지난 5월 16일 디지털 악보 거래 플랫폼 운영사 ‘엠피에이지’가 카이스트(KAIST) 음악･오디오 컴퓨팅랩(MACLab)과 공동 연구 계약을 체결했다고 밝혔다. 두 기관은 ‘연주 난이도 기반 AI 악보 시스템’ 관련 연구를 진행할 계획이다. 이번 공동 연구를 통해 엠피에이지와 카이스트 MACLab은 각자의 전문성을 바탕으로 피아노 연주의 난이도를 예측하는 알고리즘 개발과 데이터 분석에 집중한다. 이를 통해 연주자 실력에 맞춰 난이도를 조정해주는 시스템을 구축하기로 했다. MACLab은 남주한 카이스트 문화기술대학원 교수가 이끌고 있다. 남주한 교수는 연구원들과 함께 ▲음악 정보 검색 ▲오디오 신호 처리 ▲음악 연주 및 생성 관련 다양한 음악 AI 연구를 진행해왔다. 악기 연습 시 개인의 수준에 적합한 악보를 제공하는 것은 연주 실력 향상의 핵심 요소로 알려져 있다. 엠피에이지와 MACLab은 AI 기술을 활용해 악보의 난이도를 자동 분석, 음악 교육의 접근성을 높이고 연주자의 실력 향상에 실질적 도움을 제공할 예정이다. 특히 악보를 음표 단위로 분해･디지털화하는 ‘토크나이제이션’ 기술을 적용한다. 악보 난이도에 따른 음표 배열, 리듬의 복잡성, 테크닉 요구
윤용진 카이스트 기계공학과 교수팀은 최상위 저널인 '어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈<Advanced Functional Materials (Impact Factor: 19.924)>에 자가 치유 물질 기반의 3D 프린팅 기술(Self-Healing Materials for 3D Printing)에 관한 연구 동향을 발표했다. 이 연구는 3D 프린팅 구조물의 내구성과 수명을 크게 향상시키는 자가 치유 재료에 대한 포괄적인 분석을 제공한 최초의 리뷰로 평가받고 있다. 재료를 한 번에 한 층(layer)씩 겹겹이 쌓아서 고체 구조물을 만드는 적층 제조 3D 프린팅 기술은 복잡한 구조물을 쉽게 만들고 주문형 제조를 가능하게 만들었다. 3D 프린팅 기술의 급속한 발전과 가용성 확대는 제한된 재료를 사용하던 방식에서 벗어나 새로운 재료를 개발하기 위한 노력에도 진전을 가져왔다. 특히 3D 프린팅에 사용되는 재료의 내구성과 신뢰성을 높이는 위해 자가 치유(SH, Self-Healing) 재료가 유망한 솔루션으로 떠올랐다. 자가 치유 폴리머(고분자량 화합물)는 구조물에 손상을 입었을 때 자율적으로 손상을 복구하는 능력 때문에 상당한 관심을 불러일으켰다. 자가 치유
"장애인 보조로봇 슈트 납신다." 공경철 카이스트(KAIST) 기계공학과 교수가 나동욱 연세대학교 의과대학 세브란스병원 교수와 공동 개발한 웨어러블 로봇인 '워크온슈트 4' 및 사이배슬론(Cybathlon) 2020' 대회에 출전할 선수를 15일 공개했다. '워크온슈트 4'는 사이배슬론 2020에 출전하기 위해 새롭게 개발한 모델로 두 다리를 감싸는 외골격형 로봇이다. 모터를 이용한 힘으로 하반신을 전혀 사용하지 못하는 장애인들의 움직임을 보조할 수 있다. 일어나 걷는 등의 기본적인 동작은 물론 계단·오르막-내리막·옆경사·문 열기·험지 등 일상생활에서 자주 접하게 되는 장애물을 극복할 수 있도록 제작됐다. '워크온슈트 4'는 하반신 마비 장애인들이 웨어러블 로봇을 착용하고 장시간 걷거나 설 수 있도록 월등하게 기능을 끌어올렸고 연속보행 시 1분당 40m 이상을 걸을 수 있게 된 성과도 거뒀다. 이는, 시간당 2~4km 가량을 걷는 비장애인의 정상 보행 속도와 견줄만한 수준으로 그동안 전 세계적으로 보고된 하반신 완전 마비 장애인의 보행 기록 중 가장 빠른 속도다. 한편, 한국을 대표해 올해 개최 예정인 `사이배슬론 2020'에 출전할 선수들은 지난 2월 카이
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