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한국형 정서-음악 추천 시스템(MUSAI)을 위한 시계열 데이터 수집 연구
서정봉(Jeongbong Seo),이재성(Jae-Sung Lee),조진혁(Jinhyuk Jo),이재준(Jae-Joon Lee),김대원(Daewon Kim) 한국HCI학회 2011 한국HCI학회 학술대회 Vol.2011 No.1
음악의 증가에 따라 리스트를 효율적으로 검색, 관리하기 위한 방법이 요구되었고, 음악의 메타데이터를 활용한 방법, 음악 자체의 특징을 이용한 방법 등 다양한 연구가 계속되어왔다. 최근에는 이런 문제를 화자의 정서와 관련하여 해결하려는 시도가 진행되고 있다. 본 연구는 이런 추세에 발 맞추어 국내에서는 아직 미비한 정서 기반 음악 추천을 위하여 기존 여러 연구를 반영하였으며, 이를 이용하여 한국형 정서-음악 추천을 위한 정서 수집 시스템을 제작하였다. 시스템은 음악에 대한 인지·환기 정서 데이터 수집에 초점을 두어 제작되었으며 개인의 취향이나 곡에 대한 호감도 등의 데이터를 함께 수집하였다. 이 시스템을 통하여 현재까지 550건 정도의 데이터가 수집되었으며 이를 분석한 결과 의미 있는 여러 가지 분포가 도출되었다. Since explosive increase of music, there arise a requirement that more efficient music management and list generation. Much of researches have been proposed, such as using music metadata or acoustic features. Recently, emotion based approaches are proposed for solving these problem. In this paper, we extends these emotion based approaches and develope a system for collecting korean emotion-music data. This system focuses on perceived and evoked emotion. And It also collecting listener's favors and some other data. Until now, Our system were collected 550 cases test and we could be discovered various meaningful distributions from data.