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문제 정의
- 따라서 본 논문에서는 내용 기반 음악 정보 검색을 위한 주제 선율의 변화 패턴을 이용한 색인 및 검색 기법을 제안한다. 제안된 주제 선율 색인 구성 및 검색 기법에서는 음악의 대표성을 갖는 주제 선율을 자동으로 추출하고 추출된 주제 선율내의 음의 길이 변화 패턴 과음의 높이 변화 패턴을 이용하여 다차원 색인 기법인 M-tree 알고리즘을 이용하여 주제 선율 색인을 구성한다.
- 제 2장에서는 관련 연구로서 기존의 음악 검색 기법과 음악의 주제 선율 추출 기법을 소개한다. 또한 주제 선율 색인 구성을 위한 다차원 공간 색인 기법 M-tree에 대해 간략하게 소개한다. 제 3장에서는 M-tree의 메트릭 공간에 주제 선율을 표현하기 위한 주제 선율의 변화 패턴정보의 정의 및 변화 패턴에 따른 거리 함수를 정의한다.
- 본 연구에서는 인위적으로 '나비 나비 흰나비'의 곡을 전체적으로 음높이를 변형 유사한 곡을 다수 만들어 음악 데이타베이스에 등록시키고 질의를 수행하여 주어진 질의와 유사한 곡들이 검색되는가를 알아보기 위한 실험을 실행하여 검색 기법의 재현율과 정확율을 조사하였다. 주제 선율을 이용하는 검색 기법의 재현율과 정확율을 조사하기 위해 동요 '나비 나비 횐나비'의 각 동기를 질의 선율로 하여 총 8번의 실험 결과의 평균값으로 재현율과 정확율을 구하였다.
- 본 논문에서는 내용 기반 음악 정보 검색 시스템의 검색 속도를 증진하기 위해 음악을 대표할 수 있는 주제 선율을 자동으로 추출하여 주제 선율 색인을 구성하고, 사용자 질의 선율을 내용 기반 검색하기 위해 음악데이타베이스내의 모든 곡의 전체선율에 대해 검색하는 대신에 주제 선율 색인으로부터 유사한 주제 선율을 검색하도록 하는 주제 선율 색인 및 검색 기법을 제안하였다. 제안된 색인 기법에서는 주제 선율의 변화 패턴을 평균 길이 변화량과 평균 높이 변화량으로 표현하여 주제 선율 색인의 2차원 메트릭 공간 안의한 점으로 표현하였으며 주제 선율을 포함하고 있는 클러스터의 크기로 주제 선율의 반경을 결정하였다.
가설 설정
- 그림 6(a), (b)에서 오른쪽 그림은 M-tree의 메트릭 공간내의 객체 위치를 표현하고 있으며 왼쪽 그림은 M-tree의 노드구성을 나타내고 있다. 본 예에서 한 노드에 저장할 수 있는 객체의 최대 수 Me 5라고 가정한다. 그림 6(a)는 현재 객체。3, 04, 01, 。2, 05가 삽입된 순서로 단말 노드이자 루트 라우팅 노드인 한 노드에 저장된 상태를 표현하고 있다.
제안 방법
- 첫 번째, 음악의 특성을 표현함에 있어 음의 높이 변화 방향만을 고려했기 때문에 음의 높이 변화 정도에 따른 차이를 구분하지 못하며, 또한 음악의 중요한 다른 특성인 음의 길이는 고려하지 못했기 때문에 내용 기반 음악 정보검색 결과의 정확성이 낮아지는 문제점을 가지고 있다. 두 번째, 음악 정보의 검색과정에서 질의의 음조곡선 문자열과 유사한 음조곡선 문자열을 포함하는 음악 정보를 검색하기 위해 k-오차를 허용하는 근사 문자열 매칭 기법을 사용하여 음악 데이타베이스내의 모든 음악에 대해 전체 음조곡선 문자열에 대해 문자열 비교 연산을 실행해야만 한다. 따라서, 이러한 모든 음악의 전체 음조 곡선 문자열에 대한 비교 연산은 대용량 음악데이타베이스에 대한 사용자 응답시간을 증가시키며 결과적으로 이러한 기존의 내용 기반 음악 정보 검색 시스템의 실효성을 감소시키는 중요한 요인이 된다.
