• 감성과학
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• 제16권1호
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• pp.53-64
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• 2013

폭소노미는 폭소노미에 사용되는 태그에 대하여 유사어, 태깅 레벨, 신조어등의 문제점들이 있다. 본 연구자들은 이러한 문제점들을 해결하기 위해 음악의 분위기 강도(Arousal과 Valence의 강도)를 음악의 내부 태그로 활용하는 방법을 사용하고자 한다. 즉, A(Arousal)값과 V(Valence)값을 이용하여 음악의 분위기를 수치적으로 표현하고, 분위기 태그도 AV값으로 대응시켜 검색하게 되면 태그가 일치하지 않더라도 유사한 AV 값을 갖는 음악이 검색되어 결과적으로 분위기가 유사한 음악들을 검색할 수 있게 된다. 본 논문에서는 이의 선행연구로 AV값과 폭소노미 태그와의 관계를 정의하는 매핑테이블을 제안하고, 태그와 AV값의 연관 관계를 분석하기 위해 유명한 음악 검색 사이트인 last.fm에서 수집한 테스트 데이터에 대해 ANOVA 검증을 하였다. 검증결과, A값과 V값에 모두에 대하여 제 1종 오류확률 P가 0.0으로 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택할 수 있었다. 결론적으로 폭소노미 태그에 따라 AV 값 분포가 다르다는 것을 검증 할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.173-175
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• 2019

Animated images formats such as WebP are highly portable graphics formats that are being used everywhere on the Internet. Despite their small sizes and duration, WebP image previews the video without watching the entire content with minimum bandwidth. This paper proposed a novel method to generate personalized WebP images in the client side using its computation resources. The proposed system automatically extracts the WebP image from climax point using music analysis. Based on user interest, the system predicts the genre using Convolutional Neural Network (CNN). The proposed method can easily integrate with streaming platforms such as YouTube, Netflix, Hulu, and others.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제10권1호
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• pp.19-24
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• 2010

The rise of music resources has led to a parallel rise in the need to manage thousands of songs on user devices. So users have a tendency to build playlist for manage songs. However the manual selection of songs for creating playlist is a troublesome work. This paper proposes an auto playlist generation system considering user context of use and preferences. This system has two separated systems; 1) the mood and emotion classification system and 2) the music recommendation system. Firstly, users need to choose just one seed song for reflecting their context of use. Then system recommends candidate song list before the current song ends in order to fill up user playlist. User also can remove unsatisfied songs from the recommended song list to adapt the user preference model on the system for the next song list. The generated playlists show well defined mood and emotion of music and provide songs that the preference of the current user is reflected.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권5호
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• pp.48-51
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• 2021

The article discusses the use of modern technologies in the learning process. It has been determined that the modern period of the development of society is characterized by a strong influence of computer technologies on it, a new education system is being formed, focused on entering the world information and educational space. This process is accompanied by significant changes in the pedagogical theory and practice of the educational process associated with making adjustments to the content of learning technologies, which should be adequate to modern technical capabilities, and contribute to the harmonious entry of a teenager into the information society. Computer technologies are designed to become not an additional "makeweight" in training, but an integral part of a holistic educational process, significantly increasing its effectiveness

• 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.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.1195-1198
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• 2014

이 논문은 실시간으로 취득되는 뇌파를 기반으로 자동으로 음악을 추천하는 음악추천 기능의 시스템인 MyMusicShuffler 를 소개한다. 이 시스템은 뇌파 분석을 통한 사용자의 감성을 자동으로 분류하는 방식으로 멀티태스킹 환경에 익숙한 사용자들의 음악 청취를 위한 소모적인 상호작용을 없애는 새로운 방식의 인터페이스 환경을 실험하였다. 뇌파의 분석을 통하여 실시간으로 사용자의 감성 관련 반응을 반영하여 음악을 선택하여 제공하는 시스템이다. 이 논문은 개인의 감성적 반응에 의하여 상호작용하는 음악 추천 서비스인 MyMusicShuffler 시스템의 구현 내용을 설명할 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.687-692
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• 2023

이번 연구는 양자 컴퓨터가 가지는 중첩의 특성을 이용하여 음악을 만들어 보고자 하는 의도에서 시작하였다. 기존의 음악은 작곡가가 작곡한 것에 제한되는 특징을 가진다. 하지만, 양자 컴퓨터의 중첩을 이용한 음악은 제한된 범위 내에서 실행 시에 변화되는 음악적 특징을 가진다. 이를 이용하여, 실행 시에 특정 화음을 기준으로 변화하는 음악을 만들 수 있을 것이다. 이번 논문에서는 양자 컴퓨터와 기존 컴퓨터를 연결하여 소리를 발생시킨다, 그리고 중첩의 성질을 적용하여 변화하는 음을 만들어내는 것에 중점을 둔다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1726-1733
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• 2019

움직임은 삶의 모든 것이며 음악은 우리의 전반적인 삶과 함께하고 있다. 움직임과 소리를 바탕으로 탄생한 예술은 기술과 밀접한 관계를 가지고 발전하며 시대를 반영해 왔으며 디지털 시대에 새로운 문화콘텐츠를 만들어가고 있다. 융합 예술과 교육에 있어 음악과 신체의 움직임이 접목되는 빈도에 비해 다양한 분야의 학문적 지식과 경험을 가진 전문가와 연구기관의 부재는 현실적 문제이다. 외국 대학의 선례를 통해 음악, 움직임을 구성하는 가장 기초적인 원리인 '리듬'을 연구하는 학문인 리드믹을 소개하고 함께 연구되는 분야인 음악생리학과 음악인의학 그리고 행위예술과학에 대해 살펴보며 국내 도입의 필요성을 제기한다. 격변하는 디지털 시대에 유일하게 '나 자신'이 주체가 되는 움직임을 생리학과 의학을 통해 체계적으로 인지하고 음악을 매개체로 과학적으로 움직이고 표현하는 연구 분야를 개척해 융합시대와 교육에 새로운 방향을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.127-128
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• 2013

최근 'healing'이라는 단어가 여기저기에서 많이 사용되고 있다. 과도한 업무와 스트레스에 지친 직장인들뿐만 아니라 학생들까지도 'healing'을 찾고 있는 추세이다. 그러다 보니 자연스럽게 명상이나 요가, 음악 치료와 같은 심신의 건강, 회복과 정서적인 안정을 위한 여러 가지 활동들을 찾게 되었으며 스마트폰이 발달함에 따라서 지금은 스마트폰의 애플리케이션을 이용하여 쉽고 간편하게 음악 치료를 이용하고 있으며, 두뇌와 비타민의 합성어인 BTamin 음악이 유행처럼 번지게 되며 뇌파 (Bectro Encephaio Graphy : EGG)에 대한 관심도 높아졌다. 본 논문은 안드로이드 마켓의 Music Therapy for sound sleep 애플리케이션의 알파 웨이브 음악을 RightMark Audio Analyzer 프로그램을 통하여 분석 해보았다.