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The research aims to create a quantitative recommendation system for advertising music based on generational acoustic features.

April 10, 2026Open Access

A Candidate Song Recommendation System for Commercial Music Based on Generational Music Profiling Using Acoustic Features

Key Points

The research aims to create a quantitative recommendation system for advertising music based on generational acoustic features.
Analyzed popular songs from the 1960s to 2024 using acoustic features like MFCC and Chromagram.
Constructed generational sound profiles and ad music profiles from data collected.
Extracted metrics such as RMS Energy and ZCR to compare musical characteristics.
Identified trends of increasing brightness and energy density in music over generations.
Established complexity in harmonic structure as music progressed through the decades.
Provided top 3 candidate songs for ad music based on generational sound profiles.

Abstract

디지털 미디어 환경의 고도화로 광고 음악은 소비자의 감정과 기억을 자극하는 핵심 요소로 주목받고 있으나, 실제 제작 과정에서는 제작자의 경험과 직관에 의존하는 경향이 강해 객관적 설계 기준이 부족한 실정이다. 본 연구는 음향 지표 기반 세대별 음악 프로파일링을 통해 광고 음악 후보곡을 정량적으로 추천하는 데이터 기반 방법론을 제안한다. 1960년대부터 2024년까지 세대별 인기곡 30곡과 광고 음악 30곡을 대상으로 MFCC, Chromagram, Tonnetz, RMS Energy, ZCR을 추출하여 세대별 평균 사운드 프로파일과 광고 음악 평균 프로파일을 구축하였다. 분석 결과, 현대로 갈수록 음색의 밝기와 에너지 밀집도가 강화되고 화성 구조의 복잡성이 증가하는 경향이 확인되었으며, 광고 음악 평균 프로파일을 기준으로 세대별 상위 3곡의 후보곡을 도출하여 실제 광고 제작 시 참고 트랙으로 활용할 수 있도록 하였다. 본 연구는 세대별 음악 특성과 광고 음악 특성을 동시에 반영한 객관적이고 재현 가능한 광고 음악 추천 기준을 제시한다는 점에서 의의가 있다.

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Authors

Sung-gyun Oh

Hanbyul Kim

Daeseong Lee

Journals

The Journal of the Korean Institute of Information and Communication Engineering

A Candidate Song Recommendation System for Commercial Music Based on Generational Music Profiling Using Acoustic Features

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