- 제안된 주제 선율 색인 구성 및 검색 기법에서는 음악의 대표성을 갖는 주제 선율을 자동으로 추출하고 추출된 주제 선율내의 음의 길이 변화 패턴 과음의 높이 변화 패턴을 이용하여 다차원 색인 기법인 M-tree 알고리즘을 이용하여 주제 선율 색인을 구성한다. 또한, 검색의 정확성을 증진하기 위해 주제 선율 내의 음 길이 변화 패턴을 요약한 길이 시그니처(length signature)와 음 높이 변화 패턴을 요약한 높이 시그니처 (pitch signature)를 구성하여 색인시 포함시키며 검색 과정에서 이를 이용하여 사용자 만족도를 증진하기 위해 순위를 부여한 결과를 사용자에게 제공한다. 또한, 사용자의 관련성 판단(relevance decision)을 반영하여 검색 결과의 정확성을 증진하기 위한 사용자 관련성 피드백의 과정을 포함하였다.
- 또한, 검색의 정확성을 증진하기 위해 주제 선율 내의 음 길이 변화 패턴을 요약한 길이 시그니처(length signature)와 음 높이 변화 패턴을 요약한 높이 시그니처 (pitch signature)를 구성하여 색인시 포함시키며 검색 과정에서 이를 이용하여 사용자 만족도를 증진하기 위해 순위를 부여한 결과를 사용자에게 제공한다. 또한, 사용자의 관련성 판단(relevance decision)을 반영하여 검색 결과의 정확성을 증진하기 위한 사용자 관련성 피드백의 과정을 포함하였다. 본 논문에서는 제안된 알고리즘들을 구현하여 내용 기반 음악 정보 검색 시스템의 프로토타입을 구현하였으며 프로토타입 시스템을 이용한 실험을 통하여 제안된 주제 선율 색인 구성 및 검색메카니즘의 실효성을 입증하였다.
- 이용하였다. 즉, 선율의 특징정보 중에서 음의 높이 변화 방향만을 가지고 표현한 선율의 음조곡선(contour) 문자열을 이용하여 음악 정보 검색을 실시한다. 이러한 기존 시스템에서는 특징 추출 부분에서 선율을 구성하는 연속적인 음의 높이 정보를 다음 노트와 비교하여 앞의 음 보다 음높이가 높을 때는 U(up)로 표시하고, 낮을 때는 D (down)로 같을 때는 S(same)(MELDEX에서는 R(re- petition)으로 표人〕) 즉, 3개의 알파벳으로 선율의 음조 곡선을 문자열로 표시한다.
- 이러한 기존 시스템에서는 특징 추출 부분에서 선율을 구성하는 연속적인 음의 높이 정보를 다음 노트와 비교하여 앞의 음 보다 음높이가 높을 때는 U(up)로 표시하고, 낮을 때는 D (down)로 같을 때는 S(same)(MELDEX에서는 R(re- petition)으로 표人〕) 즉, 3개의 알파벳으로 선율의 음조 곡선을 문자열로 표시한다. 따라서 사용자 질의 선율을 표시한 질의 음조곡선 문자열과 데이타베이스내에 저장된 음악의 음조곡선 문자열을 모두 비교한다. 검색을 위한 비교 방법으로는 사용자 자신이 찾고자 하는 질의선율을 실수로 어느 정도 잘못 입력할 수 있다는 점을 고려하여 k개의 에러를 허용하는 퍼지(fuzzy)를 이용한 패턴 매칭 알고리즘⑹인 근사 문자열 탐색 알고리즘 (approximate string matching)을 사.
- 미디화일 형태의 음악 정보로부터 음악의 기본 구성정보인 박자(time), 조성(key), 음표들에 대한 음 높이 (pitch) 시퀀스, 음 길이(length) 시퀀스 등을 추출하고 이를 이용하여 동기 단위의 선율정보를 구성하며 선율의 음 높이와 음 길이를 기준으로 동기 선율간의 유사도를 계산하여 유사도 행렬을 구성한다[10]. 음악의 동기 구분을 위해서는 추출된 음악의 특징 정보 중에서 박자를 기준으로 음표들의 길이를 이용한다.
