KR20200129873A - Test music recommendation apparatus, music source meta data building apparatus - Google Patents

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KR20200129873A KR1020190054918A KR20190054918A KR20200129873A KR 20200129873 A KR20200129873 A KR 20200129873A KR 1020190054918 A KR1020190054918 A KR 1020190054918A KR 20190054918 A KR20190054918 A KR 20190054918A KR 20200129873 A KR20200129873 A KR 20200129873A
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Abstract

The present invention relates to a device for recommending an optimal sound source suitable for a performance test and constructing metadata for various information, which is standard for sound source classification, using collective intelligence. The device comprises: a sound source information unit storing information of learning classification and character classification by sound source; a user information unit storing information of a song for test used by user, a practice frequency by user, and a practice sequence by user; an analysis unit searching for a user using a sound source of similar classification by sound source as a song for test, analyzing the practice frequency of the song for test by user, and analyzing an artist related to the sound source; and a recommendation unit recommending a popular song for test used by many users or artist and automatically recommending other sound sources and artists related to the song for test with a high practice frequency of the user.

Description

실기곡 추천 장치, 음원 메타데이터 구축 장치 {TEST MUSIC RECOMMENDATION APPARATUS, MUSIC SOURCE META DATA BUILDING APPARATUS}Real song recommendation device, sound source metadata construction device {TEST MUSIC RECOMMENDATION APPARATUS, MUSIC SOURCE META DATA BUILDING APPARATUS}

본 발명은 실기곡 추천 장치, 음원 메타데이터 구축 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 음악 실기 시험에 적합한 최적의 음원을 추천하고, 집단지성을 이용하여 음원 분류의 기준이 되는 각종 정보에 대한 메타데이터를 구축하는 장치에 관한 기술이다.The present invention relates to a device for recommending a real song and a device for constructing a sound source metadata, and in more detail, it recommends an optimal sound source suitable for a practical test of music, and metadata for various types of information that is a criterion for sound source classification using collective intelligence. It is a technology about the device to build.

입시, 오디션 등 음악 전공자의 시험, 즉 실기곡에 적합한 음원과 적합하지 않은 음원이 있다. 실기곡에 적합한 음원은 소수인 반면, 적합하지 않은 음원은 다수이다.There are sound sources that are suitable for music majors such as entrance examinations and auditions, that is, sound sources that are suitable for actual music. While there are a few sound sources suitable for actual music, there are a large number of sound sources that are not suitable.

현재 실기곡을 정하기 위해서는 개인이 많은 음악을 청취하며 적합한 음원을 찾아야 한다.In order to determine the current actual song, an individual must listen to a lot of music and find a suitable sound source.

특히, 실기곡은 최신 트랜드나 곡의 음악적 특징 등의 요인에 대응하여 주의깊게 선택해야하는 어려움도 있다.In particular, there is a difficulty in selecting the actual song carefully in response to factors such as the latest trend or the musical characteristics of the song.

한편, 기계학습이 발전하였더라도 현재는 음원을 연대, 성별, 포지션, 장르, 언어, 관련아티스트, 원전의 여부 등 음악 전공자에게 필요한 형태로 자동 분류하는 것이 불가능하다.On the other hand, even if machine learning has developed, it is currently impossible to automatically classify sound sources into the types necessary for music majors, such as age, gender, position, genre, language, related artist, and whether or not the original source exists.

따라서, 음악 전공자가 이용할 수 있는 음원 정보에 대한 데이터베이스가 필요하다.Therefore, there is a need for a database on sound source information that can be used by music majors.

