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음악추천을 위한 분위기 태그 분석
Analysis of Mood Tags For Music Recommendation 원문보기

한국산업정보학회논문지 = Journal of the Korea Industrial Information Systems Research, v.24 no.1, 2019년, pp.13 - 21  

문창배 (금오공과대학교 ICT융합특성화연구센터) ,  이종열 (금오공과대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ,  김동성 (금오공과대학교 IT 융복합공학과) ,  김병만 (금오공과대학교 컴퓨터소프트웨어공학과)

초록
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웹 정보 구매자들의 성향은 가격대 성능을 중요시하는 가성비에서 구매자의 심리적 만족감을 높이는 가심비 형태로 변해가는 추세이다. 음악 추천에 있어 심리적 만족감을 높이는 방법 중 한 가지는 음악의 분위기를 이용하는 것이다. 본 논문에서는 가심비를 높이기 위한 방법으로 분위기 태그와 태그의 동의어를 고려한 음악 추천 방법을 제안하고, 제안한 방법의 중간 결과로 분위기 태그와 음악을 Thayer의 AV 공간으로 표현한 후 그 분포 특성을 분석하였다. 분석결과, 분위기 태그의 분포와 음악의 분위기 분포가 크게 다르지 않음을 알 수 있었는데, 이는 제안한 추천 방법이 유의한 결과를 도출할 수 있을 것으로 보인다. 향후 분석된 결과를 바탕으로 추천 성능을 도출할 계획이다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The tendency of buyers of web information is changing from the cost-effectiveness which emphasizes the performance over the price to the cost-satisfaction which emphasizes the psychological satisfaction of the buyer. In music recommendation, one of the methods to increase psychological satisfaction ...

주제어

#가심비   #음악 분위기   #음악추천   #분위기 태그  

표/그림 (11)

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • Tag-AV 테이블과 Music-AV 테이블을 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 추천 방법의 경우 추천방법에 있어 유의한 결과를 도출할 수 있음을 기대할 수 있고, 향후 이를 기반으로 정확한 추천 성능을 도출할 계획이다. 또한 본 논문에서는 개인별 사용자의 기호를 고려하는 방법이 아닌 집단 불특정 사용자 대상으로 음악의 분위기 태그를 이용한 음악 추천방법을 제안하였다. 즉, 개인별 사용자의 만족도를 높이기 위해서는 사용 자의 기호를 고려한 음악추천 방법이 추가적으로 진행할 필요가 있다.
  • [8, 9]의 연구에서는 우울증 및 자폐아 치료와 관련한 음악치료 효과에 대한 연구를 진행하였고, [10]의 연구에서는 음악에 의한 인간 감정전이를 표현하기 위한 감정 상태 전이 모델을 이용하여 음악 분류 및 추천 기법과 관련된 연구를 진행하였다. 본 논문 역시 기존 연구들과 유사하게 분위기를 이용한 음악 추천 방법으로 음악에 내포된 분위기를 이용하기에 음악 심리 치료의 기반 연구라 할 수 있다.
  • 폭소노미기반 동의어, 태깅레벨 그리고 신조어 등의 문제를 해결하기 위한 연구에는 [5]의 연구가 존재한다. 이 연구에서는 음악의 분위기 벡터 (Arousal과 Valence의 강도)를 음악의 내부 태그로 활용하는 방법을 제안하였다. 즉, 음악과 태그 모두 AV의 값으로 표현함으로써 동의어 태그를 갖는 음악들도 검색이 되어 지도록 하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
분위기를 이용한 음악 추천 방법이란 무엇인가? 분위기를 이용한 음악 추천 방법은 사용자가 원하는 분위기의 음악을 추천하기 때문에 사용자의 만족감을 높일 수 있는 방법으로 가심비와 밀접한 연구라 할 수 있다. 음악추천과 관련된 연구들로 [2-7, 11-13]의 연구들이 존재한다.
웹 정보 구매자들의 성향이 어떻게 변화하고 있는가? 웹 정보 구매자들의 성향은 가격대 성능을 중요시하는 가성비에서 구매자의 심리적 만족감을 높이는 가심비 형태로 변해가는 추세이다. 음악 추천에 있어 심리적 만족감을 높이는 방법 중 한 가지는 음악의 분위기를 이용하는 것이다.
기존의 음악추천방법과 분위기를 이용한 음악 추천 방법의 차이는 무엇인가? 하지만 본 논문에서는 수년에 걸쳐 구축한 글로벌 기반 분위기 데이터인 소셜기반 데이터를 이용하여 음악의 분위기를 정의하고, 이를 이용한 음악 추천 방법을 제안하였으며 본 논문의 중간결과인 Tag-AV 테이블과 Music-AV 테이블을 분석한다. 즉, 기존방법의 경우 로컬 기반 소량의 정보를 이용한 음악 추천방법이라 할 수 있고, 본 논문의 경우 글로벌 기반 빅데이터에 근접한 정보를 이용한 음악추천 방법이라 할 수 있다. 또한 본 논문의 중간결과를 분석한다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (13)

