• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제27권2E호
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• pp.51-56
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• 2008

In this paper, we propose an effective method for music summarization which automatically extracts a representative part of the music by using signal processing technology. Proposed method uses a vector quantization technique to extract several segments which can be regarded as the most important contents in the music. In general, there is a repetitive pattern in music, and human usually recognizes the most important or catchy tune from the repetitive pattern. Thus the repetition which is extracted using segment similarity is considered to express a music summary. The segments extracted are again combined to generate a complete music summary. Experiments show the proposed method captures the main theme of the music more effectively than conventional methods. The experimental results also show that the proposed method could be used for real-time application since the processing time in generating music summary is much faster than other methods.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.171-191
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• 2020

본 연구는 현대 사회에서 가장 가치 있는 문화자산이자 한류의 흐름에서 특히 중요한 위치를 차지하는 디지털 음악에 초점을 두었다. 디지털 음악에 대하여 공신력 있는 음원 차트인 '가온 차트'에 진입한 음원들의 73주간 순위 변화를 수집하였으며 유사한 특징을 가지는 패턴들로 분류하였다. 이후 각 순위 변화 패턴으로부터 주목할 만한 특징에 대한 설명적 분석을 수행하였다. 구체적으로 음원에 대한 신뢰도 이슈가 발생하기 이전 기간의 국내 발매된 디지털 음원들로 한정하여 시점을 일치시킨 후 시계열 군집분석을 통해 패턴을 도출하고자 하였다. 데이터 수집과 전처리를 통하여 742건의 중복되지 않는 음원들을 확보하였고, 시계열 순위 변화에 대한 시계열 군집분석 결과 16개의 패턴들이 도출되었다. 이후 도출된 패턴들을 기반으로 '스테디셀러'와 '원 히트 원더'의 두 가지 유형의 대표적인 패턴을 확인하였다. 나아가 두 패턴에 대하여 차트 내에서 음원의 생존 기간과 음원 순위에 관점에서 다섯 가지의 세분화된 패턴으로 분류하였다. 각 패턴들이 가지는 중요한 특징들은 다음과 같다. 원 히트 원더형 패턴에서 아티스트의 슈퍼스타 효과와 편승효과가 강하게 나타났으며, 소비자들의 디지털 음원 선택에 강한 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 나아가 스테디셀러형 패턴을 통해서 매우 오랜시간 소비자들의 선택을 받는 음원들을 확인하였고, 소비자의 니즈를 관통하며 가장 많은 선택을 받는 음원들이 오히려 원 히트 원더형 패턴이 아니라 스테디셀러: 중기 패턴에 포진하고 있음을 확인하였다. 특히 주목할 만한 점은 스테디셀러형 패턴을 통해 기존의 패턴과는 상반되는 '차트 역주행' 현상을 확인했다는 것이다. 본 연구는 디지털 음원을 중심으로 상대적으로 소외되었던 분야인 시간의 흐름에 따른 음원의 순위 변화에 초점을 두었고, 음원의 흥행과 순위를 예측하는 것이 아니라 순위 변화의 패턴을 세분화함으로써 음원 연구에 대한 새로운 접근을 시도하였다는 점에서 의의가 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.268-273
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• 2007

In this paper, we present effective methods for automatic music recommendation system which automatically recommend music by signal processing technology. Conventional music recommendation system use users’ music downloading pattern, but the method does not consider acoustic characteristics of music. Sometimes, similarities between music are used to find similar music for recommendation in some method. However, the feature used for calculating similarities is not highly related to music characteristics at the system. Thus, our proposed method use high-level music characteristics such as rhythm pattern, timbre characteristics, and the lyrics. In addition, our proposed method store features of music, which individuals queried, to recommend music based on individual taste. Experiments show the proposed method find similar music more effectively than a conventional method. The experimental results also show that the proposed method could be used for real-time application since the processing time for calculating similarities between music, and recommending music are fast enough to be applicable for commercial purpose.