이에 본 발명은 상기와 같은 종래의 제반 문제점을 해소하기 위해 제안된 것으로, 본 발명의 목적은 음악 실기 시험에 적합한 최적의 음원을 추천하고, 집단지성을 이용하여 음원 분류의 기준이 되는 각종 정보에 대한 메타데이터를 구축하는 장치를 제공하는 것을 과제로 한다.Accordingly, the present invention has been proposed in order to solve the problems of the prior art as described above, and an object of the present invention is to recommend an optimal sound source suitable for a music practical test, and to use collective intelligence to provide various information that is a standard for sound source classification. It is an object to provide a device for constructing metadata about a problem.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 기술적 사상에 의한 실기곡 추천 장치는, 음원별 학습분류(수강형태, 실기곡 이용 여부, 연습빈도, 연습 리스트의 시간적 순차 구성), 성격분류(연대, 성별, 포지션, 장르, 장르 연관도, 언어, 아티스트 연관도, 감성 칼라 정보)의 정보를 저장하는 음원정보부; 사용자별 이용 실기곡, 연습빈도 및 연습순서의 정보를 저장하는 사용자 정보부; 음원별로 유사 분류의 음원을 실기곡으로 이용하는 사용자를 탐색하고, 사용자별로 실기곡의 연습 빈도를 분석하며, 음원과 관련된 아티스트를 분석하는 분석부; 및 사용자들이 다수 이용하는 인기 실기곡 또는 인기 아티스트를 추천하고, 사용자의 연습 빈도가 높은 실기곡과 관련된 다른 음원 및 아티스트를 자동으로 추천하는 추천부를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the device for recommending real music according to the technical idea of the present invention includes learning classification by sound source (class type, whether actual music is used, practice frequency, temporal sequential configuration of the practice list), personality classification (age, A sound source information unit that stores information on gender, position, genre, genre association, language, artist association, and emotional color information; A user information unit for storing information on actual songs used for each user, practice frequency, and practice order; An analysis unit that searches for users who use sound sources of similar classification for each sound source as actual songs, analyzes the practice frequency of the actual songs for each user, and analyzes artists related to the sound sources; And a recommendation unit that recommends a popular actual song or popular artist used by many users, and automatically recommends other sound sources and artists related to the actual song with a high frequency of practice by the user.

또한, 상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 기술적 사상에 의한 음원 메타데이터 구축 장치는, 전문가(강사)로부터 음원에 대한 추가정보(연대, 성별, 포지션 장르, 언어, 관련 아티스트, 원전의 여부)를 수신하는 메타데이터 수집부; 음원에 대한 추가정보를 등록한 전문가에게 포인트 보상을 제공하는 보상부; 및 상기 추가정보가 포함된 음원의 정보를 저장하는 저장부를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, in order to achieve the above object, the sound source metadata construction apparatus according to the technical idea of the present invention includes additional information about the sound source (age, gender, position genre, language, related artist, original text) ) A metadata collection unit for receiving; A compensation unit that provides point compensation to experts who have registered additional information on sound sources; And a storage unit for storing information on the sound source including the additional information.

또한, 상기 메타데이터 수집부는, 추가정보가 입력되지 않은 음원은 미분류상태, 복수의 전문가에게서 수신된 추가정보 중 2회 이상 공통되지 않은 특징이 있는 음원은 보류확인상태, 복수의 전문가에게서 수신된 모든 추가정보가 2회 이상 공통된 음원은 분류확인상태로 분류하는 것을 특징으로 할 수 있다.In addition, the metadata collection unit, the sound source for which no additional information is input is in an unclassified state, a sound source with characteristics that are not common more than two times among the additional information received from a plurality of experts is in a pending confirmation state, and Sound sources in which additional information is common at least two times may be characterized in that they are classified in a classification confirmation state.

본 발명에 의한 실기곡 추천 장치, 음원 메타데이터 구축 장치에 따르면,According to the actual song recommendation apparatus and sound source metadata construction apparatus according to the present invention,

첫째, 본 발명을 이용하면 서로 유사한 성향이나 취향을 가진 사용자들 정보를 기반으로 자신의 성향에 알맞은 연급곡을 추천받을 수 있게 된다.First, if the present invention is used, it is possible to recommend an appropriate song for a user's preference based on information of users having similar tendencies or tastes.

