Implementation of an Online Content BGM Recommendation System Linking Deep Learning-based Emotion Recognition with Multiple Regression Analysis
Abstract
최근 개인 Vlog를 비롯한 다양한 형태의 영상 콘텐츠가 지속적으로 증가하고 있다. 영상 콘텐츠에서 배경음악은 내용 전달과 감정 표현에 있어 중요한 요소로 작용하며, 배경음악의 적절성에 따라 콘텐츠에 대한 시청자의 몰입도는 크게 달라질 수 있다. 따라서 콘텐츠의 내용 및 분위기와 부합하는 배경음악을 신속하게 선택하는 것은 매우 중요한 과제이다. 본 연구에서는 영상에 노출되는 인물의 감정을 분석하고, 도출된 감정 결과를 기반으로 적합한 배경음악을 자동으로 추천하는 시스템을 제안한다. 감정 분석 결과를 배경음악 추천에 활용하기 위해 다중 회귀 기법을 적용하여 음악의 특징값인 Energy와 Valence를 예측하였으며, 이를 기반으로 적합한 음악이 추천되도록 설계하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 방법은 영상 콘텐츠의 분위기에 적합한 배경음악을 효과적으로 추천할 수 있음을 확인하였으며, 사용자 적합성 평가를 통해 실제 콘텐츠 제작 환경에서의 활용 가능성을 검증하였다.
Fields of Study & Subjects
Recommender Systems and Techniques
Music and Audio Processing
Emotion and Mood Recognition
Publication details
- Journal / source
- The Journal of the Korean Institute of Information and Communication Engineering
- Volume
- 30
- Issue
- 1
- Pages
- 20–26
- Publication date
- 31 January 2026
- Language
- EN