• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권4호
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• pp.263-274
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• 2010

상황인지 음악추천 서비스를 제공하기 위해서는 무엇보다 상황 또는 문맥에 따라 사용자가 선호하는 음악의 분위기를 파악할 필요가 있다. 음악 분위기 검출에 대한 기존 연구의 대부분은 수작업으로 대표구간을 선정하고, 그 구간의 특징을 이용하여 분위기를 판별한다. 이러한 접근 방법은 분류 성능이 좋은 반면 전문가의 간섭을 요구하기 때문에 새로운 음악에 대해서는 적용하기 어렵다. 더욱이, 곡의 진행에 따라 음악 분위기가 달라지기 때문에 음악의 대표 분위기를 검출하는 것이 더욱 어려워진다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 보완하기 위해 음악 분위기를 자동으로 판별하는 새로운 방법을 제안하였다. 먼저 곡 전체를 구조적 분석 방법을 통하여 비슷한 특성을 갖는 세그먼트들로 분리한 후 각각에 대해 분위기를 판별한다. 그리고 세그먼트별 분위기 파악 시 Thayer 의 2차원 분위기 모델에 기초한 회귀분석 방법으로 개인별 주관적 분위기 성향을 모델링하였다. 실험결과, 제안된 방법이 80% 이상의 정확도를 보였다.

• 복식문화연구
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• 제23권5호
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• pp.793-806
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• 2015

This study is to explore the effect of music characteristics (i.e., likeliness and familiarity of music) on the relationship between mood and attitude toward the product in the online shopping mall selling hand-made shoes. A total of 319 consumers participated in experiments with online shopping mall stimuli with a variety of background music. In results, consumer mood positively affected attitude toward the hand-made shoe products in the online shopping mall under background music. A moderating effect of music likeliness was found in the relationship between mood and product attitude, indicating that mood more strongly affected product attitude under more liked music than under less liked music. When consumers are listening to more liked music and are in good mood, they may build their attitudes toward products independently from their mood, whereas they may build positive attitude under good mood versus negative attitudes under bad mood if they are listening to less liked music. A moderating effect of music familiarity was not found in the relationship between mood and product attitude. Based on results, it was confirmed that the S-O-R model could be applied to explain the effect of background music on consumer responses in online shopping malls. Marketers may be able to select and adjust the likeliness and familiarity of background music to better serve consumers in diverse shopping conditions, referring to the study findings.

• 인간행동과 음악연구
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• 제16권2호
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• pp.109-132
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• 2019

본 연구에서는 음악을 사용하여 기분을 조절하는 방략이 개인의 감정 경험과 실제로 관련이 있는지 확인하고, 이러한 방략을 사용하는 개인의 경향성이 성격특질, 음악 교육 경험, 성별과 어떤 관계를 갖는지 탐색하였다. 대학생 529명을 대상으로 한국판 음악 사용 기분조절 척도, 성격5요인 척도, 정적/부적 감정 목록, 음악 교육 경험 여부에 관한 설문지를 실시하고 상관분석, 다중회귀분석, 집단 간 평균 차이 검증으로 음악 사용 기분조절 방략과 개인차 변인간의 관계를 탐색하였다. 연구 결과, 음악을 사용하여 기분을 조절하는 것은 부정적인 감정 완화보다는 긍정적인 감정 향상과 더 큰 연관성을 보였으며 평상시의 감정 상태보다는 음악을 감상하고 있을 때의 감정 상태와 더 높은 관련이 있는 것으로 나타났다. 음악 교육을 받은 경우가 받지 않은 경우보다, 여성이 남성보다 유의하게 음악을 사용하여 기분을 조절하는 경향을 보였다. 다중회귀분석 결과, 성격5요인 중 음악 사용 기분조절 방략과 전반적으로 유의한 관계가 있는 특질은 우호성과 경험에 대한 개방성이었으며, 성실성과 신경증 성향은 일부 특정 방략 사용만을 예측하였다. 위의 결과를 통해 음악을 듣는 것이 효과적인 기분조절 방략이며, 부적 감정 완화와 정적 감정 향상 목표를 달성하여 개인의 정서적 안녕감 및 정신건강에 긍정적인 영향을 줄 수 있다는 점과 이러한 효과가 개인 특성에 따라 차별적으로 나타날 수 있다는 것을 알 수 있었다. 마지막으로 연구의 한계점과 후속 연구 제언을 논의하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권2호
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• pp.807-824
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• 2016

