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가속도계와 자이로스코프 데이터를 사용한 인간 행동 인식 기반의 템포 지향 음악 추천 시스템 = Tempo-oriented music recommendation system based on human activity recognition using accelerometer and gyroscope data
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2020
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Korean
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KCI등재,SCOPUS,ESCI
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286-291(6쪽)
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In this paper, we propose a system that recommends music through tempo-oriented music classification and sensor-based human activity recognition. The proposed method indexes music files using tempo-oriented music classification and recommends suitable music according to the recognized user’s activity. For accurate music classification, a dynamic classification based on a modulation spectrum and a sequence classification based on a Mel-spectrogram are used in combination. In addition, simple accelerometer and gyroscope sensor data of the smartphone are applied to deep spiking neural networks to improve activity recognition performance. Finally, music recommendation is performed through a mapping table considering the relationship between the recognized activity and the indexed music file. The experimental results show that the proposed system is suitable for use in any practical mobile device with a music player.
더보기본 논문에서는 템포 기반의 음악 분류와 센서 기반의 인간 행동 인식을 통한 음악을 추천하는 시스템을 제안한다. 제안하는 방식은 템포 기반의 음악 분류를 통해 음악 파일을 색인하고, 인식된 행동에 따라 적합한 음악을 추천한다. 정확한 음악 분류를 위해 변조 스펙트럼 기반의 동적 분류기와 멜 스펙트로그램 기반의 시퀀스 분류기가 함께 사용된다. 또한, 간단한 스마트폰 가속도계, 자이로스코프 센서 데이터가 심층 스파이킹 신경망에 적용되어 행동 인식 성능을향상시킨다. 마지막으로 인식된 행동과 색인된 음악 파일의 관계를 고려한 매핑 테이블을 통해 음악 추천이 수행된다. 실험 결과는 제안된 시스템이 음악 플레이어가 있는 실제 모바일 장치에 사용하기에 적합하다는 것을 보여준다.
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2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
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2001-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
1999-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.23 | 0.23 | 0.22 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.2 | 0.18 | 0.398 | 0.07 |
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