• 한국의류산업학회지
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• 제17권4호
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• pp.524-540
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• 2015

This study develops textile pattern design ideas created through the visualization of music. Methods of auditory and synesthesia were employed to analyze various attributes of popular music genres and appoint language image, shape image, and color image to obtain their interrelationships. This study provides data that can be used to express emotional images on textile print pattern designs. This research used different genres of popular music as stimuli. The language image was extracted and introduced to the overall color scheme; in addition, the color image was verified. The analysis of the color image was executed by applying it with the color set image scale of I.R.I colors. Then, the color image of the target genre of popular music was examined and analyzed through a color tone system. The preference in shape image was realized through visual images based on basic principles of points, lines, and sides composition; subsequently, an analysis of the emotional image of popular music followed. An examination of the emotional images of different popular music genres have led to the discovery that language image, color image, and shape image all share a common emotional image. There was also a realization that similarity and interrelationship exists in language, color, and shape images experienced by listening to popular music.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.4100-4104
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• 2014

대중음악산업에서 이용매체의 변화는 음악 소비자들의 이용패턴의 변화와 함께 나타나며, 여러 매체의 복합적인 영향이 음악 소비자들의 선호도에 추가적인 영향을 미친다. 본 논문에서는 소유에서 소비로 빠르게 진화하고 있는 국내 음악 소비자들의 이용패턴을 AIDMA 모델과 AISAS 모델의 관점과 통계의 추이를 살펴보고 분석해 보았다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.18-27
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• 2006

음악 데이타의 양이 급속히 증가함에 따라 음악 데이타베이스의 오디오 특정을 이용한 내용기 반 음악 장르의 효율적인 유사도 검색 방법이 요구되고 있다. 이러한 시스템을 구현하기 위해서는 시계열 패턴인 오디오 특징을 인덱싱 할 수 있는 인덱싱 기법과 데이터마이닝 기술이 필요하다. 본 논문에서는 인덱싱 기법을 기반으로 하는 유사 장르 음악 검색 시스템의 개발에 대하여 논의한다. 먼저, 시계열 패턴 인덱싱 기법과 데이터마이닝을 이용한 내용기반 음악장르 검색 시스템의 구조를 제안한다. 또한, 오디오 특정을 이용한 유사 장르 검색의 성능을 보이기 위하여 시계열 패턴 인덱스 화일을 구축하고 성능 분석 을 제시한다. 실제 데이타의 특정값을 이용한 실험을 통하여 제안한 기법의 성능을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.197-217
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• 2018

음악은 인간의 감성을 소리로 표현하는 창조적 예술 행위이다. 음악은 사람들의 기분을 우울하게 혹은 기쁘게 변화시킬 수 있다. 따라서 음악을 감상하는 데 있어 감성은 소비자에게 적합한 음악을 찾고 들려주는 데 매우 중요한 요소인데, 다양한 음원 서비스에서 제공하는 추천 알고리즘은 사용자의 기본적인 정보(성별, 나이, 감상 횟수 등)와 사용자의 플레이 기록에 기반한 음악 추천 방식을 주로 사용하고 있다. 본 연구에서는 음악을 감상하는 개인의 감성을 고려하여 각 음원이 가지는 고유의 감성을 기본으로 한 음악 추천 알고리즘을 제안해 보고자 한다. 구체적으로, 사용자들이 자주 듣는 음악과 그렇지 않은 음악을 기준으로 '감정 패턴'을 추출 후 상관관계를 확인하고자 하며, 앞선 결과를 기반으로 사용자들이 원하는 노래에 대한 검색과 사용자 감성 기반 추천 방법을 도출해내보고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 사례기반추론 기법을 이용하여 사람들이 주로 듣는 음악과 비슷한 '감성 패턴'을 갖는 특정한 곡을 추천해주는 알고리즘을 개발하였다. 먼저, 분석에 필요한 감정 형용사를 정리하여 변수화 시키고, 의미 있는 것끼리 묶어 음악 감성지수를 개발하였고, 분석의 대상이 될 음원에 대해 고유의 감성지수 점수를 측정하였다. 마지막으로 도출된 점수의 결과를 통해 유사한 감정 패턴이 나오는 곡들을 유사 곡 리스트로 분류하고 사용자들에게 추천하는 과정을 거친다. 앞선 일련의 과정을 거처 도출된 결과는 음원 추천 시스템뿐만 아니라, 인기 있는 곡과 아닌 곡에 영향을 미치는 변수 도출 및 음원 출시 전, 해당 곡의 스트리밍 수 예측 모형 구축 등 다양한 용도로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국음향학회지
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• 제26권5호
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• pp.207-213
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• 2007

