• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.1025-1032
• /
• 2017

최근 국내 대중가요 시장은 디지털 음원을 중심으로 규모가 증가하고 있다. 2012년~2016년도의 연간 음원차트 100위권의 곡을 디지털 음원과 악보를 통해 분석한 결과 연평균 BPM은 5년간 총 11.26 하락하였다. 매년 음악 스타일은 다양화 되었고, 특히 힙합의 비중이 2012년 8.5%에서 2015년 17.8%까지 2배가량 높아졌다. 댄스음악과 발라드의 선호비율은 높았으나, 둘의 관계는 반비례 형태이다. 가수 구성은 여성솔로와 남성그룹의 비율이 반비례하였다. 특히 곡의 빠르기와 장단조의 관계는 느린 템포 곡은 장조의 비율이 81.42%였고, 빠른 템포 곡은 단조가 53.85%를 차지하였다. TV드라마 OST의 경우 가수 구성에서 솔로 가수의 곡을 선호하였으며, 음악스타일은 팝이 80%를 차지하였으며, 발라드가 20%를 차지하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제22권10호
• /
• pp.479-487
• /
• 2016

음악 스트리밍 서비스의 대중화로 음악의 소유 없이 언제든 원하는 듣고 싶은 노래를 들을 수 있게 되었다. 넓어진 선택권은 역설적으로 노래를 선택하기 어렵게 만들었다. 이러한 선택의 어려움을 극복하기 위해 음악 추천에 대한 관심이 높아졌고 판도라와 Last.fm과 같은 상용 서비스뿐 아니라 음악 정보 검색 분야의 연구자들도 다양한 추천 시스템을 제안하였다. 내용 기반 필터링과 협업 필터링 방식이 주류인 기존의 추천 시스템은 음악 감상의 주요 요인인 맥락을 고려하지 않았다는 한계점을 지니고 있다. 본 논문에서는 음악을 선택하는 맥락 중 주요한 요인인 감정을 이용한 노래간 유사도 측정 방법을 제안하여 새로운 추천 시스템에 대한 가능성을 탐색한다. 노래의 감정 추출에 가사를 이용하였고 가사에서 노래의 구조도 추출해 노래의 의미적 분석을 시도하였다. 실험을 통해 제안한 모델이 기존의 추천 시스템에 비해 작은 계산 복잡성으로 기존 모델과 유사한 성능을 보일 수 있음을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제12권8호
• /
• pp.1370-1376
• /
• 2008

최근 우리는 인터넷 상에서 여러 뮤직 콘텐츠를 쉽게 접할 수 있으며, 이를 음원 저작권의 허가 없이 개인의 목적에 따라 쉽게 사용하고 있다. 이것으로 인해 뮤직 콘텐츠 시장의 피해가 심각해지고 붕괴의 우려 또한 가지고 있다. 이에 따라 지적 재산권 보호법이 개정되고 지적 재산권 소유자의 소유권 행사가 시작되고 있다. 이는 그들의 지적재산권을 보호하기 위한 방법으로서, 본 논문에서는 음원에 대한 지적 재산 소유권자와 이를 이용하려는 사용자간의 문제를 해결하고 뮤직 콘텐츠의 새로운 시장을 형성하고자 본 연구를 진행한다.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제20권2호
• /
• pp.157-180
• /
• 2010

