Recently, as the quality of life has been improving, search items in the area of entertainment represent an increasing share of the total usage of Internet portal sites. Information retrieval in the entertainment area is mainly depending on keywords that users are inputting, and the results of information retrieval are the contents that contain those keywords. In this paper, we propose a search method that takes natural language inputs and retrieves the database pertaining to entertainment. The main components of our study are the simple Korean morphological analyzer using case particle information, predicate-oriented token generation, standardized pattern generation coherent to tokens, and automatic generation of the corresponding SQL queries. We also propose an efficient retrieval system that searches the most relevant results from the database in terms of natural language querying, especially in the restricted domain of music, and shows the effectiveness of our system.
Recently there has been interested in the role of emotion in human computer interaction fields. The present study investigated whether the users emotional state effects on information search pattern for decision making in small screen display. In experiment, to induce specific emotional states(positive and negative emotional state), the participants were asked to listen to music and imagine autobiographic events with different emotional impacts. Subsequently, they performed time limit search tasks with three travel information on small screen display and their search patterns were recorded on real time. The results indicated that a positive emotional state caused more wide and fast Information search pattern in comparison with neutral and negative emotional state. And neutral and negative emotional state caused more cognitive resource to details in comparison with positive emotional state.
Nigdeli, Sinan Melih;Bekdas, Gebrail;Kim, Sanghun;Geem, Zong Woo
Structural Engineering and Mechanics
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v.54
no.6
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pp.1097-1109
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2015
A novel optimization approach for reinforced concrete (RC) biaxially loaded columns is proposed. Since there are several design constraints and influences, a new computation methodology using iterative analyses for several stages is proposed. In the proposed methodology random iterations are combined with music inspired metaheuristic algorithm called harmony search by modifying the classical rules of the employed algorithm for the problem. Differently from previous approaches, a detailed and practical optimum reinforcement design is done in addition to optimization of dimensions. The main objective of the optimization is the total material cost and the optimization is important for RC members since steel and concrete are very different materials in cost and properties. The methodology was applied for 12 cases of flexural moment combinations. Also, the optimum results are found by using 3 different axial forces for all cases. According to the results, the proposed method is effective to find a detailed optimum result with different number of bars and various sizes which can be only found by 2000 trial of an engineer. Thus, the cost economy is provided by using optimum bars with different sizes.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.19
no.3
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pp.5-30
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2002
In this paper, classification feature is selected with focus of musical content, note sequences pattern, and measures similarity between note sequences followed by constructing clusters by similar note sequences, which is easier for users to search by showing the similar note sequences with the search result in the CBMR system. Experimental document was $\ulcorner$A Dictionary of Musical Themes$\lrcorner$, the index of theme bar focused on classical music and obtained kern-type file. Humdrum Toolkit version 1.0 was used as note sequences treat tool. The hierarchical clustering method is by stages focused on four-type similarity matrices by whether the note sequences segmentation or not and where the starting point is. For the measurement of the result, WACS standard is used in the case of being manual classification and in the case of the note sequences starling from any point in the note sequences, there is used common feature pattern distribution in the cluster obtained from the clustering result. According to the result, clustering with segmented feature unconnected with the starting point Is higher with distinct difference compared with clustering with non-segmented feature.
Most of the sounds used in animated films are artificially made. A large number of the sounds used are either actual sound recordings or diversely processed artificial sounds made with professional sound equipments such as synthesizers. One animation episode contains numerous amounts of sounds, resulting in significant sound production costs. These sounds have full potential to be reused in different films or animations, but in reality we fail to do so. This thesis discusses ways these sound sources can be acknowledged as added new values to the present market situation as a usable 'digital content'. The iTunes Music Store is an American Apple company product that is acknowledged as the most successful digital content distribution model at the time being. Its system's sound library has potential for application in the Korean sound industry. In result, this system allows the sound creator to connect directly to the online store and become the initiative content supplier. At the same time, the user can receive a needed content easily at a low price. The most important part in the construction of this system is the search engine, which allows users to search for data in short periods of time. The search engine will have to be made in a new manner that takes into consideration the characteristics of the Korean language. This thesis presents a device incorporating the Wiki System to allow users to search and build their own data bases to share with other users. Using this system as a base, the Korean animation sound library will provide development and growth in the sound source industry as a new digital sound content.
