초록

용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

최근 디지털 음악 시장의 비약적인 발전과 더불어 컴퓨터 시스템을 이용한 음악정보검색 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분의 연구가 시스템 구현에 목적이 있고, 시스템에서 행해지는 사용자의 행위에 초점을 맞추기 있기 때문에 사용자들이 정보요구에 대한 만족도가 크지 못한 실정이다. 본 논문에서는 사용자의 상황인지를 통해 구축된 Life-Log를 기반으로 비슷한 성향의 사용자들을 필터링하는 협업필터링 기법을 사용한 음악정보검색 시스템을 제안한다. 실험결과 음악파일에 대한 메타데이터 검색 시스템에 비해 더 나은 사용자 만족도를 보였다.

최근 디지털 음악 시장의 비약적인 발전과 더불어 컴퓨터 시스템을 이용한 음악정보검색 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분의 연구가 시스템 구현에 목적이 있고, 시스템에서 행해지는 사용자의 행위에 초점을 맞추기 있기 때문에 사용자들이 정보요구에 대한 만족도가 크지 못한 실정이다. 본 논문에서는 사용자의 상황인지를 통해 구축된 Life-Log를 기반으로 비슷한 성향의 사용자들을 필터링하는 협업필터링 기법을 사용한 음악정보검색 시스템을 제안한다. 실험결과 음악파일에 대한 메타데이터 검색 시스템에 비해 더 나은 사용자 만족도를 보였다.

AI 본문요약

엑셀 다운로드 AI-Helper

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

• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 논문은 사용자 상황인식(Context-Aware)를 통한 생성된 Life-Log 기반의 협업 필터링(Collabor ation Filtering) 기법을 사용한 음악정보검색 시스템을 구현하고 실험하였다. 실험결과 기존의 Top N방식과 본 논문에서 제안한 시스템간의 비교 분석을 통해 사용자 만족도가 향상됐음을 살펴볼 수 있었다.
• 본 연구는 사용자의 음악선호도, 상황인식에 따른 Life-Log 데이터를 이용하여 음악정보를 검색하고, 사용자들의 간의 유사도 기반의 협업필터링 기법을 사용자에게 적절한 음악을 서비스 할 수 있는 추천기능을 갖춘 시스템을 구현하다.
• 음악정보 검색 모듈은 음악과 관련된 정보를 사용하여 음악검색을 위한 모듈이다. 본 연구에서는 음악정보 검색 방법 중 음악과 관련된 텍스트 메타데이터를 이용한 검색방법을 제안한다.

제안 방법

• 실험 참가자들에게 랜덤으로 음악리스트를 제고하고, 음악을 듣거나, 사전에 알고 있는 음악을 평가하고 순위화(Top N 방식 추천) 한다. 이후 본 논문에서 제안한 시스템을 이용한 방식을 이용하여 참가자들에게 추천을 하고 사용자 만족도를 비교분석한다.
• 음악에 대한 선호도는 사용자의 날씨 상황과 연관되어 변하기 때문에 본 논문에서는 음악에 대한 선호도 평가를 날씨정보와 사용자의 감정을 선호도 평가의 기준으로 설정하였다. 사용자는 음악에 대한 선호도 평가를 각 속성을 평가하게 된다.
• 이에 본 연구는 사용자 상황인식(Context-Aware)를 통한 생성된 Life-Log 기반의 협업 필터링(Collaboration Filtering) 기법을 사용한 음악정보검색 시스템을 구현하였다.
• 실험 참가자들에게 랜덤으로 음악리스트를 제고하고, 음악을 듣거나, 사전에 알고 있는 음악을 평가하고 순위화(Top N 방식 추천) 한다. 이후 본 논문에서 제안한 시스템을 이용한 방식을 이용하여 참가자들에게 추천을 하고 사용자 만족도를 비교분석한다.

대상 데이터

• 실험에 참여한 실험참가자는 한신대학교 재학생 30명을 대상으로 하였다.

데이터처리

• 본 논문에서 제안한 Life-Log기반 협업 필터링을 이용한 음악정보 검색 시스템의 평가를 위해 기존의 일반적인 방식의 Top N방식(인기도 순위 검색 및 추천)의 일반추천과 비교분석 하였다.

이론/모형

• 본 논문에서는 [수식 1]과 같이 일반적으로 대용량 문서 검색에 있어 양호한 성능을 보이는 tf-idf 가중치 부여 방법을 사용하였다.

성능/효과

• 본 논문은 사용자 상황인식(Context-Aware)를 통한 생성된 Life-Log 기반의 협업 필터링(Collabor ation Filtering) 기법을 사용한 음악정보검색 시스템을 구현하고 실험하였다. 실험결과 기존의 Top N방식과 본 논문에서 제안한 시스템간의 비교 분석을 통해 사용자 만족도가 향상됐음을 살펴볼 수 있었다. 하지만, 사용자들의 상황인식이나, 감정에 대한 표현이 본 논문에서 사용한 특징들 이외에 다양한 형태로 표현되기 때문에 감정정보나 상황인식 특징 추출에 대한 연구가 더욱 필요할 것이다.

후속연구

• 실험결과 기존의 Top N방식과 본 논문에서 제안한 시스템간의 비교 분석을 통해 사용자 만족도가 향상됐음을 살펴볼 수 있었다. 하지만, 사용자들의 상황인식이나, 감정에 대한 표현이 본 논문에서 사용한 특징들 이외에 다양한 형태로 표현되기 때문에 감정정보나 상황인식 특징 추출에 대한 연구가 더욱 필요할 것이다.

본문요약 정보가 도움이 되었나요? 예 아니오 제출

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
음악정보검색 시스템	음악정보검색 시스템이란 무엇인가?	음악정보검색 시스템이란 사용자가 컴퓨터 시스템을 이용하여 수많은 노래들 중에 원하는 노래를 검색하는 시스템을 말한다. 음악정보는 일반적으로 텍스트, 멀티미디어로 구성된다.
음악정보	음악정보는 일반적으로 텍스트, 멀티미디어로 구성되는데, 각각의 정보는 무엇인가?	음악정보는 일반적으로 텍스트, 멀티미디어로 구성된다. 텍스트 정보는 가수 이름, 작곡가, 노래제목 등과 같은 텍스트 형태로 구성된 정보이며, 멀티미디어 정보는 선율, 장르, 템포 등과 같은 멀티미디어형태의 정보이다. 따라서 일반적인 검색방법을 통해 텍스트 검색과 멀티미디어 메타데이터를 이용한 검색[3]이 가능하다.
상황인식	상황인식이란 무엇인가?	상황인식이란 응용프로그램이 작동되고 있는 환경에 대한 정보를 활용하여 그에 적절한 정보 및 서비스를 사용자에게 제공하는 컴퓨팅기술을 말한다[4]. 이러한 컴퓨팅 기술 및 개인화 장비의 기술이 발전함에 따라 다양한 형태의 로그 수집이 가능해졌고, 이를 통해 사용자는 컴퓨터와 웹을 이용해 자신의 정보를 저장하려는 시도가 많아 졌다.

질의응답 정보가 도움이 되었나요? 예 아니오 제출

이 논문을 인용한 문헌

더보기