Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.1
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pp.161-170
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2023
In this study, based on existing studies on music streaming services and e-services, the selection factors for music streaming platforms were derived, and the AHP technique was implemented to calculate the importance of each factor. As a result of this study, economic feasibility was found to be the most important factor among security, economic feasibility, informativeness, convenience, and responsiveness, which are the first-step selection factors of music streaming platforms. As a result of synthesizing the weights of the first and second factors, reasonable price was found to be the most important factor. Finally, an additional analysis was conducted to determine whether there was a difference in importance between the selection factors of the music streaming platform according to gender and age. Through this study, it will be possible to figure out the factors that consumers consider most important when using a music streaming platform.
With increasing interest in the emotional responses to music, research on the regulatory mechanisms of music has been ongoing. This study examines the fidelity of music emotion regulation (MER) studies by analyzing the quality of rationales provided for using music to induce emotional regulation. A total of 45 internationally published studies were collected for review, and analysis was conducted on criteria related to the use of music, including duration, number of pieces, selection rationale, and the selecting agent. Despite the research objectives aiming to investigate the emotional regulation effects of music, it was found that the majority of studies lacked specific information about the music used, and there was weak consistency among the studies. Additionally, reliable evidence for music activities, music selection, and music implementation time was not provided, and there was a lack of logical basis for the regulatory mechanisms of music. The results of this study imply the necessity for fidelity to the rationale of music emotion regulation to establish itself as a research area. Such rigorous fidelity will contribute to increasing the replicability and integrity of research on the therapeutic uniqueness of music.
Computing music similarity is indispensable in constructing music retrieval system. This paper focuses on the cover song search among various music-retrieval tasks. We investigate the cover song search method based on the chroma n-gram to reduce storage for feature DB and enhance search accuracy. Specifically we propose t-tab n-gram, n-gram selection method, and n-gram set comparison method. Experiments on the widely used music dataset confirmed that the proposed method improves cover song search accuracy as well as reduces feature storage.
International journal of advanced smart convergence
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v.9
no.4
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pp.74-85
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2020
In this study, we investigated the necessity and limitations of music composition required in TV documentary by conducting in-depth interviews with 20 music directors currently working at Korean Broadcasting System (KBS). Our research has shown that composition of music is necessary. However, in reality, it is difficult to use the composed music due to problems such as time and cost of composing and trust in the music composer; so music libraries, film music, or other music are used instead of the composed music in many situations. However, at the time when companies like its rival Netflix are aware of the importance of sound, the impact of Netflix could lead to a decline in the quality of terrestrial TV, which could lead to a weakening of competitiveness. Recently, in the case of sound programs, the sales of secondary works are active due to "internet uploading using YouTube" or "exporting programs", but the sales have been hindered by restrictions on the use of copyrighted works. The music source of library is said to be the one whose copyright problem has been resolved. In this study, we show that the composed music is an ultimate alternative to TV documentaries, since the library music is sometimes suspended due to the situations of management companies.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.41
no.3
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pp.205-224
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2010
The purpose of this study aims to present the base for the rational management of printed music as an important primary source of music materials. In this study, therefore, the selection and acquisition, organization, user services for the management of printed music are investigated. Then the present situation for management of printed music of university libraries in Daejeon and Chungnam are surveyed. Finally, the special issues to be considered in the management of printed music are presented.
Purpose: This study was intended to determine how the choice of music affects the physiological and psychological status of women college student during music therapy. Methods: A nonequivalent experimental group pretest-posttest design was used. 19 out of 54 subjects were assigned to listen to their favorite music and 17 to their unfavorite music for 20 minutes using MP3 players and headphones. Anxiety, blood pressure, pulse and blood glucose levels of the subjects were measured before treatment. The data was analyzed by Mann-Whitney and Wilcoxon signed rank test using the SPSS/WIN 10.0 program. Results: The result showed that systolic blood pressure, blood glucose and anxiety level decreased significantly in the favorite music group. however systolic blood pressure, pulse rate and anxiety level increased significantly in the unfavorite music group. The favorite music group showed a significantly higher level of satisfaction than the unfavorite music group. Conclusion: Choice of music affects the physiological and psychological status of an individual. Favorite music listening would enhance the effect of music therapy. Therefore, selection of music must be considered in light of the subject's preference and characteristics.
In this research, we propose an efficient Speech/Music discrimination method that uses spectrum analysis and neural network. The proposed method extracts the duration feature parameter(MSDF) from a spectral peak track by analyzing the spectrum, and it was used as a feature for Speech/Music discriminator combined with the MFSC. The neural network was used as a Speech/Music discriminator, and we have reformed various experiments to evaluate the proposed method according to the training pattern selection, size and neural network architecture. From the results of Speech/Music discrimination, we found performance improvement and stability according to the training pattern selection and model composition in comparison to previous method. The MSDF and MFSC are used as a feature parameter which is over 50 seconds of training pattern, a discrimination rate of 94.97% for speech and 92.38% for music. Finally, we have achieved performance improvement 1.25% for speech and 1.69% for music compares to the use of MFSC.
In this paper, we introduce an interface for exploring music using emotional model. First, we survey arousal-valence factors of various music and calculate a correlation between audio fefatures of music and arousal-valence factors to build an AV model. Then, various music is aligned and arranged using the AV model and the user can explore music in this interface. To select the desired music more intuitively, we introduce new fade in/out function based on the location of the user's mouse point. We also offer several mode of selecting music so user can explore music using most suitable mode of interface. With our interface, the user can find the emotionally desired music more easily.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.10
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pp.69-76
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2015
User's selection of music is largely influenced by private tastes as well as emotional states, and it is the unconsciousness projection of user's emotion. Therefore, we think user's emotional states to be music itself. In this paper, we try to grasp user's emotional states from music selected by users at a specific context, and we analyze the correlation between its context and user's emotional state. To get emotional states out of music, the proposed method extracts emotional words as the representative of music from lyrics of user-selected music through morphological analysis, and learns weights of linear classifier for each emotional features of extracted words. Regularities learned by classifier are utilized to calculate predictive weights of virtual music using weights of music chosen by other users in context similar to active user's context. Finally, we propose a method to recommend some pieces of music relative to user's contexts and emotional states. Experimental results shows that the proposed method is more accurate than the traditional collaborative filtering method.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.62
no.11
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pp.1598-1603
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2013
Recently, researches on analyzing relationship between the state of emotion and musical stimuli are increasing. In many previous works, data sets from all extracted channels are used for pattern classification. But these methods have problems in computational complexity and inaccuracy. This paper proposes a selection of optimal EEG channel to reflect the state of emotion efficiently according to music listening by analyzing stochastic feature vectors. This makes EEG pattern classification relatively simple by reducing the number of dataset to process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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