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- 저자 : 정명범(Myoung-Bum Chung) (검색결과 5 건)
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정명범,고일주,Chung, Myoung-Bum,Ko, Il-Ju 한국정보처리학회 2007 정보처리학회논문지D Vol.14 No.4
데이터 전송 기술의 발달과 디지털 기기의 다양한 보급으로 소비자들은 디지털 콘텐츠를 생산하는 주체로 변화하였다. 생성되는 다양한 콘텐츠 중 사용자는 동영상 제작에 큰 관심을 보였으며, 그 중 음악과 사진으로 동영상을 제작하는 방법은 사용자에게 보다 손쉽게 동영상을 만들 수 있도록 제공되었다. 그러나 현재의 방법은 사진과 사진간의 연관성이 결여되었을 뿐 아니라, 음악의 리듬과 관계없이 일정 시간 간격에 따라 사진이 변화한다. 본 논문에서는 음악 분석을 통하여 음악 리듬에 따라 사진이 변화하고, 사진 분석을 통하여 사진 간의 연관성을 나타낼 수 있는 동영상 제작 방법을 제안한다. 음악 분석은 RMS를 이용하여 리듬이 강한 부분을 찾았으며, 사진 분석은 구조 단순도와 얼굴 영역 추출을 이용하여 인물 사진과 풍경사진으로 분류하였다. 사진 분석은 86.4%의 성공률을 보였으며, 이를 이용하여 음악 리듬에 맞은 사진 변화 위치와 사진간의 연관성을 가진 순서 배치를 할 수 있었다. 따라서 음악 분석과 사진 분석을 이용한 자연스럽고 효과적인 동영상을 제작 할 수 있다. Consumers changed to the subject to produce a digital contents as data transmission technique is advanced and a digital machine is diffused variously. Users are interested greatly in a user creative movie (UCM) production among various online contents. The UCM production method which uses the music and picture is the method that users make the UCM more easily. However, the UCM production service has the problem that any association does not exist in the music and picture and that the picture changes according to fixed time interval without the relation at a music rhythm. To solve this problem, we propose the UCM production method which uses a music analysis and picture analysis in the paper. A music analysis finds a picture change time according to the rhythm and a picture analysis finds the association of the picture. A music analysis finds strong parts of the sound which uses Root-Mean-Square (RMS). And a picture analysis classifies the picture as a scenery picture and people picture which uses structure simplicity of the picture(SSP) and face region detection. A picture analysis got correct result of 86.4% in the experiment and we can finds the association at each picture and arranges the sequence which the picture appears. Therefore, if we use a music and picture analysis at the UCM production, users may make natural and efficient movie.
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정명범(Myoung-Bum Chung),고일주(Il-Ju Ko) 한국정보과학회 2007 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.34 No.12
최근 내용 기반 음악 검색 시스템에서는 사용자의 응답 시간을 단축시키기 위해 음악의 대표성을 갖는 선율을 추출하여 색인하고, 검색 시 이를 사용한다. 기존 연구에서는 미디(midi) 데이타를 이용하여 대표 선율을 추출하는 방법이 제안되었으나, 미디 데이타에 한정되는 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 디지털 신호처리를 이용하여 모든 오디오 파일 포맷에 적용 가능한 대표 선율 검색을 제안한다. 대표 선율 검색을 위해 FFT(Fast Fourier Transform)을 이용하여 박자와 마디를 찾고 각 마디들의 PCM 데이타로부터 높은 수치가 나타나는 빈도를 측정한다. 이때 높은 수치들이 가장 많이 뭉쳐 있는 영역에서 여덟 마디 간격이 오디오 데이타의 대표 선율 영역이다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위한 실험으로 총 1000곡을 선택하여 대표 선율을 추출하였고, 그 결과 템포를 찾아낸 737곡 중 79.5%의 정확성을 보였다. Recently, we extract the representative melody of the music and index the music to reduce searching time at the content-based music retrieval system. The existing study has used MIDI data to extract a representative melody but it has a weak point that can use only MIDI data. Therefore, this paper proposes a representative melody retrieval method that can be use at all audio file format and uses digital signal processing. First, we use Fast Fourier Transform (FFT) and find the tempo and node for the representative melody retrieval. And we measure the frequency of high value that appears from PCM Data of each node. The point which the high value is gathering most is the starting point of a representative melody and an eight node from the starting point is a representative melody section of the audio data. To verity the performance of the method, we chose a thousand of the song and did the experiment to extract a representative melody from the song. In result, the accuracy of the extractive representative melody was 79.5% among the 737 songs which was found tempo.
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정명범(Myoung-Bum Chung),고일주(Il-Ju Ko) 한국멀티미디어학회 2006 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2006 No.2
온라인 음악 서비스 업체들은 다양한 음악을 제공하며, 사용자가 직접 음악을 선택하거나, 사람들이 주로 듣는 음악의 수치적 통계로부터 얻어진 데이터로 음악을 추천하는 시스템을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 수동적인 추천 시스템을 벗어나 사용자의 현재 상태, 기분, 날씨, 시간 등의 환경적인 영향과 음악 선호도에 따라 능동적으로 대응 할 수 있는 감성 기반 음악 추전 시스템을 제안한다. 시스템은 3개의 모듈(감성모듈, 학습모듈, 추천모듈)로 구성되어 있으며, 이 시스템은 각각의 모듈을 통하여 사용자와 상호작용을 하고, 사용자의 감성적 요구에 대한 최적의 음악을 제공할 수 있다.
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