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A Song Recommendation System Using Personal Emotional Machine Learning Analysis

개인의 감성분석과 머신러닝을 적용한 노래 추천 서비스

  • Kim, Dong Jun (Department of Information and Communication Engineering, Dongguk University) ;
  • Lee, Ji Yeon (Department of Information and Communication Engineering, Dongguk University) ;
  • Jeong, Su Jin (Department of Information and Communication Engineering, Dongguk University) ;
  • Kim, Yoon Jea (Department of Information and Communication Engineering, Dongguk University) ;
  • Kim, Woongsup (Department of Information and Communication Engineering, Dongguk University)
  • 김동준 (동국대학교 정보통신공학과) ;
  • 이지연 (동국대학교 정보통신공학과) ;
  • 정수진 (동국대학교 정보통신공학과) ;
  • 김윤재 (동국대학교 정보통신공학과) ;
  • 김웅섭 (동국대학교 정보통신공학과)
  • Published : 2017.11.01

Abstract

음악은 매장의 분위기를 결정짓는 중요한 요소이다. 그러나 현재 대부분의 매장에서는 음악 스트리밍 사이트에서 추천해주는 플레이리스트 혹은 개인의 취향에 의한 선곡이 이루어지고 있다. 이때 매장의 분위기와 적합하지 않는 곡이 선곡되는 경우가 발생하며 고객들로 하여금 불만스러운 경험을 제공할 수 있는 여지가 있다. 이에 본 연구는 기존의 음악 선곡 시스템을 고객 중심적으로 전환하고자 한다. 고객의 감정 분석, 상황 분석과 머신 러닝을 적용하여 현재 매장의 분위기와 어울리는 음악이 선곡되고 재생될 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : 정보통신기술진흥센터