표제지
목차
국문초록 8
ABSTRACT 10
제1장 서론 12
1.1. 연구배경 및 목적 12
1.2. 연구방법 13
1.3. 논문의 구성 13
제2장 관련 연구 14
2.1. 음악추천 관련 연구 14
2.2. 음악 특성 추출 14
2.2.1. Zero Crossing Rate(ZCR) 15
2.2.2. Spectral Roll-off 16
2.2.3. Spectral Flux 16
2.3. 기계학습 17
2.3.1. 베이지안 네트워크 17
2.3.2. 랜덤 포레스트(Random Forest) 18
2.3.3. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) 19
제3장 음악추천기법 21
3.1. 음악추천기법 21
3.2. 데이터 수집 22
3.3. 음악 장르 추출 22
3.4. 음악 파일 변환 23
3.5. 음악 특성 추출 24
3.6. 기계학습 25
제4장 실험 및 결과 26
4.1. 실험설계 26
4.2. 데이터 수집 26
4.3. 음악 장르 추출 28
4.4. 음악 특성 추출 29
4.5. 기계학습 30
4.5.1. SVM을 이용한 식 도출 30
4.6. 결과 분석 33
제5장 결론 및 향후 연구방향 37
참고문헌 39
[표 3-1] 변환 완료된 WAV파일의 속성 23
[표 4-1] 차트 날짜별 수집 음원데이터 개수 27
[표 4-2] 수집한 음원을 기록한 음원DB의 예 27
[표 4-3] 장르가 기록된 음원DB의 예 28
[표 4-4] 장르와 음악 특성값이 기록된 음원DB의 예 29
[표 4-5] 장르별 가중치 31
[표 4-6] α속성을 제외한 속성별 가중치 31
[표 4-7] 도출된 식에 검증 데이터를 적용한 결과의 예 32
[표 4-8] 분류기법별 성능 비교 34
[표 4-9] 기존 연구와 성능 비교 35
[그림 2-1] 결정 가능한 다수의 분리 경계면과 최적의 분리 경계면 20
[그림 3-1] 음악추천기법 21
[그림 3-2] 음원에서 장르 태그를 추출하는 과정 23
[그림 3-3] WAV파일에서 음악 특성을 추출하는 과정 24