- 그리고 그림 4와 같이 동기 단위로 구성되어진 한 음악에 대해 유사도 행렬을 이용하여 그래프 기반의 클러스터링 방법[11]을 적용시켜 유사성을 가진 동기선율들을 같은 그룹에 포함시키는 클러스터링을 수행한다.
- 동기간의 유사도를 표현한다. 유사도 행렬을 입력으로 하여 그래프 기반의 클러스터링 방법을 적용시켜서 주제선율이 될 수 있는 동기들을 추출해 내게 된다. 각 클러스터 중에서 다른 동기들간의 유사도의 합과 동기의 위치를 고려하여 주제선율을 추출한다.
- 유사도 행렬을 입력으로 하여 그래프 기반의 클러스터링 방법을 적용시켜서 주제선율이 될 수 있는 동기들을 추출해 내게 된다. 각 클러스터 중에서 다른 동기들간의 유사도의 합과 동기의 위치를 고려하여 주제선율을 추출한다. 그래프 기반의 클러스터링 기법은 [11]에서 제안한 그래프 기반의 클러스터링 알고리즘을 수정하여 사용하였다.
- 각 클러스터 중에서 다른 동기들간의 유사도의 합과 동기의 위치를 고려하여 주제선율을 추출한다. 그래프 기반의 클러스터링 기법은 [11]에서 제안한 그래프 기반의 클러스터링 알고리즘을 수정하여 사용하였다. 데이타베이스 설계에서 단편화(fragmentation)를 위해서, [11] 는 애트리뷰트 유사도 행렬을 이용해서 비슷한 애트리뷰트들을 클러스터링한다.
- 위해 주제 선율 선정기준을 변경한다. 즉, 추출된 주제 선율이 클러스터에 포함된 모든 동기선율을 가장 잘 대표할 수 있도록 하기 위해 클러스터 내의 모든 동기선율을 다차원 공간에 표현할 때 중심에 가까운 선율이 해당 클러스터를 대표하는 주제 선율로 선택되도록 한다.
- M-tree에서의 k-근접 질의를 처리하기 위한 탐색 알고리즘은 R- tree[15T기에서 제안된 방법인 k-근접 질의 처리 (branch-and-bound) 알고리즘을 사용한다. 즉, 검색을 위해 질의 객체 Q와 현 시점에서 k번째 가장 가까운데이타 객체와의 검색 거리를 이용하여 다른 노드의 접근 여부를 판단하게 된다. 또한, 범위 질의 (range query)는 루트 라우팅 노드로부터 시작해 질의 객체와라우팅 객체간의 거리가 주어진 질의 반경 r(Q)보다 작은 모든 라우팅 노드에 대해 재귀적으로 순회하여 데이타 객체들을 검색한다.
- 검색 시스템 서버는 업로드된 음악 미디 화일을 대상으로 그림 2의 절차에 따라 유사도 기반의 클러스터링을 실시한다. 각 클러스터로부터 중심점에 가까운 동기선율을 주제 선율로 선정하고 선정된 주제 선율을 M-tree 의 메트릭 공간에 표현하기 위해 주제 선율의 변화 패턴 정보를 구성한다. 주제 선율을 M-tree의 메트릭 공간에 표현하여 주제 선율 색인을 구성하는 절차는 3.
- 궁극적으로는 사용자가 흥얼거리는 입력으로부터 질의 선율을 구성해야 하지만 이를 위해서는 음성 처리 및 인식 기술이 필요하기 때문에 본 논문에서는 그림 13과 같은 질의 인터페이스에서 질의 선율을 악보로 구성하도록 하였다. 사용자가 작성한 질의 선율에는 질의 선율의 박자, 장조, 그리고 길이와 높이를 갖는 음표들의 시퀀스로 구성되며 사용자가 구하고자 하는 음악 정보의 예상 개수 k를 포함하도록 하였다.