둘째, 실기곡이 효과적으로 추천됨에 따라, 종래 강사의 지도하에 실기곡이 지정되고 연습이 이루어지던 연습 환경에서 개인의 주도적인 학습이 가능한 환경의 구축이 가능하게 된다.Second, as the actual songs are effectively recommended, it is possible to establish an environment in which individual-led learning is possible in the practice environment where actual songs are designated and practiced under the guidance of a conventional instructor.

셋째, 입시, 오디션 등의 수강형태에 따라 트렌디하거나 독특한 스타일의 연습곡 선택이 가능하다.Third, it is possible to choose a trendy or unique style of practice songs depending on the type of course you take, such as entrance exams and auditions.

넷째, 이 실시예를 이용하는 잠재된 아티스트라 할 수 있는 수강생층에 대한 최신 트렌드도 분석과 예측이 가능하게 된다.Fourth, it is possible to analyze and predict the latest trends for the student population, which can be said to be potential artists using this embodiment.

다섯째, 음원에 전문가들의 추가정보가 계속 누적되고, 누적되는 정보에 공통되는 정보가 다수이면 해당 음원에 대한 추가정보의 신뢰도도 높아지게 된다.Fifth, additional information of experts continues to accumulate in the sound source, and if there are a large number of information common to the accumulated information, the reliability of the additional information for the corresponding sound source is also increased.

여섯째, 입시, 오디션 등의 학습 형태에 따라 트렌디하거나 독창적인 스타일의 연습곡도 선택이 가능하게 된다.Sixth, it is possible to select a trendy or original style of practice songs depending on the type of learning, such as entrance examination and audition.

일곱째, 종래 어느 한 시점에 실기곡에 대한 분류가 완료된 후에도 미래에 생성되는 음원도 데이터베이스에 효과적으로 추가할 수 있게 된다.Seventh, it is possible to effectively add sound sources generated in the future to the database even after classification of actual songs is completed at any one point in the related art.

아홉째, 본 발명의 실시예에 따른 음원 메타데이터 구축 장치는 음원의 자동 분류가 불가능한 현재에도 집단지성을 이용하여 음원들에 대한 전공자를 위한 전문 데이터베이스를 구축할 수 있게 된다.Ninth, the apparatus for constructing sound source metadata according to an embodiment of the present invention can build a specialized database for a person majoring in sound sources by using collective intelligence even when automatic classification of sound sources is not possible.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 실기곡 추천 장치의 구성을 나타낸 블록도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 음원 메타데이터 구축 장치의 구성을 나타낸 블록도.1 is a block diagram showing the configuration of an apparatus for recommending real music according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram showing the configuration of a sound source metadata construction apparatus according to an embodiment of the present invention.

첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들에 의한 실기곡 추천 장치, 음원 메타데이터 구축 장치에 대하여 상세히 설명한다. 본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.An apparatus for recommending real music and an apparatus for constructing sound source metadata according to embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Since the present invention can apply various changes and have various forms, specific embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail in the text. However, this is not intended to limit the present invention to a specific form of disclosure, it should be understood to include all changes, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention. In describing each drawing, similar reference numerals have been used for similar elements.

또한, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.In addition, unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related technology, and should not be interpreted as an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in this application. Does not.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 실기곡 추천 장치는, 음원별 학습분류, 성격분류의 정보를 저장하는 음원 정보부(130), 사용자별 이용 실기곡 및 연습빈도 정보를 저장하는 사용자 정보부(140), 음원별로 유사 분류의 음원을 실기곡으로 이용하는 사용자를 탐색하고, 사용자별로 실기곡의 연습 빈도를 분석하며, 음원과 관련된 아티스트를 분석하는 분석부(120), 사용자들이 다수 이용하는 인기 실기곡 또는 인기 아티스트를 추천하고, 사용자의 연습 빈도가 높은 실기곡과 관련된 다른 음원 및 아티스트를 자동으로 추천하는 추천부(110)를 포함한다.Referring to FIG. 1, the apparatus for recommending real music according to an embodiment of the present invention includes a sound source information unit 130 for storing information on learning classification and personality classification for each sound source, and a user storing information on actual music and practice frequency used for each user. Information unit 140, an analysis unit 120 that searches for users who use sound sources of similar classification for each sound source as actual songs, analyzes the practice frequency of actual songs for each user, and analyzes artists related to sound sources, popularity used by many users It includes a recommendation unit 110 that recommends the actual song or popular artist, and automatically recommends other sound sources and artists related to the actual song with a high practice frequency of the user.