In this paper, a method of mood classification based on user brainwaves is proposed for real-time application in commercial services. Unlike conventional mood analyzing systems, the proposed method focuses on classifying real-time user moods by analyzing the user's brainwaves. Applying brainwave-related research in commercial services requires two elements - robust performance and comfortable fit of. This paper proposes a filter based on Regularized Common Spatial Patterns (RCSP) and presents its use in the implementation of mood classification for a music service via a wireless consumer electroencephalography (EEG) device that has only 14 pins. Despite the use of fewer pins, the proposed system demonstrates approximately 10% point higher accuracy in mood classification, using the same dataset, compared to one of the best EEG-based mood-classification systems using a skullcap with 32 pins (EU FP7 PetaMedia project). This paper confirms the commercial viability of brainwave-based mood-classification technology. To analyze the improvements of the system, the changes of feature variations after applying RCSP filters and performance variations between users are also investigated. Furthermore, as a prototype service, this paper introduces a mood-based music list management system called MyMusicShuffler based on the proposed mood-classification method.

• 근관절건강학회지
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• 제16권2호
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• pp.125-134
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• 2009

Purpose: The purpose of the study was to compare the effects of the Rhy-Kwon exercise with motion beat music program to the Rhy-Kwon with ordinary beat music program on physical fitness and mood in employed women. Method: Total of 29 women who did not have any particular disease were randomly assigned either to a Rhy-Kwon with motion beat music group or to a Rhy-Kwon with ordinary beat music group. Nine subjects in each group completed posttest measures (physical fitness and mood) in 8 weeks. Results: After the 8 weeks of the study period, there were significant improvement in sargent jump and mood especially for the subscale of vigor in the Rhy-Kwon with motion beat music group compared to their counterparts. But no significant differences were found between the groups in other physical fitness measures. Conclusion: The results showed that Rhy-Kwon with motion beat music program would partially improve physical fitness and mood (vigor). Further studies are needed to confirm the effects of Rhy-Kwon with motion beat music program with various populations.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.13-21
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• 2019

웹 정보 구매자들의 성향은 가격대 성능을 중요시하는 가성비에서 구매자의 심리적 만족감을 높이는 가심비 형태로 변해가는 추세이다. 음악 추천에 있어 심리적 만족감을 높이는 방법 중 한 가지는 음악의 분위기를 이용하는 것이다. 본 논문에서는 가심비를 높이기 위한 방법으로 분위기 태그와 태그의 동의어를 고려한 음악 추천 방법을 제안하고, 제안한 방법의 중간 결과로 분위기 태그와 음악을 Thayer의 AV 공간으로 표현한 후 그 분포 특성을 분석하였다. 분석결과, 분위기 태그의 분포와 음악의 분위기 분포가 크게 다르지 않음을 알 수 있었는데, 이는 제안한 추천 방법이 유의한 결과를 도출할 수 있을 것으로 보인다. 향후 분석된 결과를 바탕으로 추천 성능을 도출할 계획이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.167-174
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• 2009