- 궁극적으로는 사용자가 흥얼거리는 입력으로부터 질의 선율을 구성해야 하지만 이를 위해서는 음성 처리 및 인식 기술이 필요하기 때문에 본 논문에서는 그림 13과 같은 질의 인터페이스에서 질의 선율을 악보로 구성하도록 하였다. 사용자가 작성한 질의 선율에는 질의 선율의 박자, 장조, 그리고 길이와 높이를 갖는 음표들의 시퀀스로 구성되며 사용자가 구하고자 하는 음악 정보의 예상 개수 k를 포함하도록 하였다. 그림 13은 주제 선율 색인에 포함된 동요 "나비 나비 흰나비'의 첫 번째 동기를 질의 선율로 작성하고 예상 결과 수 k를 3으로 선택한 경우이다.
- 질의 선율의 변화 패턴 정보를 구성하기 위해 제공된 질의 선율로부터 그림 14와 같이 박자, 음표의 개수 및 각 음표의 높이 값 및 길이 값을 추출하고 그림 8에서 설명한 절차에 따라 질의 선율의 길이 시그니처의 각각 왼쪽과 오른쪽을 의미하는 LSL과 LSR, 높이 시그니처의 각각 왼쪽과 오른쪽을 의미하는 PSL과 PSR, 그리고 평균 길이 변화량과 평균 높이 변화량을 구성한다. 질의선율의 평균 길이 변화량과 평균 높이 변화량은 주제선율 색인으로부터 유사한 변화 패턴을 갖는 주제 선율을 찾기 위해서 사용되며, 길이 시그니처와 높이 시그니처 그리고 박자 정보는 검색의 정확성을 증진하기 위한 용도로 이용된다.
- 주제 선율 색인으로부터 사용자가 작성한 주제 선율의 변화 패턴 정보를 이용하여 유사한 주제 선율 정보를 검색하기 위해 사용자의 결과 예상 개수(k)어) 대한 M-tree의 k-근접 질의 검색을 수행한다. 근접 질의 ([16, 17])란, 사용자가 질의로 제기된 질의 선율에 가장 가까운 k 개의 유사한 주제 선율을 주제 선율 색인으로부터 검색하는 것을 의미한다.
- 검색된 1차 결과에는 질의 선율과 평균 길이변화량과 평균 높이 변화량이 유사한 주제 선율이 포함되기 때문에 이들 중에는 평균변화량은 유사하지만 실제로 선율의 패턴이 질의 선율과 확연하게 다른 주제선율들도 포함되어질 수 있다. 이러한 결과에 대해서는 낮은 순위를 부여하기 위해 선율의 변화 패턴을 요약한 길이 시그니처와 높이 시그니처, 그리고 박자 정보를 이용하여 순위 부여를 한다. 순위 부여의 기본 알고리즘은 질의 선율의 시그니처와 검색된 주제 선율의 시그니처의 차이의 합을 이용하고 같은 차이 합인 경우에는 같은 박자를 갖는 주제 선율에게는 높은 우선 순위를 부여한다.
- 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자 질의 선율로부터 k-근접 질의 검색을 실시한 결과에 대한 사용자의 관련성 평가를 받아 검색결과의 정확성 증진을 위한 사용자 만족도를 높이기 위해 사용자 관련성 피드백 과정을 실시한다. 사용자 관련성 피드백은 사용자가 검색 결과로부터 선택한 주제 선율을 새로운 질의 선율로 사용하고 그에 대한 확신도에 따라 검색 범위를 확대하거나 축소하며 M-tree에 대한 범위 질의를 반복적으로 실시하여 검색 결과에 대한 사용자의 만족도를 증진하기 위한 과정이다.
- 제안된 색인 기법에서는 주제 선율의 변화 패턴을 평균 길이 변화량과 평균 높이 변화량으로 표현하여 주제 선율 색인의 2차원 메트릭 공간 안의한 점으로 표현하였으며 주제 선율을 포함하고 있는 클러스터의 크기로 주제 선율의 반경을 결정하였다. 또한, 서로 다른 패턴의 선율들이 같은 평균 변화량 값을 갖게 되어 검색 결과에 높은 순위로 포함되는 경우를 줄이기 위해주제 선율의 변화 패턴을 요약한 길이 시그니처와 높이 시그니처를 함께 색인하여 검색단계에서 이를 이용한 순위 부여를 함으로써 검색의 정확도를 증진하도록 하였다.