  1. Moon, C. B., Yi, J. Y., Kim, D.-S., Kim, B. M., "Analysis of Overlapping Mood Tags Based on Synonyms," Korea Computer Congress 2018 (KCC 2018), KIISE, (2018) June 20-22; ICC JEJU, Korea, Vol. 2018, No. 6, pp. 667-669, 2018. 

  2. Russel, J. A., "A Circumplex Model of Affect," Journal of Personality and Social Psychology, Vol. 39, No. 6, pp. 1161-1178, 1980. 

    상세보기 crossref

  3. Hevner, K., "Experimental Studies of the Elements of Expression in Music," The American Journal of Psychology, Vol. 48, No. 2, pp. 246-268, 1936. 

    상세보기 crossref

  4. Thayer, R. E., "The Biopsychology of Mood and Arousal," Oxford University Press, 1990. 

  5. Moon, C. B., Kim, H. S., Kim, B. M., "Music Retrieval Method using Mood Tag and Music AV Tag based on Folksonomy," Journal of KIISE, Vol. 40, No. 9, pp. 526-543, 2013. 

  6. Moon, C. B., Kim, H.S., Lee, H. A., Kim, B. M., "Analysis of Relationships Between Mood and Color for Different Musical Preferences," Color Research and Application, Vol. 39, No. 4, pp. 413-423, 2014. 

    상세보기 crossref

  7. Moon, C. B., Kim, H.S., Lee, D. W., Kim, B. M., "Mood Lighting System Reflecting Music Mood," COLOR Research and Application, Vol. 40, No. 2, pp. 201-212, 2015. 

    상세보기 crossref

  8. Cha, J. Y., Moon, J. Y., "A Meta-Analysis of the Music Therapy Research to Reduces Depression," The Korean Journal of Arts Studies, No. 11, pp. 193-224, 2015. 

  9. Kim, J.A., "THE CURRENT TRENDS OF BRITISH MUSIC THERAPY & TWO CASE STUDIES OF AUTISTIC CHILDREN," Korean J Child & Adol Psychiatr, Vol. 8, No. 1, pp. 123-132, 1997. 

  10. Han, B.J., Hwang, E.J., "Emotion Transition Model based Music Classification Scheme for Music Recommendation," Journal of IKEEE, Vol. 13. No. 2, pp. 59-66, 2017. 

  11. Ness, S. R., Theocharis, A., Tzanetakis, G. and Martins, L. G., "Improving Automatic Music Tag Annotation using Stacked Generalization of Probabilistic Svm Outputs," Proc. of the 17th ACM International Conference on Multimedia, pp. 705-708, 2009. 

  12. Laurier, C., Sordo, M., Serra, J. and Herrera, P., "Music Mood Representations from Social Tags," Proc. of the 10th International Society for Music Information Conference, Kobe, Japan, pp. 381-386, 2009. 

  13. Kim, J., Lee, S., Kim, S. and Yoo, W. Y., "Music Mood Classification Model Based on Arousal-valence Values," Proc. of 13th International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT), pp. 292-295, 2011. 

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