Rapid development of information technology has generated a new industry and market. In particular, network technology such as the Internet and other computer networks made transaction activities switched from traditional offline commerce to e-commerce. Among them, digital content is bit-based object which is created and distributed through electronic environment. In particular, many entertainment contents such as the music, the movies, and the computer game softwares are main products. Although digital content commerce has high potential demand, it lacks the consideration about the factor related to maintaining existing customer such as customer loyalty and switching costs. There has been a number of research on customer loyalty and other factors affecting it in the traditional electronic commerce environment, but there is a lack of research which examines the characteristics of digital content. The study about the effect of switching costs on customer loyalty in digital content commerce is necessary because the customers of digital content commerce market are from those of other e-commerce market or traditional offline commerce market. In addition, customer loyalty and switching costs are important factors because they may build up greater customer retention. For that reason, this study focused on examining the relationships among switching costs, antecedents for switching costs, and customer loyalty in online digital music service industry. The study has three major purposes: (1) to find antecedents of switching costs on digital content commerce and examine effect of antecedents for switching costs; (2) to identify effect of switching costs on customer loyalty in digital content commerce and examine moderating effects of alternative attractiveness; (3) to identify the differences of antecedents for switching costs by contents transmission type(streaming service and downloading service). And, the online digital music service industry is selected in this study since there are many users and transactions incurring. To accomplish these purposes, a survey questionnaire was developed and distributed to 256 informants. Survey instrument was developed based on previous research and pre-established survey items. Total of 206 surveys are collected and used in the data analysis. Among the respondents, 56.8% is male and 43.2% is female. Also, 86 responses were streaming service user group and 120 responses were download service user group. These data was analyzed using regression analysis. Major findings of empirical analysis can be summarized as follows. First, switching costs have positive effect on customer loyalty in digital content commerce environment. Second, the influence of switching costs on customer loyalty increases under conditions of high alternative attractiveness. Third, DRM convenience and breadth of use have positive effect on switching costs. The findings imply that the digital content provider should pay more attention to switching costs in addition to customer satisfaction in order to attract customers. Also, increasing the convenience of DRM use by securing the convenience of user interface and expanding the support device and increasing the service use scope by providing diverse value-added service helps to create a switching barrier. The result of the study can become a practical use in marketing strategy for maintaining existing customer. In particular, switching barrier is very important under conditions of high competition in the online music service market. This study can be used as a basis for further studies about customer retention in digital content commerce.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.54-63
• /
• 2004

인터넷을 기반으로 한 오디오 데이터 전송 시 발생되는 품질의 열화를 극복하여 고품질의 오디오 재생이 가능한, 고품질 오디오 스트리밍 서비스를 위한 복합적 QoS 보장 기법을 제안한다. 오디오 데이터는 연속성과 시간제약성을 가지고 있기 때문에 전송시 통신망의 상황에 따라 그 재생 품질이 결정된다. 이때 필요한 QoS 보장 기법으로, 인터넷의 상황에 따라 동적으로 전송률을 가변 시키면서 손실된 패킷의 재전송과 동적 버퍼 제어 기법을 복합적으로 적용하는 기법을 적용하였다. 클라이언트 내의 버퍼를 현재 망 상황에 따라 제어함으로써 재전송에 필요한 시간을 확보하고, 전송률도 함께 연동 조정하여 재전송에 따른 전송률 저하 현상을 방지한다. 실제 인터넷 환경에서 복합적 QoS 보장기법을 적용하여 고품질로 재생되는 오디오 스트리밍 서비스의 성능을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제24권7호
• /
• pp.842-848
• /
• 2020

아이튠즈, 스포티파이, 멜론 등 음악시장은 바야흐로 스트리밍의 시대로 접어들었고, 음악 소비자의 취향에 맞는 음악 선곡과 제안을 위해 음악장르 자동 구분 시스템에 대한 요구와 연구가 활발하다. 이전 논문에서 제안한 소프트 맥스를 이용한 딥러닝 음악장르 자동구분 투표 시스템을 더욱 발전시켜 생성적 적대 신경망(GAN)을 이용하여 이전 시스템의 미흡한 점이었던 장르 미분류 곡들에 대한 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 이전 연구에서는 전체 곡을 작은 샘플 로 나누고 각각의 샘플을 CNN 분석하여 그 결과들의 총합으로 장르 구분을 하는 투표 시스템으로 곡 장르분류 정확도를 높일 수 있었다. 하지만 곡의 스펙트로그램이 곡의 장르를 파악하기에 모호한 곡의 경우에는 미분류 곡으로 남겨놓을 수밖에 없었다. 이 논문에서는 생성적 적대 신경망을 이용하여 미분류 곡의 스펙트로그램을 판독하기 쉬운 장르의 스펙트로그램으로 바꾸어 미분류 곡의 장르 구분 정확도를 높이는 시스템을 제안하고 그 실험결과 기존 방식에 비해 우수한 결과를 도출해낼 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.37-41
• /
• 2017

본 논문에서는 PPL(Product Placement)을 변경할 수 있는 위치기반 실시간 비디오 클립을 스트리밍하는 스마트 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 LTE 위치인식 기반의 GPS 좌표 값과 비콘 기술을 활용하여 Active Push형태로 사용자에게 촬영지의 드라마 영상을 제공한다. 또한 비디오 클립 내의 PPL 객체에 대한 사진, 동영상, 음악, URI(Uniform Resource Identifier) 형태의 DB를 구성하였다. 제안한 플랫폼에서는 비디오 클립 스트리밍 서비스 상황에서 PPL 객체 DB에 대한 인터액티브 태그 동기화를 통해 PPL 객체의 색깔과 모양을 변경할 수 있도록 하였다. 제안하는 플랫폼에서는 서비스 제공자의 요구에 따라 PPL 변경이 가능한 위치 기반 실시간 비디오 스트리밍을 가능하게 한다.