- 제안된 색인 기법에서는 주제 선율의 변화 패턴을 평균 길이 변화량과 평균 높이 변화량으로 표현하여 주제 선율 색인의 2차원 메트릭 공간 안의한 점으로 표현하였으며 주제 선율을 포함하고 있는 클러스터의 크기로 주제 선율의 반경을 결정하였다. 또한, 서로 다른 패턴의 선율들이 같은 평균 변화량 값을 갖게 되어 검색 결과에 높은 순위로 포함되는 경우를 줄이기 위해주제 선율의 변화 패턴을 요약한 길이 시그니처와 높이 시그니처를 함께 색인하여 검색단계에서 이를 이용한 순위 부여를 함으로써 검색의 정확도를 증진하도록 하였다. 또한, 검색의 정확도를 증진하기 위한 일환으로 검색 결과에 대한 사용자의 관련성 판단 정보를 바탕으로 검색 범위를 확대 또는 축소하여 사용자가 원하는 정확한 음악 정보를 검색할 수 있도록 지원하는 사용자 관련성 피드백 과정을 포함하였다.
- 또한, 서로 다른 패턴의 선율들이 같은 평균 변화량 값을 갖게 되어 검색 결과에 높은 순위로 포함되는 경우를 줄이기 위해주제 선율의 변화 패턴을 요약한 길이 시그니처와 높이 시그니처를 함께 색인하여 검색단계에서 이를 이용한 순위 부여를 함으로써 검색의 정확도를 증진하도록 하였다. 또한, 검색의 정확도를 증진하기 위한 일환으로 검색 결과에 대한 사용자의 관련성 판단 정보를 바탕으로 검색 범위를 확대 또는 축소하여 사용자가 원하는 정확한 음악 정보를 검색할 수 있도록 지원하는 사용자 관련성 피드백 과정을 포함하였다.
- 그러나 본 연구에서는 주출된 주제 선율을 주제 선율색인 구성을 위한 M-tree의 다차원 공간에 효과적으로 표현하기 위해 주제 선율 선정기준을 변경한다. 즉, 추출된 주제 선율이 클러스터에 포함된 모든 동기선율을 가장 잘 대표할 수 있도록 하기 위해 클러스터 내의 모든 동기선율을 다차원 공간에 표현할 때 중심에 가까운 선율이 해당 클러스터를 대표하는 주제 선율로 선택되도록 한다.
- 즉, 검색을 위해 질의 객체 Q와 현 시점에서 k번째 가장 가까운데이타 객체와의 검색 거리를 이용하여 다른 노드의 접근 여부를 판단하게 된다. 또한, 범위 질의 (range query)는 루트 라우팅 노드로부터 시작해 질의 객체와라우팅 객체간의 거리가 주어진 질의 반경 r(Q)보다 작은 모든 라우팅 노드에 대해 재귀적으로 순회하여 데이타 객체들을 검색한다. 즉, 주어진 질의 객체 QeD, 최대 검색 거리 r(Q)에 대해 범위 질의 range(Q, r(Q))는 d(Oi, Q)Mr(Q)를 만족하는 모든 색인된 데이타 객체 Q 를 선택한다.
대상 데이터
- 본 논문에서는 제안된 주제 선율 색인 및 검색 기법의 타당성을 입증하기 위해 300곡으로 실험하였다. 먼저, 색인의 크기를 비교하면 주제 선율 색인이 전체선율색인보다 67% 감소된 색인 항목을 가지며 한 노드의 크기를 1K라고 가정하였을 때 구성된 M-tree의 높이차가 1이었다 이러한 높이 차이는 더 많은 음악 정보를 음악데이타베이스에 포함시키면 그 차이는 더욱 커지게 되며 이에 따라 검색을 위한 사용자 응답 시간의 차이도 높아질 것이다.
데이터처리
- 서버에서는 등록절차에서 사용했던 같은 방법으로 질의선율의 변화 패턴정보를 구성하고 이를 기준으로 M- tree의 k-근접 질의 검색 알고리즘으로 k개의 유사한 주제 선율을 주제 선율 색인으로부터 검색한다. 검색 결과에 대해 사용자의 관련성 평가를 기준으로 검색 범위를 조절하여 M-tree의 범위 질의 검색 알고리즘으로 검색 결과를 확대한다. 이러한 사용자 관련성 피드백 과정은 사용자가 원하는 음악 정보를 얻을 때까지 반복적으로 수행된다.
