인간의 정서 순화와 감성 자극을 통하여 전인적인 인격 형성에 근본적인 역할을 하고 있는 음악은, 인간의 심리 및 신체적인 측면에 영향을 미치고 있으며, 음악을 치료의 매개체로 이용하고 있는 음악 치료는 의료와 관련된 전 분야에 이르러 적용될 수 있다. 음악 치료를 중재하는 구성과 적용하는 요소들은 임상적인 효과 이외에 음악 치료를 실행하는 현장에서의 다양한 요인들이 서로 유기적인 관계를 가지고 있기에, 내담자의 개인적인 특성을 비롯하여, 음악치료 기관의 운영 목적과 환경적 특성에 적합하게 설정된 치료의 목표 및 기법 등 다양한 특성들을 반영하고 있고, 내담자를 포함한 기관의 특성과 같은 현장 정보를 획득하여 실행에 반영하는 것은 매우 중요한 사항이며, 전문적이고 효과적인 음악치료를 실행하는데 있어 중요한 요인이 될 수 있다. 따라서 음악치료 진행 과정에서 음악과 내담자인 고객 및 음악치료사들은 서로 관련성을 가지고 있어야 하며, 효과적인 치료 목표 및 목적에 도달하기 위하여 서로 많은 노력을 기울여야 한다. 음악치료의 최종 목적과 목표들을 달성하기 위하여 음악치료사들에게 다양한 자질과 능력을 요구하고 있는 상황이나, 현실적으로 내담자인 환자들과의 상담에 있어 완벽한 상담을 제공하는 일은 매우 어려운 상황이며, 실제 가장 적절한 상담 자료를 통하여 음악치료를 임상에 적용하는 것에 대한 많은 불안을 경험하고 있기에 적절한 상담 자료를 제공하는 모델이 필요하다. 본 논문에서는 음악치료사들이 내담자인 환자와의 원활한 상담을 진행하여 최고의 치료 목표를 설정할 수 있고, 최적의 음악 치료를 제공하기 위하여 ...
인간의 정서 순화와 감성 자극을 통하여 전인적인 인격 형성에 근본적인 역할을 하고 있는 음악은, 인간의 심리 및 신체적인 측면에 영향을 미치고 있으며, 음악을 치료의 매개체로 이용하고 있는 음악 치료는 의료와 관련된 전 분야에 이르러 적용될 수 있다. 음악 치료를 중재하는 구성과 적용하는 요소들은 임상적인 효과 이외에 음악 치료를 실행하는 현장에서의 다양한 요인들이 서로 유기적인 관계를 가지고 있기에, 내담자의 개인적인 특성을 비롯하여, 음악치료 기관의 운영 목적과 환경적 특성에 적합하게 설정된 치료의 목표 및 기법 등 다양한 특성들을 반영하고 있고, 내담자를 포함한 기관의 특성과 같은 현장 정보를 획득하여 실행에 반영하는 것은 매우 중요한 사항이며, 전문적이고 효과적인 음악치료를 실행하는데 있어 중요한 요인이 될 수 있다. 따라서 음악치료 진행 과정에서 음악과 내담자인 고객 및 음악치료사들은 서로 관련성을 가지고 있어야 하며, 효과적인 치료 목표 및 목적에 도달하기 위하여 서로 많은 노력을 기울여야 한다. 음악치료의 최종 목적과 목표들을 달성하기 위하여 음악치료사들에게 다양한 자질과 능력을 요구하고 있는 상황이나, 현실적으로 내담자인 환자들과의 상담에 있어 완벽한 상담을 제공하는 일은 매우 어려운 상황이며, 실제 가장 적절한 상담 자료를 통하여 음악치료를 임상에 적용하는 것에 대한 많은 불안을 경험하고 있기에 적절한 상담 자료를 제공하는 모델이 필요하다. 본 논문에서는 음악치료사들이 내담자인 환자와의 원활한 상담을 진행하여 최고의 치료 목표를 설정할 수 있고, 최적의 음악 치료를 제공하기 위하여 텍스트 마이닝과 협업 필터링 기반의 음악 치료 상담 추천 모델을 제안한다. 제안 모델은 음악치료사들의 음악 치료 상담 자료를 빅데이터를 통하여 수집하고, 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 상담 자료를 카테고리별로 분류하였으며, 협업 필터링 기반으로 내담자인 환자에게 가장 적합한 음악을 추천하여 상담 자료로 활용할 수 있는 모델이다. 음악 치료를 받기 위한 내담자인 환자에게 가장 적합한 상담 데이터 및 음악 데이터와 관련된 유사 사례들을 검색하고 추출하여 내담자와의 상담에 제공할 수 있어, 음악치료사들이 최고의 목표를 달성하기 위한 음악 치료 상담 효율이 향상될 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구방향으로는 음악 치료 상담 보고서와 같은 자료의 대량 확보와 음원 추천을 위한 음원 보강에 대한 연구가 계속되어야 할 것이다.