학습분류에는 수강형태, 실기곡 이용 여부, 연습빈도가 포함된다.Classification of learning includes the type of course, the availability of actual songs, and the frequency of practice.

성격분류에는 연대, 성별, 포지션, 장르, 장르 연관도, 언어, 아티스트 연관도, 감성 칼라 정보가 포함된다.Personality classification includes date, gender, position, genre, genre association, language, artist association, and emotional color information.

이 실시예를 이용하면 서로 유사한 성향이나 취향을 가진 사용자들 정보를 기반으로 자신의 성향에 알맞은 연습곡을 추천받을 수 있게 된다.Using this embodiment, it is possible to recommend a practice song suitable for a user's preference based on information of users having similar preferences or tastes.

실기곡이 효과적으로 추천됨에 따라, 종래 강사의 지도하에 실기곡이 지정되고 연습이 이루어지던 연습 환경에서 개인의 주도적인 학습이 가능한 환경의 구축이 가능하게 된다.As the actual music is effectively recommended, it is possible to establish an environment in which an individual can lead learning in a practice environment in which the actual music is designated and practiced under the guidance of a conventional instructor.

또한, 입시, 오디션 등의 수강형태에 따라 트렌디하거나 독특한 스타일의 연습곡 선택이 가능하다.In addition, you can choose a trendy or unique style of practice songs depending on the type of course you take, such as entrance exams and auditions.

또한, 이 실시예를 이용하는 잠재적인 수강생층에 대한 최신 트렌드도 분석과 예측이 가능하게 된다.In addition, it is possible to analyze and predict the latest trends for potential students using this example.

도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 음원 메타데이터 구축 장치는, 전문가로부터 음원에 대한 추가정보(연대, 성별, 포지션 장르, 언어, 관련 아티스트, 원전의 여부)를 수신하는 메타데이터 수집부(210), 음원에 대한 추가정보를 등록한 전문가에게 포인트 보상을 제공하는 보상부(220), 추가정보가 포함된 음원의 정보를 저장하는 저장부(230)를 포함한다.Referring to FIG. 2, the sound source metadata construction apparatus according to an embodiment of the present invention collects metadata for receiving additional information about the sound source (age, gender, position genre, language, related artist, or not) from an expert. A unit 210, a compensation unit 220 for providing point compensation to experts who have registered additional information on the sound source, and a storage unit 230 for storing information on the sound source including the additional information.

메타데이터 수집부(210)는, 추가정보가 입력되지 않은 음원은 미분류상태, 복수의 전문가에게서 수신된 추가정보 중 2회 이상 공통되지 않은 특징이 있는 음원은 보류확인상태, 복수의 전문가에게서 수신된 모든 추가정보가 2회 이상 공통된 음원은 분류확인상태로 단계적으로 분류한다.The metadata collection unit 210, the sound source for which the additional information is not input is in an unclassified state, the sound source with characteristics that are not common at least two times among the additional information received from a plurality of experts is in a pending confirmation state, and received from a plurality of experts. Sound sources in which all additional information is common more than two times are classified in stages in the state of classification confirmation.