• 게임&엔터테인먼트 논문지
• /
• 제2권2호
• /
• pp.51-60
• /
• 2006

최근 영화, 드라마, 뮤직비디오 등의 다양한 스트리밍 비디오들이 웹을 통해 널리 퍼져나가고 있다. 기존의 스트리밍 비디오 서비스는 사용자에 따른 동영상 서비스 제한에 대해 소극적이고, 동영상 전체에 일관적인 제한을 가하는 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 하나의 동영상에 대해 다양한 연령의 사용자들이 접근하는 것을 허용하나 동영상의 특정 장면에 대해서는 접근을 제한하는 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 먼저 히스토그램 기법을 사용하여 하나의 비디오를 여러 개의 장면들로 나눌 것이다. 각 장면에 대해 선정성에 기초한 접근 수준을 제시할 것이다. 마지막으로 각 장면의 접근 수준을 나타내는 비디오 색인 작업이 실행되어 비디오 상영시 접근 제한이 정해진 장면들은 마스크를 사용하여 문제의 장면이 보이지 않도록 가릴 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.27-32
• /
• 2019

인간이 가진 뛰어난 능력 중의 하나인 곡 분류 과정을 딥러닝 알고리즘을 통해 구현하는 연구는 단일데이터를 이용한 유니모달 모델, 멀티모달 모델, 뮤직비디오를 이용한 멀티모달 방식 등이 있다. 이 연구에서는 곡의 스펙트로그램을 짧은 샘플들로 분할하여 각각을 CNN으로 분석한 뒤 그 결과를 투표하는 시스템을 제안하여 더 좋은 결과를 얻었다. 딥러닝 알고리즘 중 CNN이 RNN에 비해 음악 장르 구분에 있어 우수한 성능을 보였으며 CNN과 RNN을 같이 적용했을 때 성능이 좋아짐을 알 수 있었다. 음악샘플을 나누어 각각의 CNN 결과를 투표하는 시스템이 이전 모델에 비해 좋은 결과를 나타내었고 이 모델에 Softmax 레이어를 추가한 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 디지털 미디어의 폭발적인 성장과 수많은 스트리밍 서비스 속에서 음악장르의 자동분류에 대한 필요는 점점 증가하고 있는 추세이다. 향후 연구에서는 미분류 곡의 비율을 낮추고 최종적으로 미분류된 곡들의 장르구분에 대한 알고리즘을 개발할 필요가 있을 것이다.

• 벤처혁신연구
• /
• 제4권1호
• /
• pp.87-99
• /
• 2021

코로나 19와 AI, 빅데이터, IT기술 발달 등과 같은 여파로 최근 '개인화 기술' 중요성이 부각되어지고 있으며, 이는 곧 개인화를 넘어 '초개인화 시대'에 도래하고 있다. 따라서 음원 스트리밍 서비스 시장측면에서는 개인 취향이 존중되는 서비스 공급 트랜드를 형성해 오고 있다. 이에 따라 기업들은 외부 시장 환경을 고려, 냉철한 분석을 토대로 발전방향을 수립하고자 하고 있다. 이러한 관점에 본 논문은 지니뮤직 고객 인터렉티브 전략에 기초하여 장·단점을 분석하고 기업 발전방향을 제시하고자 한다. 특히 고객과 함께 움직이는 '라이브음악서비스플랫폼'을 기반으로 고객 인터렉티브 전략 장·단점을 분석하고 이후 발전 방향을 제시하고자 하였다. 분석방법으로는 SWOT 분석 기법을 적용하여 강점과 약점, 기회와 위협 요건을 살펴보았다. 이후 TOWS 분석을 통해 구체적인 기업 발전전략을 제시하고자 하였다.