인간의 정서 순화와 감성 자극을 통하여 전인적인 인격 형성에 근본적인 역할을 하고 있는 음악은, 인간의 심리 및 신체적인 측면에 영향을 미치고 있으며, 음악을 치료의 매개체로 이용하고 있는 음악 치료는 의료와 관련된 전 분야에 이르러 적용될 수 있다. 음악 치료를 중재하는 구성과 적용하는 요소들은 임상적인 효과 이외에 음악 치료를 실행하는 현장에서의 다양한 요인들이 서로 유기적인 관계를 가지고 있기에, 내담자의 개인적인 특성을 비롯하여, 음악치료 기관의 운영 목적과 환경적 특성에 적합하게 설정된 치료의 목표 및 기법 등 다양한 특성들을 반영하고 있고, 내담자를 포함한 기관의 특성과 같은 현장 정보를 획득하여 실행에 반영하는 것은 매우 중요한 사항이며, 전문적이고 효과적인 음악치료를 실행하는데 있어 중요한 요인이 될 수 있다. 따라서 음악치료 진행 과정에서 음악과 내담자인 고객 및 음악치료사들은 서로 관련성을 가지고 있어야 하며, 효과적인 치료 목표 및 목적에 도달하기 위하여 서로 많은 노력을 기울여야 한다. 음악치료의 최종 목적과 목표들을 달성하기 위하여 음악치료사들에게 다양한 자질과 능력을 요구하고 있는 상황이나, 현실적으로 내담자인 환자들과의 상담에 있어 완벽한 상담을 제공하는 일은 매우 어려운 상황이며, 실제 가장 적절한 상담 자료를 통하여 음악치료를 임상에 적용하는 것에 대한 많은 불안을 경험하고 있기에 적절한 상담 자료를 제공하는 모델이 필요하다. 본 논문에서는 음악치료사들이 내담자인 환자와의 원활한 상담을 진행하여 최고의 치료 목표를 설정할 수 있고, 최적의 음악 치료를 제공하기 위하여 텍스트 마이닝과 협업 필터링 기반의 음악 치료 상담 추천 모델을 제안한다. 제안 모델은 음악치료사들의 음악 치료 상담 자료를 빅데이터를 통하여 수집하고, 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 상담 자료를 카테고리별로 분류하였으며, 협업 필터링 기반으로 내담자인 환자에게 가장 적합한 음악을 추천하여 상담 자료로 활용할 수 있는 모델이다. 음악 치료를 받기 위한 내담자인 환자에게 가장 적합한 상담 데이터 및 음악 데이터와 관련된 유사 사례들을 검색하고 추출하여 내담자와의 상담에 제공할 수 있어, 음악치료사들이 최고의 목표를 달성하기 위한 음악 치료 상담 효율이 향상될 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구방향으로는 음악 치료 상담 보고서와 같은 자료의 대량 확보와 음원 추천을 위한 음원 보강에 대한 연구가 계속되어야 할 것이다.
