현대 사회에서는 만성적인 수면장애를 겪는 사람들이 점점 늘어나고 있다.
만성적인 수면장애는 낮시간에 피로, 스트레스, 우울 등과 같은 정신적뿐만 아니
라 육체적 문제를 발생시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 수면제 복용과 같은
의학적 방법이 있지만, 이는 장기간 복용하게 되면 잠재적 부작용이 있을 수 있
다. 그래서 최근에는 수면장애나 수면유도 도움에 있어 음악을 많이 활용하는데,
기존에 많은 연구들이 음악이 수면장애해결에 효과가 있다고 주장했다.
하지만 기존연구들의 수면실험은 대부분 제한된 실험실 환경에서 진행했으
므로, 음악 이외에 다른 요인들이 많이 개입되었을 가능성이 높다. 그리고 수면
에 사용되었던 실험곡들이 대부분 클래식 음악들인데, 이는 일반인들이 많이 듣
지 않는 장르로 실용성에 한계가 있을 뿐만 아니라 개인의 수면음악 선호도에 대
해 전혀 고려하지 않은 방법이다. 그리고 대부분 연구에서는 수면의 질에 대한 평
가 방법으로 수면 설문지 형태의 주관적 방법을 기반으로 분석했다. 평가방법의
신뢰성을 높이기 위해서는 객관적 데이터의 검증도 함께 이루어져야 한다. 그리
고 개인별 선호도에 따라 어떤 음악들이 수면에 효과적인지 분석하고, 이 수면음
악들을 추천해주는 방법론까지는 개발되지 않았다.
본 논문에서는 기존 연구들의 한계점을 개선하고자 일반인을 대상으로 다양
한 실험선곡을 통해 수면유도에 있어 음악의 효과를 검증하고 어떤 속성을 가진 음악들이 더 효과적인지 분석한다. 그리고 수집된 데이터를 바탕으로 협업적 필
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현대 사회에서는 만성적인 수면장애를 겪는 사람들이 점점 늘어나고 있다.
만성적인 수면장애는 낮시간에 피로, 스트레스, 우울 등과 같은 정신적뿐만 아니
라 육체적 문제를 발생시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 수면제 복용과 같은
의학적 방법이 있지만, 이는 장기간 복용하게 되면 잠재적 부작용이 있을 수 있
다. 그래서 최근에는 수면장애나 수면유도 도움에 있어 음악을 많이 활용하는데,
기존에 많은 연구들이 음악이 수면장애해결에 효과가 있다고 주장했다.
하지만 기존연구들의 수면실험은 대부분 제한된 실험실 환경에서 진행했으
므로, 음악 이외에 다른 요인들이 많이 개입되었을 가능성이 높다. 그리고 수면
에 사용되었던 실험곡들이 대부분 클래식 음악들인데, 이는 일반인들이 많이 듣
지 않는 장르로 실용성에 한계가 있을 뿐만 아니라 개인의 수면음악 선호도에 대
해 전혀 고려하지 않은 방법이다. 그리고 대부분 연구에서는 수면의 질에 대한 평
가 방법으로 수면 설문지 형태의 주관적 방법을 기반으로 분석했다. 평가방법의
신뢰성을 높이기 위해서는 객관적 데이터의 검증도 함께 이루어져야 한다. 그리
고 개인별 선호도에 따라 어떤 음악들이 수면에 효과적인지 분석하고, 이 수면음
악들을 추천해주는 방법론까지는 개발되지 않았다.
본 논문에서는 기존 연구들의 한계점을 개선하고자 일반인을 대상으로 다양
한 실험선곡을 통해 수면유도에 있어 음악의 효과를 검증하고 어떤 속성을 가진 음악들이 더 효과적인지 분석한다. 그리고 수집된 데이터를 바탕으로 협업적 필
터링을 통해 개인별 선호도를 고려한 수면곡 추천 방법을 제안할 것이다.
현대 사회에서는 만성적인 수면장애를 겪는 사람들이 점점 늘어나고 있다.
만성적인 수면장애는 낮시간에 피로, 스트레스, 우울 등과 같은 정신적뿐만 아니
라 육체적 문제를 발생시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 수면제 복용과 같은
의학적 방법이 있지만, 이는 장기간 복용하게 되면 잠재적 부작용이 있을 수 있
다. 그래서 최근에는 수면장애나 수면유도 도움에 있어 음악을 많이 활용하는데,
기존에 많은 연구들이 음악이 수면장애해결에 효과가 있다고 주장했다.