- 주제 선율을 이용하는 검색 기법의 재현율과 정확율을 조사하기 위해 동요 '나비 나비 횐나비'의 각 동기를 질의 선율로 하여 총 8번의 실험 결과의 평균값으로 재현율과 정확율을 구하였다. 실험을 통해 구한 재현율과 정확율 그래프는 그림 12와 같다.
이론/모형
- 제안한다. 제안된 주제 선율 색인 구성 및 검색 기법에서는 음악의 대표성을 갖는 주제 선율을 자동으로 추출하고 추출된 주제 선율내의 음의 길이 변화 패턴 과음의 높이 변화 패턴을 이용하여 다차원 색인 기법인 M-tree 알고리즘을 이용하여 주제 선율 색인을 구성한다. 또한, 검색의 정확성을 증진하기 위해 주제 선율 내의 음 길이 변화 패턴을 요약한 길이 시그니처(length signature)와 음 높이 변화 패턴을 요약한 높이 시그니처 (pitch signature)를 구성하여 색인시 포함시키며 검색 과정에서 이를 이용하여 사용자 만족도를 증진하기 위해 순위를 부여한 결과를 사용자에게 제공한다.
- 따라서 사용자 질의 선율을 표시한 질의 음조곡선 문자열과 데이타베이스내에 저장된 음악의 음조곡선 문자열을 모두 비교한다. 검색을 위한 비교 방법으로는 사용자 자신이 찾고자 하는 질의선율을 실수로 어느 정도 잘못 입력할 수 있다는 점을 고려하여 k개의 에러를 허용하는 퍼지(fuzzy)를 이용한 패턴 매칭 알고리즘⑹인 근사 문자열 탐색 알고리즘 (approximate string matching)을 사.용한다.
- 주출된 주제 선율로 주제 선율 색인을 구성하기 위해 다차원 공간 색인 기법[12, 13, 14]으로 널리 알려진 M- tree를 이용한다. M-tree는 M=(D, d)로 표현되며 D는 메트릭 공간, d는 메트릭 공간내의 거리 함수이다.
- M-tree에서의 k-근접 질의를 처리하기 위한 탐색 알고리즘은 R- tree[15T기에서 제안된 방법인 k-근접 질의 처리 (branch-and-bound) 알고리즘을 사용한다. 즉, 검색을 위해 질의 객체 Q와 현 시점에서 k번째 가장 가까운데이타 객체와의 검색 거리를 이용하여 다른 노드의 접근 여부를 판단하게 된다.
성능/효과
- 이를 질의 선율로 사용한다. 그러므로 모든 음악의 전체 선율정보를 이용하여 내용 기반 검색을 실시하기보다는 음악의 주제 선율을 추출하여 이를 대용량의 음악 데이타베이스로부터 효율적인 내용 기반 검색을 지원하기 위한 주제 선율 색인을 구성하면 기존의 내용 기반 음악 정보 검색 시스템의 사용자 응답시간 문제를 해결할 수 있게 된다. 또한, 주제 선율 색인 구성 및 검색 과정에서 음의 높이 변화 방향뿐만 아니라 음의 높이 변화 형태 및 음의 길이 변화 형태를 이용하면 검색 결과의 정확성을 증진할 수 있게 된다.
- 그러므로 모든 음악의 전체 선율정보를 이용하여 내용 기반 검색을 실시하기보다는 음악의 주제 선율을 추출하여 이를 대용량의 음악 데이타베이스로부터 효율적인 내용 기반 검색을 지원하기 위한 주제 선율 색인을 구성하면 기존의 내용 기반 음악 정보 검색 시스템의 사용자 응답시간 문제를 해결할 수 있게 된다. 또한, 주제 선율 색인 구성 및 검색 과정에서 음의 높이 변화 방향뿐만 아니라 음의 높이 변화 형태 및 음의 길이 변화 형태를 이용하면 검색 결과의 정확성을 증진할 수 있게 된다.
