국내 연구진이 AI 기반 오디오 복원 기술을 활용하여 짧은 영상 플랫폼의 저작권 침해 문제를 해결하는 새로운 파이프라인을 개발했습니다. 음악 소스 분리(MSS)와 교차 모달 비디오-음악 검색(CMVMR) 기술을 통합한 이 파이프라인은 높은 정확도로 BGM을 제거하고 OST를 복원하며, 새롭게 공개된 OASD-20K 및 OSVAR-160 데이터셋은 향후 연구 발전에 기여할 것으로 기대됩니다.

본 논문은 도심 저고도 환경에서 이기종 UAV 스웜의 효율적인 임무 할당을 위한 CoordField 시스템을 제안합니다. LLM을 이용한 고차원 명령 해석 및 협력 필드 메커니즘을 통해 분산 및 적응형 임무 할당을 구현하여, 임무 수행 범위, 응답 시간, 동적 변화 적응력 향상을 실험적으로 검증했습니다.

Mohamed Moursi, Norbert Wehn, Bilal Hammoud 세 연구자의 논문 "Smart Environmental Monitoring of Marine Pollution using Edge AI"는 드론과 엣지 AI를 활용한 해양 오염 모니터링 시스템을 제시합니다. 압축된 U-Net 아키텍처를 통해 모델 크기를 획기적으로 줄이면서도 높은 정확도를 유지하고, FPGA 기반의 실시간 모니터링을 가능하게 했습니다. 이는 해양 오염 감시 및 대응 기술의 혁신적인 발전을 의미합니다.

Coral Protocol은 여러 AI 에이전트 간의 협업을 위한 개방형 인프라로, 표준화된 메시징, 모듈형 조정, 안전한 팀 구성 기능을 제공하여 '에이전트 인터넷' 구축에 기여할 것으로 기대됩니다. 하지만 보안 및 호환성 문제 등 해결 과제도 존재합니다.

Song, Xie, Wen, Li 등의 연구는 V2X 통신을 정보 센서로 간주하여 협력적 인식의 세 가지 핵심(정보 표현, 융합, 대규모 배포)을 분석하고, 실제 지능형 교통 시스템 적용의 어려움을 강조하며 새로운 패러다임을 제시합니다. 이 연구는 미래 자율주행 및 지능형 교통 시스템 발전에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.