Purpose: This study was to analyze the characteristics and effect size of intervention studies in reference to cancer pain. Methods: In order to conduct a meta-analysis, a total of 208 studies were retrieved from search engine. And 29 studies published from 2000 to 2010 were selected upon their satisfaction with the inclusion criteria. The data was analyzed by the RevMan 5.0 program of Cochrane library. Results: 1) Intervention studies included 7 studies on reflexology (24.1%), 5 for pain management education (17.2%), 3 studies for each music therapy, spiritual care and hand massage (10.3%, respectively), and 2 studies for each hospice and horticultural therapy (6.7%, respectively). 2) The effect size of the intervention studies were high in hand massage (d=-0.98), reflexology (d=-0.74), spiritual care (d=-0.72), pain management education (d=-0.66), music therapy (d=-0.41), and horticultural therapy (d=-0.32). Conclusion: This study suggest that non-drug therapy can reduce the levels of cancer pain intensity, even though the numbers of intervention studies and randomized controlled trials are very rare.
The study aims to define the Korean Wave as global attention to Korea's unique culture and consider the specificity of traditional Korean fashion images in Korean Wave content. The research method of this study is a case study through literature research. In order to collect Korean Wave content on YouTube, 24 channels with the highest number of views were selected from among content uploaded from 2018 to the present through keyword search, and up to two channels with high views showing traditional Korean fashion images. As a result of selecting the analysis target, 41 Korean Wave videos and 368 costumes were selected and analyzed based on fashion style elements, including item, color, detail, motif, styling, silhouette, and accessory. As a result of the study, music, broadcast, fashion, and other content were found in the Korean Wave content fields in which Korean fashion style appeared, and the characteristics of each field were derived. Music content was characterized by fashion style excluding stereotypes about traditional Korean costume, broadcast and fashion content was characterized by fashion style inherited from traditional costume, and other content was characterized by symbolic fashion style of traditional culture. This study is meaningful in revealing the formative characteristics of traditional Korean design elements recently shared online through the study of Korean traditional fashion images in Korean Wave content.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.07a
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pp.605-606
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2020
최근 방송 사용 음악에 대한 저작권료 배분의 투명성을 위하여 방송음악 식별 기술에 대한 관심이 커지고 있다. 음악 DNA라 부르는 음악의 신호적 특징을 이용하는 기존의 음악식별 기술이 존재하지만, 방송 배경음악의 특성으로 인해 방송 사용 음악 식별에 그대로 활용하기는 어렵다. 방송이나 영화에 사용되는 배경음악은 우리가 일상생활에서 주로 소비하는 가요나 팝과 같은 음악과 비교하여 그 수가 매우 많고, 하나의 음악 테마에 대하여 조금씩 다르게 편곡한 유사 음악들이 다수 존재한다. 즉, 방송 배경음악을 식별을 위해서는 유사한 음악이 많은 대규모 음악 DB를 대상으로 잡음이 섞여 있는 음악을 식별하여야 한다. 한편, 대부분의 음악 식별 시스템은 빠른 검색을 위하여 모든 데이터를 메모리에 올려두고 처리하는 방식으로 동작하는데, 대규모 음악 DB를 지원하기 위해서는 시스템 자원을 적게 사용하면서도 식별율이 떨어지지 않는 특징 추출 파라미터와 인덱싱 파라미터를 찾는 것이 중요하다. 본 논문에서는 이러한 요구사항을 만족하는 배경음악 특징의 추출방법과 이 특징을 효율적으로 검색할 수 있도록 하는 검색 구조를 기술한다.
With the development of the Internet and smartphones, digital sound sources are easily accessible, and accordingly, interest in music search and recommendation is increasing. As a method of recommending music, research using melodies such as pitch, tempo, and beat to classify genres or emotions is being conducted. However, since lyrics are becoming one of the means of expressing human emotions in music, the role of the lyrics is increasing, so a study of emotion classification based on lyrics is needed. Therefore, in this thesis, we analyze the emotions of the farewell lyrics in order to subdivide the farewell emotions based on the lyrics. After constructing an emotion dictionary by vectoriziong the similarity between words appearing in the parting lyrics through Word2Vec learning, we propose a method of classifying parting lyrics emotions using Word2Vec and LSTM, which classify lyrics by similar emotions by learning lyrics using LSTM.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2008.05a
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pp.43-48
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2008
And this study intends to discuss especially the one using emotional filter among various information processing methods. The existing music recommendation service on the web has a weak point that it makes the user feel bored by recommending songs only with similar feeling of the same genre, because music is classified by tune, melody, atmosphere and genre before recommendation. The service using emotion filter, suggested in this study, recommends the song and lyrics appropriate to the current emotional state of the user by abstracting emotional words that could reflect the sensitivity of human and then search the words within lyrics to match in order to overcome the weak point of the existing service. This study starts where the current emotional status for the user is being input. As for the range to choose, there are the seven representatives of emotion which are, love, separation, joy, sorrow-gloom, happiness-lonesome, and anger. As the service receives input of user's emotion, it matches the emotional words appropriate for the emotion input with the lyrics, and ranks the lyrics in the order of priority, so that it recommends the song and it lyrics to the user.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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