보상부(220)는 미분류상태의 음원에 추가정보들을 최초 입력하는 전문가에게 많은 보상을 부여한다. 미분류상태의 음원에 추가정보들이 1회 입력되면 해당 음원은 보류확인상태가 된다. 또한, 보류확인상태의 음원에 추가정보들을 입력하는 다른 전문가에게 다소 적은 보상을 부여한다. 예를 들어, 미분류상태의 음원에 추가정보를 최초 입력하는 전문가에게 150포인트(두 번째 입력된 추가정보와 상이하면 100포인트), 보류확인상태의 음원에 가장 먼저 추가정보를 더 입력하는 전문가, 즉 음원에 두 번째로 추가정보를 입력한 전문가에게 50포인트, 보류확인상태의 음원에 세 번째 이상의 순서로 추가정보를 더 입력하는 전문가에게 50포인트를 전달할 수 있다.The compensation unit 220 grants a lot of compensation to an expert who initially inputs additional information to an unclassified sound source. When additional information is input once to an unclassified sound source, the sound source is placed in a hold confirmation state. In addition, somewhat less rewards are given to other experts who input additional information to the sound source in the hold confirmation state. For example, 150 points for an expert who first inputs additional information to a sound source in an unclassified state (100 points if it is different from the second input additional information), and an expert who first enters additional information on a sound source in a pending confirmation state. 50 points can be delivered to the expert who inputs additional information the second time in the sound source, and 50 points to the expert who enters additional information in the third or more order of the sound source in the pending confirmation state.

최소 세 번의 추가정보를 받은 후 추가정보의 모든 요소가 2회 이상 일치하면 해당 음원의 추가정보를 확정하고 분류확인상태로 변경한다. 추가정보의 모든 요소가 2회 이상 일치하지 않으면 추가정보들이 2회 이상 일치할 때까지 다른 전문가들에게서 추가정보를 수신한다. 만약, 지정된 시일 내에 추가정보가 확정되지 않으면 관리자의 검토를 받기 위한 상태로 변경되어 관리자에게 전달된다.After receiving the additional information at least three times, if all the elements of the additional information match more than two times, the additional information of the corresponding sound source is confirmed and changed to the classification confirmation status. If all elements of the additional information do not match more than two times, additional information is received from other experts until the additional information matches more than two times. If the additional information is not confirmed within the specified time, it is changed to the status for review by the manager and delivered to the manager.

음원에 전문가들의 추가정보가 계속 누적되고, 누적되는 정보에 공통되는 정보가 다수이면 해당 음원에 대한 추가정보의 신뢰도도 높아지게 된다.If additional information of experts continues to accumulate in the sound source, and if there are many pieces of information common to the accumulated information, the reliability of the additional information on the corresponding sound source is also increased.

또한, 입시, 오디션 등의 학습 형태에 따라 트렌디하거나 독창적인 스타일의 연습곡도 선택이 가능하게 된다.In addition, it is possible to select a trendy or original style of practice songs depending on the type of learning, such as entrance exams and auditions.

또한, 종래 어느 한 시점에 실기곡에 대한 분류가 완료된 후에도 미래에 생성되는 음원도 데이터베이스에 효과적으로 추가할 수 있게 된다.In addition, even after the classification of actual songs is completed at any one point in the related art, sound sources generated in the future can be effectively added to the database.

이와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 음원 메타데이터 구축 장치는 음원의 자동 분류가 불가능한 현재에도 집단지성을 이용하여 음원들에 대한 전공자를 위한 전문 데이터베이스를 구축할 수 있게 된다.As described above, the apparatus for constructing sound source metadata according to an exemplary embodiment of the present invention can build a specialized database for a person majoring in sound sources by using collective intelligence even when automatic classification of sound sources is not possible.

이상에서 본 발명의 바람직한 실시예를 설명하였으나, 본 발명은 다양한 변화와 변경 및 균등물을 사용할 수 있다. 본 발명은 상기 실시예를 적절히 변형하여 동일하게 응용할 수 있음이 명확하다. 따라서 상기 기재 내용은 다음 특허청구범위의 한계에 의해 정해지는 본 발명의 범위를 한정하는 것이 아니다.Although the preferred embodiment of the present invention has been described above, the present invention can use various changes, modifications, and equivalents. It is clear that the present invention can be applied in the same manner by appropriately modifying the above embodiments. Therefore, the above description does not limit the scope of the present invention determined by the limits of the following claims.

