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K-means Clustering 기반 음악 표절 검사 시간의 단축 방법
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A Method for Reducing Music Plagiarism Detection Time Based on K-means Clustering

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김수지 (명지대학교) 김상균 (명지대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제30권 제2호 KCI등재
발행연도
2025.3
수록면
188 - 197 (10page)
DOI
10.5909/JBE.2025.30.2.188

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K-means Clustering 기반 음악 표절 검사 시간의 단축 방법
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본 논문은 음악 표절 검출을 보다 실용에 가까운 방법으로 적용하는 것을 제안하고 그 결과를 실험적으로 비교 평가하였다. 먼저 음악을 여러 개의 조각으로 분리하고, 피치(pitch), 지속 시간(duration)등의 음악 파라미터들을 추출하고 패턴들을 모아 벡터화한다. 특성 벡터를 사용한 K-means Clustering으로 음악 파일들이 여러 클러스터로 분류되어 유사한 특성을 가진 음악들의 클러스터로 구성된다. 편집 거리(Edit Distance)와 최대 흐름(Max Flow)의 두 가지 방법을 사용하여 각 클러스터의 유사성 검사를 시행한다. 기존 제안된 방법과 비교하여 본 논문의 실용성을 검증한 결과 정확도의 유효성과 시간의 단축을 확인할 수 있었다.
#K-Means clustering #Dynamic time warping #Density-based spatial clustering #Music plagiarism detection

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행논문
Ⅲ. 실험 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌(References)

참고문헌 (0)

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