본 연구에서는 스펙트럼 분석과 신경망을 이용한 효과적인 음성/음악 분류 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 스펙트럼을 분석하여 스펙트럴 피크 트랙에서 지속성 특징 파라미터인 MSDF(Maximum Spectral Duration Feature)를 추출하고 기존의 특징 파라미터인 MFSC(Mel Frequency Spectral Coefficients)와 결합하여 음성/음악 분류기의 특징으로 사용한다. 그리고 신경망을 음성/음악 분류기로 사용하였으며, 제안하는 방법의 성능 평가를 위해 학습 패턴 선별과 양, 신경망 구성에 따른 다양한 성능 평가를 수행하였다. 음성/음악 분류 결과 기존의 방법에 비해 성능 향상과 학습 패턴의 선별과 모델 구성에 따른 안정성을 확인할 수 있었다. MSDF와 MFSC를 특징 파라미터로 사용하고 50초 이상의 학습 패턴을 사용할 때 음성에 대해서는 94.97%, 음악에 대해서는 92.38%의 분류율을 얻었으며, MFSC만 사용할 때보다 음성은 1.25%, 음악은 1.69%의 향상된 성능을 얻었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.826-836
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• 2016

Mastering a musical instrument for an unskilled beginning learner is not an easy task. It requires playing every note correctly and maintaining the tempo accurately. Any music comes in two forms, a music score and it rendition into an audio music. The proposed method of assisting beginning music players in both aspects employs two popular pattern recognition methods for audio-visual analysis; they are support vector machine (SVM) for music score recognition and hidden Markov model (HMM) for audio music performance tracking. With proper synchronization of the two results, the proposed music learning assistant system can give useful feedback to self-training beginners.

• 디지털융복합연구
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• 제11권3호
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• pp.95-100
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• 2013

최근 케이팝(K-POP)이 전 세계에서 인기를 얻고 있다. 케이팝 음악은 반복되는 가사와 멜로디를 사용하여 만든 후크송(Hook Song)을 기반으로 하고 있다. 음악의 특징은 단순하고 경쾌한 리듬과 비트감, 따라 부르기 쉬운 멜로디, 흥미로운 노랫말 그리고 멋진 댄스 실력으로 선보이는 군무라고 할 수 있다. 케이팝은 유튜브, 페이스북, 트위터와 같은 다양한 소셜 네트워킹 서비스를 통해 다양한 국가에 확산되고 있다. 케이팝은 디지털 음악 시장이 지배하면서 강한 인상을 줄 수 있는 음악을 만들다보니 음악의 길이가 점점 짧아지는 경향을 보였으며, 60초의 미리 듣기 기능으로 인해 후렴구를 앞에서 사용하는 노래들이 증가하였다. 그러나 음악의 구성과 가사의 의미가 모호해지는 경우가 발생하였고 문제가 제기되었다. 본 논문에서는 케이팝 음악의 특징을 살펴보고, 케이팝에서 사용하고 있는 후크송 음악제작의 세 가지 방향을 제시한다. 마지막으로 싸이의 강남스타일 음악을 본 논문에서 제시한 세 가지 기준으로 비교하였다.