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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.5
- 수록면
- 63 - 78 (16page)
- DOI
- 10.7838/jsebs.2024.29.2.063
이용수
초록· 키워드
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효과음원은 자연적으로 발생하는 음향현상으로 영화의 분위기를 살리기 위해 사용되거나 사실적 상황을 재현하기 위해 사용되는 소리로 영화나 OTT, 유튜브, 실감 콘텐츠, 오디오북과 같은 콘텐츠에 광범위하게 사용된다. 본 논문에서는 전주정보문화산업진흥원에서 운영하는 한국형 영화 효과음원 오픈 플랫폼 K-SoundLibrary를 통해 수집한 효과음원의 멀티모달 활용을 위해 음원 분석을 통한 영상 추천 방법을 제안한다. 음원 분석을 통한 영상 추천 방법은 1차원인 음원의 원시 신호를 멜-스펙트로그램으로 변환하며, 변환된 데이터를 SVM을 통하여 학습시켜 음원의 분류 모델을 구성한다. 검증을 위해 K-SoundLibrary의 독자적인 데이터 집합을 이용하여 실험을 수행하여 유의미한 결과분석을 도출하였다. SVM 선형 모델과 SVM RBF 모델 두 가지 모델의 분류 결과를 F1 Score로 분석해 봤을 때 각각 0.9949, 0.9977의 결과를 보였다.
목차
초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 배경 이론
3. 효과음원 분석을 통한 영상 추천 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구 방향
References
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UCI(KEPA) : I410-151-24-02-089828057