100 : 실기곡 추천 장치
110 : 추천부
120 : 분석부
130 : 음원 정보부
140 : 사용자 정보부
200 : 음원 메타데이터 구축 장치
210 : 메타데이터 수집부
220 : 보상부
230 : 정보부100: actual song recommendation device
110: recommendation
120: analysis unit
130: sound source information department
140: user information unit
200: sound source metadata construction device
210: metadata collection unit
220: compensation unit
230: Information Department

Claims (3)

음원별 학습분류(수강형태, 실기곡 이용 여부, 연습빈도, 연습 리스트의 시간적 순차 구성), 성격분류(연대, 성별, 포지션, 장르, 장르 연관도, 언어, 아티스트 연관도, 감성 칼라 정보)의 정보를 저장하는 음원정보부;
사용자별 이용 실기곡, 연습빈도 및 연습순서의 정보를 저장하는 사용자 정보부;
음원별로 유사 분류의 음원을 실기곡으로 이용하는 사용자를 탐색하고, 사용자별로 실기곡의 연습 빈도를 분석하며, 음원과 관련된 아티스트를 분석하는 분석부; 및
사용자들이 다수 이용하는 인기 실기곡 또는 인기 아티스트를 추천하고, 사용자의 연습 빈도가 높은 실기곡과 관련된 다른 음원 및 아티스트를 자동으로 추천하는 추천부를 포함하는 것을 특징으로 하는 실기곡 추천 장치.Classification of learning by sound source (class type, actual song use, practice frequency, temporal sequential composition of practice list), personality classification (agency, gender, position, genre, genre relationship, language, artist association, emotional color information) A sound source information unit for storing information;
A user information unit for storing information on actual songs used for each user, practice frequency, and practice order;
An analysis unit that searches for users who use sound sources of similar classification for each sound source as actual songs, analyzes the practice frequency of the actual songs for each user, and analyzes artists related to the sound sources; And
And a recommendation unit for recommending a popular actual song or popular artist used by many users, and automatically recommending other sound sources and artists related to the actual song with a high frequency of practice by the user. 전문가(강사)로부터 음원에 대한 추가정보(연대, 성별, 포지션 장르, 언어, 관련 아티스트, 원전의 여부)를 수신하는 메타데이터 수집부;
음원에 대한 추가정보를 등록한 전문가에게 포인트 보상을 제공하는 보상부; 및
상기 추가정보가 포함된 음원의 정보를 저장하는 저장부를 포함하는 것을 특징으로 하는 음원 메타데이터 구축 장치.A metadata collection unit for receiving additional information about the sound source (age, gender, position genre, language, related artist, whether or not the original version) from an expert (lecturer);
A compensation unit that provides point compensation to experts who have registered additional information on sound sources; And
And a storage unit for storing information on the sound source including the additional information. 제2항에 있어서, 상기 메타데이터 수집부는,
추가정보가 입력되지 않은 음원은 미분류상태, 복수의 전문가에게서 수신된 추가정보 중 2회 이상 공통되지 않은 특징이 있는 음원은 보류확인상태, 복수의 전문가에게서 수신된 모든 추가정보가 2회 이상 공통된 음원은 분류확인상태로 분류하는 것을 특징으로 하는 음원 메타데이터 구축 장치.The method of claim 2, wherein the metadata collection unit,
Sound sources for which no additional information is entered are unclassified, sound sources with characteristics that are not common more than two times among additional information received from multiple experts are on hold, and all additional information received from multiple experts are in common two or more times Is a sound source metadata construction device, characterized in that the classification is classified in a classification confirmation state.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114529159A (en) * 2022-01-20 2022-05-24 惠州学院 Clothing professional 'learning post butt joint' man-machine interaction education system and method
KR102552867B1 (en) 2022-12-20 2023-07-10 (주)위치스컬쳐 User personality type analysis results using artificial intelligence model customized instrument, instructor, and practice song recommendation method, apparatus and system

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