 적용하여 주는 지능형 오디오 그래픽 이퀄라이저 시스템을 제안하였다. 이퀄라이져의 경우 초기 음악 재생 중 이퀄라이저 적용에 의한 갑작스런 음의 변화를 방지하기 위하여 Coarse Level과 Fine Level의 2단계 장르분류 절차를 거치면서 각 단계별 이퀄라이저를 적용 하였다. 제안된 시스템의 각 단계별 분류 성공률은 약 80%에 이르며, 2초 안에 모든 동작이 이루어지는 것을 확인 하였다. 제안된 시스템은 PC상에서 비주얼 C 을 이용하여 3-밴드 지능형 이퀄라이저의 SW GUI를 구현 하였다.
본 연구는 온라인 동영상 플랫폼에 적용되는 추천 알고리듬을 이해하고자 유튜브에서 K-pop 뮤직비디오의 콘텐츠 특성과 재생 시 추천되는 연관 비디오(related video)의 관계를 규명하고 네트워크 분석을 통해 어떤 비디오가 연관 비디오로 추천되는지 살펴보았다. 분석 결과, K-pop 재생 시 비디오의 좋아요 수가 추천 순위에 영향을 주었으며 대부분 같은 채널에 속하거나 동일한 기획사에서 제작한 비디오가 연관 비디오로 추천되었다. 그리고 연관 비디오의 네트워크 분석 결과, K-pop 뮤직비디오의 네트워크가 강하게 형성되어 있으며 연관 비디오의 네트워크 분석에서 BTS의 뮤직비디오가 중심성이 높게 나타났다. 이러한 연구결과는 K-pop간의 네트워크가 강하기 때문에 K-pop을 검색 쿼리로 입력해서 비디오를 시청할 때는 연속적으로 K-pop을 즐길 수 있지만, 반대로 다른 장르의 비디오를 시청할 때는 K-pop이 연관 비디오로 추천되지 못할 수 있음을 의미한다.
Although most of the people have studied English for a long time, their English conversation capability is low. When we provide them portable conversational-type English learners by the application of computer and information process technology, such portable learners can be used to enhance their English conversation capability by their conventional conversation exercises. The core technology to develop such learner is the development of a voice recognition and synthesis module under an embedded environment. This paper deals with voice recognition and synthesis, prototype of the learner module using a DSP(Digital Signal Processing) chip for voice processing, voice playback function, flash memory file system, PC download function using USB ports, English conversation text function by the use of SMC(Smart Media Card) flash memory, LCD display function, MP3 music listening function, etc. Application areas of the prototype equipped with such various functions are vast, i.e. portable language learners, amusement devices, kids toy, control by voice, security by the use of voice, etc.
본 논문에서는 스테레오 음악에 오디오 워터마크를 삽입하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 스테레오 음악은 2개의 채널을 갖고 있기 때문에 기존 워터마킹 기술은 일반적으로 각 채널을 독립적으로 생각하고 처리하는 경우가 많다. 그러나 스테레오를 모노로 변환하는 과정에서 워터마크의 손실이 발생하는 경우가 많이 발생할 수 있다. 제안한 알고리즘은 스테레오를 모노로 변환하더라도 워터마크의 손실이 발생하지 않도록 워터마크를 삽입할 때 스테레오와 모노변환의 특성을 이용하였다. 제안된 알고리즘에 사용된 오디오 워터마크는 "Copyright"와 "Copy_free"라는 두 가지 정보를 터보코드를 이용하여 생성하였다. 두 워터마크는 9바이트(72비트)로 이루어져 있으며, 오류정정을 위하여 터보코드를 적용하면 222비트로 삽입해야 하는 정보량이 늘어난다. 222비트의 워터마크는 추가적인 오류에 강인하도록 1024비트로 확장하여 최종적으로 스테레오 음악에 삽입할 워터마크로 사용하였다. 평균적으로 SNR은 40dB를 넘어서서 전통적인 양자화 방식보다 10dB 이상의 음질 개선을 가져왔다. 이는 상대적으로 10배의 음질 개선도를 의미하는 것으로 매우 유의미한 결과이다. 또한 워터마크의 추출에 필요한 샘플길이는 1초 이내의 길이면 충분히 추출이 가능하고, 128Kbps의 비트레이트를 갖는 MP3 압축에 대해서도 모두 1초 이내 길이의 음악 샘플로부터 워터마크의 완전한 추출이 가능하였다. 전통적인 양자화 방식이 10초 길이의 샘플을 이용해도 대부분 워터마크의 추출에 실패한 것에 비하면 1/10에 불과한 길이로 워터마크의 추출이 가능하다.
본 논문에서 유기동물 발생 통계를 통해 유기견이 매년 증가함을 알 수있다. 유기견의 발생 건수를 줄이는 것을 목표로 ESP32 모듈과 GPS센서를 이용해 실시간 위치추적 시스템을 기반으로 스마트 애완견 어깨줄을 구현하였다. 블루투스 모듈이 내장된 ESP32모듈로 각종센서를 이용해 MCU로 입력시켜 최종적으로 스마트폰 어플로 출력하여, 내장 블루투스 모듈을 통해 통신한다. 추가적으로 네오픽셀을 이용해 야간에 취약한 점을 LED 발광을 통해 보완하고, 경고거리를 설정해 자동으로 LED 점멸효과와 MP3모듈을 통한 음악재생 시스템을 설계한다. 또한 자이로센서를 통해 활동량 측정해 애완견의 헬스케어에도 도움을 줄 수 있는 스마트 애완견 어깨줄을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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