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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김성범 (금오공과대학교)
저널정보
한국엔터테인먼트산업학회 한국엔터테인먼트산업학회논문지 한국엔터테인먼트산업학회논문지 제16권 제8호
발행연도
2022.12
수록면
271 - 283 (13page)
DOI
10.21184/jkeia.2022.12.16.8.271

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본 연구의 목표는 음악의 가사(lyrics)와 오디오(a특성을 변수화하여 통합한 후 음악의 특성을 예측하는 모델을 구축하는 것이다. 이 연구는 텍스트 마이닝을 이용한 가사 분석과 스포티파이가 제공하는 오디오 특성치 변수를 통합하여 두 변수 간의 통합 모델을 제시한다. 연구1에서는 텍스트 마이닝의 군집분석과 감성분석을 사용하여 음악 가사로부터 변수를 도출하고, 연구2에서는 상관분석을 사용한다. 마지막으로 연구3에서는 연구1,2에서 도출한 입력변수와 기계학습 방법론을 사용하여 음악의 장르를 추정한다. 가사 군집변수와 감성변수가 포함되면 오디오 특성만을 사용한 장르 예측에 비하여 정확도를 높일 수 있음을 확인하였고, 이 연구에서 RnB 힙합 장르가 고유한 가사 군집을 구성하는 것처럼, 특정 장르가 가사내용과 단어 선택의 차별화를 가지고 있을 때, 이 해당 가사의 특성이 오디오 특성보다 장르 추정에 기여도가 높다는 것이 확인되었다. 이 연구는 광고를 포함한 특정 용도에 필요한 음악을 예측하는 작업으로 확장할 수 있다. 실무적인 활용성을 높이기 위하여 다양한 음악을 수집하고 그에 적합한 입력변수 도출 작업의 노력이 병행되어야 한다.
#Music Lyrics #Audio Characteristics #Text mining #Clustering #Machine Learning #가사 #오디오 특성 #텍스트 마이닝 #군집화 #기계학습

목차

ABSTRACT
I. 서론
II. 이론적 고찰
III. 방법론
IV. 결과
V. 결론
References
요약

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