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강동환 (강릉원주대학교) 김동운 (강릉원주대학교) 이윤형 (강릉원주대학교) 김태균 (강릉원주대학교) 김태민 (강릉원주대학교) 강태원 (강릉원주대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.6
수록면
898 - 901 (4page)

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이 논문은 사용자가 피아노 악보를 입력하면, 해당 악보의 특성을 분석하고 모델이 미리 학습한 악보 중 유사한 특징을 갖는 악보를 추천하는 시스템에 관한 것이다. 모델은 VGG16을 사용한 전이 학습을 통해 미리 준비한 악보들의 특징을 추출하여 벡터 형태로 유지한다. 사용자가 쿼리로 악보 이미지를 입력하면, 학습 모델이 입력 이미지의 특징을 추출한 후, 추천 시스템 알고리즘을 사용해 악보를 추천하게 하였다. 모델 학습을 위해 원시 악보 이미지 데이터 345개를 전처리 과정을 거쳐 필터링된 악보 이미지로 가공했다. 가공된 데이터 중 80%는 모델 학습용 데이터, 20%는 테스트용 쿼리 이미지 데이터로 사용했다. 테스트용 쿼리 악보 이미지를 입력하면 이미지의 특성을 추출하고 학습된 악보의 특징 벡터에 대한 유사도를 측정하여 유사도가 높은 악보 10개를 추천 대상으로 선정한다. 선정된 악보들의 유사도는 평균 80.2977%를 나타냈다.
#Deep learning #CNN #Recommender System #Sheet music

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 전이학습을 통한 특징 추출과 추천 시스템
Ⅲ. 결론
참고문헌

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