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방성우(Sungwoo Bang),정혜욱(Hyewuk Jung),이지형(Jee-Hyong Lee) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.19 No.1
최근 웹을 통해 음악을 접하는 사용자의 수가 증가함에 따라 웹에 저장되어 있는 수많은 음악들을 보다 효과적으로 검색하기 위한 연구가 진행되고 있다. 특히 음악장르는 음악의 검색 효율을 높이기 위한 정보로서 주로 채택되고 있으며, 음악장르를 구분하기 위한 방법으로 내용기반 음악정보 추출방법이 주목 받고 있다. 하지만 기존의 방법은 그 정확도가 부족하여 만족한 결과를 얻기에는 부족함이 있었다. 본 논문에서는 음악에서 신호를 분석함으로서 음악 분류의 정확도를 높이고 성능을 향상 시키는 방법을 제안한다. 내용기반으로 추출된 신호 정보를 바탕으로 독립 성분 분석(ICA)를 이용하여 주 신호 성분을 추출한 후 구축된 음악모델을 기반으로 유사도 분석을 통해 음악 장르를 분류하였다. 실험을 위해 사용자들이 기술한 태그를 이용하여 시스템을 구현하였으며, 기존의 내용기반 음악모델만을 이용한 방법과 비교 분석을 통해 정확도와 효율성을 확인하였다.
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김보경(Bo-Keong Kim),이승훈(Seunghoon Lee),방성우(Sungwoo Bang),김재광(Jaekwang Kim),이지형(Jee-Hyong Lee) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.20 No.1
모바일 환경에서 스마트폰의 보급이 확산함에 따라, 서비스 분야에서도 개인화된 서비스 제공에 대한 관심이 높아지고 있다. 개인화된 서비스를 위해서는 사용자의 특성이 반영되어야 한다. 사용자의 사회연결망 정보는 사용자와 주변 사람과의 관계를 파악할 수 있는 사용자 특성 중 하나이며, 협업을 하기 위한 중요한 정보를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 사회연결망 정보를 이용한 음악 추천 서비스를 제안한다. 스마트폰 사용자로부터 상호작용 정보와 주변에 감지되는 블루투스 장치 주소 정보를 수집하였으며, 이 정보를 이용하여 사용자 개인의 사회연결망을 구축하였다. 또한, 사용자와 구성원들의 음악 재생 목록을 수집하고, 음악 선호도 분석결과를 토대로 수집된 음악 재생 목록 중 유사도가 일정 범위 이상인 음악들을 추천하였다. 사용자 만족도 조사와 음악 재생 목록 변화를 통해 사회연결망을 통한 개인화 서비스의 가능성을 확인하였다.
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