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저자정보
박세현 (전북대학교) 이소원 (전북대학교) 현준서 (전북대학교) 이지현 (전북대학교) 김순태 (전북대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.5
수록면
456 - 459 (4page)

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노래방에서 평소 듣던 노래를 부를 때 생각과는 달리 부르기 힘들다는 불편함이 발생하곤 한다. 본 논문에서는 이러한 문제 상황을 해소하기 위해 사용자의 음역대에 적합한 노래 및 키 설정을 추천하는 “노래방 키추천 시스템”을 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자 맞춤 노래 및 키 추천을 위해 노래방 악보 데이터와 사용자의 입력값을 기반한 사용자 데이터를 정규화 한 후, Kullback-Leibler Divergence를 기반으로 실제 노래방 악보 확률분포와 사용자가 설정한 음역대의 확률분포를 정량적으로 비교한다. 이러한 시스템을 사용함으로써 노래방에서 겪는 불편함을 해소할 수 있기를 기대한다.
#Recommendation System #Kullback-Leibler Divergence #Sheet Music Data #Data Analyzing #Music XML Parsing

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Kullback-Leibler Divergence
Ⅲ. 추천 시스템 설계 및 구현
Ⅳ. 결론
참고문헌

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