- 또한, 사용자의 관련성 판단(relevance decision)을 반영하여 검색 결과의 정확성을 증진하기 위한 사용자 관련성 피드백의 과정을 포함하였다. 본 논문에서는 제안된 알고리즘들을 구현하여 내용 기반 음악 정보 검색 시스템의 프로토타입을 구현하였으며 프로토타입 시스템을 이용한 실험을 통하여 제안된 주제 선율 색인 구성 및 검색메카니즘의 실효성을 입증하였다.
- 682개이다. 따라서 전체 동기선율로 색인을 구성하는 경우보다 67% 적은 양으로 음악 데이타베이스를 위한 주제 선율 색인을 구성할 수 있음을 알 수 있다. 실제로 M-tree의한 노드의 크기를 1024바이트라고 가정하였을 때 한 노드에 최대로 저장되는 주제 선율 객체의 최대 수(M)는 19가 되었고, 682개의 주제 선율로 주제 선율 색인을 구성하면 1개의 루트 라우팅 노드와 44 개의 단말 노드로 구성된 M-tree가 생성되었다.
- 실험을 통해 구한 재현율과 정확율 그래프는 그림 12와 같다. 또한 실험을 통해주제 선율을 이용한 질의 검색 결과에서는 높은 정확율을 갖는 반면에 비주제선율을 이용한 질의 검색에서는 상대적으로 낮은 정확율을 보임을 알 수 있었다.
- 그림 18에서는 질의 선율과의 거리에 의해 정렬되지 않고 시그니처 차의 합과 박자에 따라 새롭게 순위 부여한 순서로 정렬되어 사용자에게 결과가 제공된다. 제공된 결과에서 사용자가 원하는 정보를 선택하여 해당 주제 선율을 포함한 음악 정보의 전체 악보를 보거나 곡 듣기를 하여 사용자 질의에 대한 관련성 정도를 표시할 수 있다. 이러한 사용자 관련성 평가는 사용자 관련성 피드백 단계에서 질의의 정확성을 증진하기 위한 새로운 질의로 사용될 수 있다.
- 먼저, 색인의 크기를 비교하면 주제 선율 색인이 전체선율색인보다 67% 감소된 색인 항목을 가지며 한 노드의 크기를 1K라고 가정하였을 때 구성된 M-tree의 높이차가 1이었다 이러한 높이 차이는 더 많은 음악 정보를 음악데이타베이스에 포함시키면 그 차이는 더욱 커지게 되며 이에 따라 검색을 위한 사용자 응답 시간의 차이도 높아질 것이다. 또한 검색 과정의 순위 부여 및 사용자 관련성 피드백 과정을 통하여 사용자 질의 선율에 대한 정확한 결과를 검색할 수 있음을 설명하였다.
- 먼저, 색인의 크기를 비교하면 주제 선율 색인이 전체선율색인보다 67% 감소된 색인 항목을 가지며 한 노드의 크기를 1K라고 가정하였을 때 구성된 M-tree의 높이차가 1이었다 이러한 높이 차이는 더 많은 음악 정보를 음악데이타베이스에 포함시키면 그 차이는 더욱 커지게 되며 이에 따라 검색을 위한 사용자 응답 시간의 차이도 높아질 것이다. 또한 검색 과정의 순위 부여 및 사용자 관련성 피드백 과정을 통하여 사용자 질의 선율에 대한 정확한 결과를 검색할 수 있음을 설명하였다. 그러나 본 시스템의 문제점으로는 주제 선율에 포함되지 않는 선율로 질의 선율을 작성한 경우에는 정확한 검색 결과를 얻기 위해서 여러 번의 사용자 관련성 피드백을 실시해야 하는 문제점을 갖고 있다.
후속연구
- 그러나 본 시스템의 문제점으로는 주제 선율에 포함되지 않는 선율로 질의 선율을 작성한 경우에는 정확한 검색 결과를 얻기 위해서 여러 번의 사용자 관련성 피드백을 실시해야 하는 문제점을 갖고 있다. 따라서 향후 연구로는 주제 선율에 포함되지 않는 선율로 질의 검색을 하는 경우까지도 효율적으로 지원할 수 있는 주제 선율색인 구성 및 검색 기법으로의 확장이 필요하다.
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