음악 창작자가 초기 아이디어를 생각하거나 창작 중간 막힐 때, 이를 같이 해결해 주고 다양한 음악적 방향 탐색에 실질적인 도움을 주는 동료가 있다면 얼마나 좋을까? KAIST 연구진이 이런 음악 창작을 돕는 동료 작가와 같은 AI 기술을 개발했다.
KAIST(총장 이광형)는 전기및전자공학부 이성주 교수 연구팀이 AI 기반 음악 창작 지원 시스템 어뮤즈(Amuse)를 개발하였다. 이 연구 결과는 4월 26일부터 5월 1일까지 일본 요코하마에서 열린 인간-컴퓨터 상호작용 분야 세계 최고 권위의 국제학술대회인 CHI(ACM Conference on Human Factors in Computing Systems)에서 전체 논문 중 상위 1%에게만 수여되는 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상했다고 7일 밝혔다.

< (왼쪽부터) 카네기 멜런대 크리스 도너휴 교수, 전기및전자공학부 김예원 박사과정, 이성주 교수 >
이성주 교수 연구팀이 개발한 어뮤즈(Amuse) 시스템은 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 다양한 형식의 영감을 입력하면 이를 화성 구조(코드 진행)로 변환해 작곡을 지원해 주는 AI 기반 시스템이다.
예를 들어, 사용자가 ‘따뜻한 여름 해변의 기억’과 같은 문구나 이미지, 사운드 클립을 입력하면, 어뮤즈는 해당 영감에 어울리는 코드 진행을 자동으로 생성해 제안한다.
기존의 생성 AI와 달리, 어뮤즈는 사용자의 창작 흐름을 존중하고, AI의 제안을 유연하게 통합·수정할 수 있는 상호작용 방식을 통해 창의적 탐색을 자연스럽게 유도한다는 점에서 차별성을 갖는다.
어뮤즈 시스템의 핵심 기술은 대형 언어 모델의 이용해 사용자의 영감으로 프롬프트에 입력한 글자 따라 이에 어울리는 음악 코드를 생성하고, 실제 음악 데이터를 학습한 AI 모델이 부자연스럽거나 어색한 결과는 걸러내는(리젝션 샘플링) 과정을 거쳐 결합한 두 가지 방법을 자연스럽게 이어 재현하는 하이브리드 생성 방식이다.

< 그림. 어뮤즈(Amuse)의 시스템 구성. 사용자 입력으로부터 음악 키워드를 추출한 뒤, 대형 언어 모델 기반 코드 진행을 생성하고 리젝션 샘플링으로 정제한다(왼쪽). 오디오 입력으로부터 코드 추출도 가능하다(오른쪽). 하단은 생성된 코드의 화성 구조를 시각화한 예시이다. >
연구팀은 실제 뮤지션들을 대상으로 한 사용자 연구를 수행하여, 어뮤즈가 단순한 음악 생성 AI가 아닌, 사람과 AI가 협업하는 창작 동반자(Co-Creative AI)로서의 가능성이 높다는 평가를 받았다.
KAIST 전기 및 전자공학부 박사과정 김예원, 이성주 교수, 카네기 멜런 대학의 크리스 도너휴(Chris Donahue) 교수가 참여한 해당 논문은 학계 및 산업계 모두의 창의적 AI 시스템 설계의 가능성을 보여주었다.
※ 논문명 : Amuse: Human-AI Collaborative Songwriting with Multimodal Inspirations DOI : https://doi.org/10.1145/3706598.3713818
※ 연구 데모 영상: https://youtu.be/udilkRSnftI?si=FNXccC9EjxHOCrm1
※ 연구 홈페이지: https://nmsl.kaist.ac.kr/projects/amuse/
이성주 교수는 “ 최근 생성형 AI 기술은 저작권이 있는 콘텐츠를 그대로 모방하여 창작자의 저작권을 침해하거나, 창작자의 의도와는 무관하게 일방향으로 결과물을 생성한다는 점에서 우려를 낳고 있다. 이에 연구팀은 이러한 흐름에 문제 의식을 가지고, 창작자가 실제로 필요로 하는 것이 무엇인지에 주목하며 창작자 중심의 AI 시스템 설계에 주안점을 두었다.”라고 말했다.