Music plays a fundamental role in personality formation through the purification of human emotions and the stimulation of sensitivity. Music therapy, which influences human psychology and physical aspects and uses music as a mediator of treatment, can be applied to all fields related to medicine. Th...
Music plays a fundamental role in personality formation through the purification of human emotions and the stimulation of sensitivity. Music therapy, which influences human psychology and physical aspects and uses music as a mediator of treatment, can be applied to all fields related to medicine. The elements that mediate music therapy include, in addition to the clinical effects, various factors that have an organic relationship with each other at the site where music therapy is performed. It reflects a variety of characteristics, including the individual characteristics of the visitor, as well as treatment goals and methods that are set to match the operational goals and environmental characteristics of the music therapy institution. It is very important to obtain information on the site, such as the characteristics of music therapy institutions, including visitors, and reflect it in the execution. This can be an important factor in performing professional and effective music therapy. In order to achieve the goals and goals of music therapy, it is not possible to provide perfect consultation in situations where music therapists require various qualities and abilities, and in realistic consultation with the patient of the visitor. Because of the very difficult situation and the many anxieties of applying music therapy to the clinic through the most appropriate consultation material in practice, a model that provides appropriate consultation material is needed. In this paper, a music therapist will discuss text mining and collaborative filtering in order to facilitate smooth consultation with a patient who is a visitor, set the best treatment goals, and provide optimal music therapy. Provide a recommended model based music therapy consultation. The proposed model collected music therapy consultation materials of music therapists via big data, and classified the consultation materials by category using text mining technology. In addition, it is a model that recommends the music most suitable for the visitor's patient based on collaborative filtering and can be used as consultation material. Music therapists can search and extract counseling data and similar cases related to music data that are most suitable for the patient of the visitor who receives music therapy and provide it for consultation with the visitor. It is expected that the consultation efficiency of music therapy to achieve the highest goal can be improved. In future research, it is necessary to secure a large amount of materials such as consultation reports on music therapy and to study sound source reinforcement for sound source recommendation.
Music plays a fundamental role in personality formation through the purification of human emotions and the stimulation of sensitivity. Music therapy, which influences human psychology and physical aspects and uses music as a mediator of treatment, can be applied to all fields related to medicine. The elements that mediate music therapy include, in addition to the clinical effects, various factors that have an organic relationship with each other at the site where music therapy is performed. It reflects a variety of characteristics, including the individual characteristics of the visitor, as well as treatment goals and methods that are set to match the operational goals and environmental characteristics of the music therapy institution. It is very important to obtain information on the site, such as the characteristics of music therapy institutions, including visitors, and reflect it in the execution. This can be an important factor in performing professional and effective music therapy. In order to achieve the goals and goals of music therapy, it is not possible to provide perfect consultation in situations where music therapists require various qualities and abilities, and in realistic consultation with the patient of the visitor. Because of the very difficult situation and the many anxieties of applying music therapy to the clinic through the most appropriate consultation material in practice, a model that provides appropriate consultation material is needed. In this paper, a music therapist will discuss text mining and collaborative filtering in order to facilitate smooth consultation with a patient who is a visitor, set the best treatment goals, and provide optimal music therapy. Provide a recommended model based music therapy consultation. The proposed model collected music therapy consultation materials of music therapists via big data, and classified the consultation materials by category using text mining technology. In addition, it is a model that recommends the music most suitable for the visitor's patient based on collaborative filtering and can be used as consultation material. Music therapists can search and extract counseling data and similar cases related to music data that are most suitable for the patient of the visitor who receives music therapy and provide it for consultation with the visitor. It is expected that the consultation efficiency of music therapy to achieve the highest goal can be improved. In future research, it is necessary to secure a large amount of materials such as consultation reports on music therapy and to study sound source reinforcement for sound source recommendation.
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