음악은 다양한 하위 레벨 음악 특징을 통하여 인간의 감정을 유발시키거나 음악적 무드를 만들어낸다. 보통 음악은 하나 이상의 무드로 구성되며 이것은 음악간 유사도를 결정하는 데 주요한 단서로 사용된다. 본 논문에서는 음악의 무드 변화 패턴을 기반으로 하는 새로운 음악 검색 기법을 제안한다. 이를 위해서, 우선 모든 음악에 대해 유사한 하위 레벨 특징을 가지는 세그먼트로 나누고, K-means 군집화 알고리즘을 적용하여 유사한 특징을 가지는 클러스터로 그룹화한다. 각 클러스터에 대해 유일한 무드 심볼을 정의하고 나면, 각 음악의 무드 변화 패턴은 일련의 무드 심볼 시퀀스로 표현이 가능하다. 마지막으로 음악간 유사도를 측정하기 위해서 longest common subsequence (LCS)알고리즘을 적용한다. 제안된 검색 기법의 성능을 측정하기 위해 다양한 실험과 사용자 만족도 조사를 수행하고 결과를 분석한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.159-166
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• 2009

최근까지 장르나 무드 등의 정적 분류 기술자를 이용한 음악 정보 검색에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 정적 분류 기술자는 주로 음악의 다양한 내용적 특징에 기반하기 때문에 그러한 특징에 유사한 음악을 검색하는 데 효과적이다. 하지만 음악을 들었을 때 느끼게 되는 감정 내지 기분 전이를 이용하면 정적 분류 기술자보다 더 효과적이고 정교한 검색이 가능하다. 사람이 음악을 들었을 때 발생하는 감정 전이의 효과에 관한 연구는 현재까지 미비한 실정이다. 감정 전이의 효과를 체계적으로 표현할 수 있다면 기존의 음악 분류에 의한 검색에 비해 음악 추천 등의 새로운 응용에서 더 효과적인 개인화 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 음악에 의한 인간 감정 전이를 표현하기 위한 감정 상태 전이 모델을 제안하고 이를 기반으로 새로운 음악 분류 및 추천 기법을 제안한다. 제안하는 모델의 개발을 위하여 다양한 내용 기반의 특징을 추출하였으며, 고차원 특징 벡터의 차원 감쇄를 위하여 NMF (Non-negative Matrix Factorization)를 사용하였다. 성능 분석을 위한 실험에서 SVM (Support Vector Machine)을 분류기로 사용한 실험에서 평균 67.54%, 최대 87.78%의 분류 정확도를 달성하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.400-405
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• 2006

In this paper, we present effective methods for music summarization which summarize music automatically. It could be used for sample music of on-line digital music provider or some music retrieval technology. When summarizing music, we use different two methods according to music length. First method is for finding sabi or chorus part of music which can be regarded as the most important part of music and the second method is for extracting several parts which are in different structure or have different mood in the music. Our proposed music summarization system is better than conventional system when structure of target music is explicit. The proposed method could generate just one important segment of music or several segments which have different mood in the music. Thus, this scheme will be effective for summarizing music in several applications such as online music streaming service and sample music for Tcommerce.

• 산업과 과학
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• 제1권2호
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• pp.9-16
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• 2022

본 연구는 이완음악감상이 입원한 정신질환자의 기분상태 및 자율신경계 즉 심박동수에 미치는 영향을 파악하고자 실험군 17명, 대조군 17명을 대상으로 시행한 무작위 대조군 전후설계이다. 수집된 자료는 SPSS V15.0으로 분석하였다. 기분상태와 자율신경계 즉 심박동수는 두 집단 간에 통계적으로 유의한 차이가 있어 이완음악감상의 효과를 객관적으로 검증하였다(<.05). 기분상태의 하위 영역 중 분노(>.39)와 혼돈(>.33)을 제외한 긴장(<.00), 우울(<.00), 활력(<.03), 피로(<.01)에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타나 입원한 정신질환자에게 적용할 수 있는 효과적인 중재방법임을 입증하였다. 향후 장기적인 중재 연구개발 및 적용과 개인의 선호음악을 이용하여 기분변화와 자율신경계에 효과연구를 제언하고자 한다.