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한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2025년도 춘계종합학술대회 논문집 제29권 제1호
발행연도
수록면
255 - 258 (4page)

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초록· 키워드

연구는 기존 음악 추천 시스템의 한계를 극복하기 위해 감정 기반 음악 추천 시스템을 제안하는데 목적이 있다. 즉, 현재 주요 음악 스트리밍 플랫폼은 사용자의 청취 이력과 메타데이터를 기반으로 추천을 제공하지만, 실시간 감정과 상황을 반영하지 못하는 한계가 있다. 이에 따라 본 연구는 생성형 AI(Generative AI)를 활용하여 노래 가사의 감정을 분석하고, 사용자 감정에 맞춘 음악을 추천하는 시스템을 구축하였다. 구체적으로, 본 연구에서는 멜론(Melon) 등의 인기 차트 곡의 가사 데이터를 수집하여 분석에 활용하였으며, 허깅 페이스(Hugging Face) 플랫폼의 모델을 활용하여 가사 데이터를 감정별로 분류하고, 감정 분류 성능 향상을 위해 파인튜닝을 진행하였다. 이를 통해 사용자가 선택한 감정 키워드에 맞는 음악을 추천하는 시스템을 설계하고, 기존 메타데이터 중심 접근법보다 정교한 개인화된 추천 경험을 제공할 수 있음을 확인하였다. 따라서, 본 연구는 음악 서비스에만 적용될 뿐만 아니라 웰니스 분야, 교육 분야 등 다양한 분야에서 응용 가능성을 보여줄 것으로 기대하며, 또한, 감정 기반 AI서비스 개발을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
#Lyric Sentiment Analysis #Music Recommendation System #Generative Al #Personalized Recommendation #Fine-tuning
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목차

  1. I. 서론
  2. II. 선행연구
  3. III. 연구 방법론
  4. IV. 결론
  5. References

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