이어 ”어뮤즈는 창작자의 주도권을 유지한 채, 인공지능과의 협업 가능성을 탐색하는 시도로, 향후 음악 창작 도구와 생성형 AI 시스템의 개발에 있어 보다 창작자 친화적인 방향을 제시하는 출발점이 될 것으로 기대된다.“라고 설명했다.
이 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었다.(RS-2024-00337007)
육상 등 올림픽 종목의 로봇 경기에서 인간의 기록을 넘어서는 휴머노이드가 등장하고, 일부 제조 현장에서도 시범 적용이 시작됐다. 피지컬 AI에 대한 기대가 커지고 있지만, 우리 대학이 바라보는 무대는 경기장이나 일부 공장에 머물지 않는다. 우리 대학은 피지컬 AI를 다양한 산업과 일상에서 쓰이는 기술로 확장해 대한민국의 미래 산업으로 키우겠다는 비전을 선포했다. 우리 대학은 10월 13일 대전 본원 KI빌딩에서 ‘Physical AI KOREA 2026’을 개최했다. 이 자리에서 제조업은 물론 의료·국방·물류·일상에 적용할 수 있고, 다양한 기업이 활용할 수 있는 피지컬 AI 플랫폼 기술과 연구·교육·창업 전략을 발표했다. 배충식 총장은 “피지컬 AI의 승부는 로봇이 사람을 얼마나 닮았느냐가 아니라, 현실 세계를 이해하고 움직이는 AI를 얼마나 다양한 현장에서 구현하느냐에 달려 있다
2026-10-13얇고 가벼운 구조로 소음을 줄이고, 무선충전 장치의 무게를 낮추며, 로봇이 스스로 이동하면서 작업하도록 돕는 기술. 우리 대학 연구실에서 개발한 기술을 만나고, 기업의 제품과 공정에 어떻게 활용할지 연구진과 직접 이야기할 수 있는 자리가 열린다. 우리 대학은 서울 코엑스(COEX)에서 열리는 KES 2026(한국전자전)과 연계해 10월 13일 ‘2026 KAIST 테크 페어(Tech Fair)’를 개최한다고 12일 밝혔다. 이번 행사에서는 6개 사업화 유망기술과 교원창업기업 4개사의 제품·서비스를 소개하고, 기술이전과 공동연구를 위한 상담을 진행한다. 배충식 총장은 “KAIST가 지향하는 ‘Beyond Laboratory’는 우수한 연구성과가 연구실에 머물지 않고 산업과 사회의 실질적인 가치로 이어지도록 하는 것”이라며, “이번 Tech Fair가 KAIST의 혁신적인 기술과 산업계의 수요
2026-10-12회사 규정이 바뀌어 새 문서가 올라왔는데도 사내 AI가 예전 규정을 찾아 답한다면 어떨까. 새로운 정보가 계속 추가되고 오래된 정보가 사라지면, AI는 정답이 되는 자료가 있어도 이를 제대로 찾지 못할 수 있다. 우리 대학 연구진이 데이터가 계속 바뀌어도 필요한 정보까지 찾아가는 ‘검색 길’을 유지해, AI가 최신 정보를 더 정확하고 빠르게 찾는 기술을 개발했다. 우리 대학은 전산학부 김민수 교수 연구팀이 데이터가 지속적으로 추가되고 삭제되는 환경에서도 높은 검색 정확도를 안정적으로 유지하는 동적 벡터 검색 기술인 ‘콘다(CONDA, Connectivity-Aware Dynamic Index)’를 개발했다고 5일 밝혔다. 생성형 AI는 학습이 끝난 뒤 새롭게 등장한 정보를 스스로 알지 못한다. 이를 보완하기 위해 최신 뉴스나 기업 내부 문서 등을 검색해 답변에 활용하는 ‘검색증강생성(RAG·Retrieval-A
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2026-09-22