하지만 기존연구들의 수면실험은 대부분 제한된 실험실 환경에서 진행했으
므로, 음악 이외에 다른 요인들이 많이 개입되었을 가능성이 높다. 그리고 수면
에 사용되었던 실험곡들이 대부분 클래식 음악들인데, 이는 일반인들이 많이 듣
지 않는 장르로 실용성에 한계가 있을 뿐만 아니라 개인의 수면음악 선호도에 대
해 전혀 고려하지 않은 방법이다. 그리고 대부분 연구에서는 수면의 질에 대한 평
가 방법으로 수면 설문지 형태의 주관적 방법을 기반으로 분석했다. 평가방법의
신뢰성을 높이기 위해서는 객관적 데이터의 검증도 함께 이루어져야 한다. 그리
고 개인별 선호도에 따라 어떤 음악들이 수면에 효과적인지 분석하고, 이 수면음
악들을 추천해주는 방법론까지는 개발되지 않았다.
본 논문에서는 기존 연구들의 한계점을 개선하고자 일반인을 대상으로 다양
한 실험선곡을 통해 수면유도에 있어 음악의 효과를 검증하고 어떤 속성을 가진 음악들이 더 효과적인지 분석한다. 그리고 수집된 데이터를 바탕으로 협업적 필
터링을 통해 개인별 선호도를 고려한 수면곡 추천 방법을 제안할 것이다.
Today, many people suffer increasingly from chronic sleep disorders. The chronic sleep disorders result in the physical and mental problems such as fatigue, stress, and depression in daytime. Pharmaceutical method like sleeping pills is one way to deal with the problem, but can lead to potential sid...
Today, many people suffer increasingly from chronic sleep disorders. The chronic sleep disorders result in the physical and mental problems such as fatigue, stress, and depression in daytime. Pharmaceutical method like sleeping pills is one way to deal with the problem, but can lead to potential side effects if people take it for a long time.
Recently, music is increasingly used as an alternative solution to deal with the sleep disorders. Many previous works show that music improves sleep quality. But the experiments in previous works were conducted in a controlled lab environment, so it is hard to find the effect of only music in sleep quality. Also the previous works use only classical music, not a variety of genres. Classical music is not popular to the general public so this is not of practical use. Additionally most previous studies use subjective methods, mainly questionnaires, in order to measure sleep quality. Because subjective method is generally not as reliable, there must be an objective method, biological signal analysis for example, to accurately measure the experiment. Finally, personal preferences in music are not considered in previous works.
In this paper, in order to improve these limitations in previous works, we propose a new experimental design with a data collection system. From this system, we will verify that music help people fall asleep faster, what kinds of music are more helpful for falling asleep, and which features of music have positive effects on sleep. Finally, we propose sleep music recommendation method based on the collected data by using collaborative filtering. The method reflects the personal music preferences when sleeping.
Today, many people suffer increasingly from chronic sleep disorders. The chronic sleep disorders result in the physical and mental problems such as fatigue, stress, and depression in daytime. Pharmaceutical method like sleeping pills is one way to deal with the problem, but can lead to potential side effects if people take it for a long time.
Recently, music is increasingly used as an alternative solution to deal with the sleep disorders. Many previous works show that music improves sleep quality. But the experiments in previous works were conducted in a controlled lab environment, so it is hard to find the effect of only music in sleep quality. Also the previous works use only classical music, not a variety of genres. Classical music is not popular to the general public so this is not of practical use. Additionally most previous studies use subjective methods, mainly questionnaires, in order to measure sleep quality. Because subjective method is generally not as reliable, there must be an objective method, biological signal analysis for example, to accurately measure the experiment. Finally, personal preferences in music are not considered in previous works.
In this paper, in order to improve these limitations in previous works, we propose a new experimental design with a data collection system. From this system, we will verify that music help people fall asleep faster, what kinds of music are more helpful for falling asleep, and which features of music have positive effects on sleep. Finally, we propose sleep music recommendation method based on the collected data by using collaborative filtering. The method reflects the personal music preferences when sleeping.
주제어
#수면장애
#음악그룹
#음악특징
#템포
#장단조
#주 키
#수면유도
#협업적 필터링
#sleep disorder
#music group
#music features
#tempo
#mode
#key clarity
#sleep induction
#collaborative filtering
학위논문 정보
저자
정찬혁
학위수여기관
Graduate School, Yonsei University
학위구분
국내석사
학과
School of Integrated Technology
지도교수
Songkuk Kim
발행연도
2016
총페이지
viii, 44장
키워드
수면장애,
음악그룹,
음악특징,
템포,
장단조,
주 키,
수면유도,
협업적 필터링,
sleep disorder,
music group,
music features,
tempo,
mode,
key clarity,
sleep induction,
collaborative filtering
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