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음파 분석을 이용한 사용자 적응형 음악 추천 시스템
User adapted music recommendation System using sound wave 원문보기

한국정보과학회 06 추계학술발표논문집(B), 2006 Oct. 20, 2006년, pp.250 - 253  

김동문 (성균관대학교 전자전기컴퓨터 공학부) ,  이지형 (성균관대학교 전자전기컴퓨터 공학부)

초록
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최근 들어 음원 협회의 항소로 인해 음악 파일을 무료로 다운 받을 수 없게 되었다. 이로 인해, 유료 음악 사이트의 사용이 증가되었고,수익성이 커지고 있다.하지만 수요가 커진 것에 비해, 대부분의 음악 사이트들의 서비스는 음악 메일이나 휴대폰 전송 등에 그치고 있다. 따라서 사용자를 유치하기 위한 전략으로 추천시스템을 제안하고자 한다. 그 방법으로, 본 논문에서는 음악의 파형 변화를 분석하고, 사용자가 다운로드했던 파일의 리스트를 통하여 사용자 맞춤형 추천 시스템을 벡터 유사도를 통하여 구현하고자 한다. 음악에 대한 성분은 파형을 통하여 진폭과 진동수에 대한 특징 벡터를 추출한다. 그리고 사용자의 다운로드 리스트에 누적시킨다. 위의 두 절차를 통해 사용자의 리스트를 분석하여 비슷한 성분의 음악을 검색한다. 실험을 위해 사용되는 음악 성분에 대한 내용은 수치적인 데이터를 기반하고 있기 때문에 자동화가 용이했고, 빠른 연산 시간과 유동적인 검색 범위를 가질 수 있었다.

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

문제 정의

  • 추천 결과는 임의의 파일을 사용자 리스트에 선택 후 추천되는 음악의 성향을 파악한다. 시간의 감축은 기준 벡터의 존재로 인하여 어느 정도의 시간이 절약되는지 관찰한다.
  • 이에 본 논문에서는 음악 추천 시스템을 제안하고자 한다. 그동안 음악 추천에 대한 논문들을 살펴보면, 사용자를 군집화하여 기苹 등을 통하여 그 날의 기분에 맞는 음악을 추천[1]해주는 연구 사례가 있었다.
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