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음악의 분위기와 폭소노미 태그의 관계의 분석 방법

  • 기술번호 : KST2015198338
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명에 따른 음악의 분위기와 폭소노미 태그의 관계의 분석 방법은, 소정 수의 음악의 분위기를 나타내는 AV 값 및 음악의 폭소노미 태그를 수집하는 단계와; 상기 수집한 음악의 AV 데이터를 이용하여 SVR(Support vector regression)을 학습하여 AV 예측 판별 모델을 생성하는 단계와; 상기 생성된 AV 예측 판별 모델을 이용하여 새로운 음악에 대한 음악의 AV값을 예측하는 단계와; 상기 예측한 음악의 AV 값을 음악의 대표 AV 값으로 정의하는 단계와; 상기 새로운 음악의 폭소노미 태그와 음악의 AV 값의 관계를 정의하는 맵핑 테이블을 생성하는 단계; 및 상기 생성된 맵핑 테이블을 분석하는 단계를 포함하는 점에 그 특징이 있다. 본 발명에 따르면, 음악의 분위기 강도(Arousal과 Valence의 강도)를 음악의 내부 태그로 활용하는데 있어서 음악의 AV값과 폭소노미 태그와의 관계를 정의하는 매핑테이블을 제안하고, 태그와 AV값의 연관 관계를 분석하여 폭소노미 태그에 따라 AV 값 분포차가 발생함을 알 수 있다.
Int. CL G06F 17/00 (2006.01) G06F 17/30 (2006.01)
CPC G06F 17/30743(2013.01) G06F 17/30743(2013.01)
출원번호/일자 1020130107175 (2013.09.06)
출원인 금오공과대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1550969-0000 (2015.09.01)
공개번호/일자 10-2015-0028506 (2015.03.16) 문서열기
공고번호/일자 (20150918) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2013.09.06)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 금오공과대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 구미시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김병만 대한민국 경북 구미시
2 문창배 대한민국 경기 수원시 팔달구
3 김현수 대한민국 대구 동구
4 장영완 대한민국 서울 강동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인리온 대한민국 서울특별시 서초구 사평대로 ***, *층(반포동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 금오공과대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 구미시
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2013.09.06 수리 (Accepted) 1-1-2013-0817115-23
2 보정요구서
Request for Amendment
2013.09.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2013-0111583-01
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2013.09.17 수리 (Accepted) 1-1-2013-0850840-25
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2013.12.31 수리 (Accepted) 4-1-2013-5177397-22
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2014.04.17 수리 (Accepted) 4-1-2014-5047711-41
6 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2014.09.04 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
7 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2014.10.14 수리 (Accepted) 9-1-2014-0078207-34
8 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2015.01.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0061512-96
9 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)
2015.03.27 수리 (Accepted) 1-1-2015-0304233-94
10 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2015.04.27 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2015-0410387-14
11 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2015.04.27 수리 (Accepted) 1-1-2015-0410404-14
12 등록결정서
Decision to grant
2015.08.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0587588-36
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2015.11.25 수리 (Accepted) 4-1-2015-5157879-38
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.04.06 수리 (Accepted) 4-1-2020-5079599-14
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
소정 수의 음악의 분위기를 나타내는 AV 값(Arousal 값 및 Valence 값) 및 음악의 폭소노미 태그를 수집하는 단계와;상기 수집한 음악의 AV 데이터를 이용하여 SVR(Support vector regression)을 학습하여 AV 예측 판별 모델을 생성하는 단계와;상기 생성된 AV 예측 판별 모델을 이용하여 새로운 음악에 대한 음악의 AV값을 예측하는 단계와;상기 예측한 음악의 AV 값을 음악의 대표 AV 값으로 정의하는 단계와;상기 새로운 음악의 폭소노미 태그와 음악의 AV 값의 관계를 정의하는 맵핑 테이블을 생성하는 단계; 및상기 생성된 맵핑 테이블을 분석하는 단계를 포함하고, 상기 생성된 맵핑 테이블을 분석하는 단계는 확장된 Theyer의 2차원 분위기 모델에 포함된 12개의 분위기 단어를 기준으로 상기 맵핑 테이블의 태그를 클러스터링하고, 클러스터링한 12개의 그룹을 기준으로 폭소노미 태그와 AV 값의 분포를 분석하되, 상기 12개의 폭소노미 태그에 대하여 V(Valence) 값을 x축으로, A(Arousal) 값을 y축으로 나타내는 그래프와, AV값을 각도로 변환하여 x축을 태그로, 축을 상기 변환된 각도로 나타내는 그래프를 생성하며, 상기 12개의 폭소노미 태그에 대하여 A(Arousal) 값 및 V(Valence) 값 각각을 종속 변수로 하여 아노바(ANOVA) 테스트를 수행하여, 상기 12개의 폭소노미 태그가 서로 독립적인 분포를 갖는지를 확인하는 음악의 분위기와 폭소노미 태그의 관계의 분석 방법
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제 1항에 있어서, 상기 새로운 음악에 대한 음악의 AV값을 예측하는 단계에서 새로운 음악에 대한 음악의 대표 구간을 추출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 음악의 분위기와 폭소노미 태그의 관계의 분석 방법
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제 1항에 있어서,상기 수집한 음악의 AV 데이터를 이용하여 SVR(Support vector regression)을 학습하여 AV 예측 판별 모델을 생성하는 단계에서 SVR 학습에 사용되는 음원의 특징을 추출은 MIRToolbox(엠아이알툴박스) 를 이용하는 것을 특징으로 하는 음악의 분위기와 폭소노미 태그의 관계의 분석 방법
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제 1항에 있어서,상기 음악의 폭소노미 태그의 수집은 last
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제 1항에 있어서, 상기 맵핑 테이블을 생성하는 단계는 폭소노미 태그의 중복 제거 및 폭소노미 태그의 AV 값을 정의하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 음악의 분위기와 폭소노미 태그의 관계의 분석 방법
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제 5항에 있어서,상기 폭소노미 태그의 AV 값을 정의하는 과정은 상기 중복된 폭소노미 태그를 제거한 후, 해당 폭소노미 태그의 음악들의 AV 값을 이용하여 이들의 평균을 폭소노미 태그의 대표 AV 값으로 설정하는 것을 특징으로 하는 음악의 분위기와 폭소노미 태그의 관계의 분석 방법
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8 8
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