본 논문은 제한된 영역 안의 다수 물고기를 추적하는 방법을 제안한다. 고정된 카메라로 물고기가 있는 수조의 영상을 얻은 다음 실시간으로 얻는 매경영상을 통해 물고기의 이미지만을 얻는다. 이렇게 얻어진 이미지를 ART2 알고리즘을 통해 clustering을 하고 각각의 물고기라 추정되는 cluster와 이전까지 측정되어진 물고기 좌표와의 거리 계산을 통해 각각의 물고기의 개체 인식을 하게 된다. 본 논문에서는 기존의 물고기 이미지를 얻는 방법을 개선하여 다 개체 추적을 위한 깨끗한 개체 이미지를 얻는 방법과, 각 cluster들과 이진 물고기 위치와의 거리계산을 통한 개체 인식 방법에 대해 초점을 맞추었다.
본 논문의 수중로봇 도미(Domi) ver1.0는 관상어용 물고기 로봇 개발을 목표로 연구 개발되었다. 물고기 로봇은 머리, 1단, 2단 몸체와 꼬리부분과 2개의 구동 관절로 구성되어 있다. 물고기 로봇의 추력에 적합한 구동부 선정을 위하여 물고기 로봇 모델링과 유영 해석을 통하여 관절 구동부가 설계되었다. 또한 물고기 로봇의 유영알고리즘은 Lighthill 운동학 해석을 기초로 생체 모방의 유영 근사화 방법을 적용하였다. 설계된 물고기는 수동유영 및 자율운영모드로 동작된다. 수동유영모드는 RF 송수신에 의하여 구현된다. 본 설계된 물고기로봇 도미 ver1.0은 수중 현장시험 평가을 통하여 추력, 내구성, 방수성 등의 성능이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 일반적인 수족관에서 물고기를 관찰하는데 있어서 관찰자가 빠르고 효율적으로 물고기에 대한 정보를 얻을 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 여러 종의 물고기가 살고 있는 수족관 환경에서 처음 보는 관찰자과 쉽게 물고기에 대한 정보를 얻기는 힘들다. 이러한 제약을 효과적으로 개선하기 위하여 반 투영 거울을 사용하는 공간 증강 현실을 위한 영상출력 기법을 이용한다. 이때 피사체의 위치 정보를 얻기 위해 배경인 수족관영상과 피사체인 물고기영상을 분리한 후 물고기의 깊이 정보 값을 추출하기 위하여 호모그래피 행렬을 이용하고 보정된 이미지를 계산 한다. 실험결과 본 논문에서 제안한 방법을 통해 구축한 이 시스템으로 관찰자는 각각의 물고기들에 대한 정보를 반응형 Annotation으로 쉽게 얻을 수 있었다.
물고기와 수중환경의 상호작용과 물고기의 사실적인 움직임 표현은 가상 수족관을 구축할 때 매우 중요한 요소이다. 일반적으로 가상 수족관의 물고기 움직임은 3D 저작도구를 이용하여 일정한 형태의 움직임을 단순히 반복하는 유영을 보여 왔다. 본 논문에서는 물고기의 유영을 생물학적으로 분류하여 추진과 회전 특성을 분석하고, 각각의 특징에 따른 가상 물고기의 기본유영과 회전유영 생성 방법을 제안한다. 제안 방법은 사용자의 제어에 따라 다양하고 자연스러운 물고기 움직임을 생성함으로써 수중환경을 효과적으로 표현할 수 있고, 상호작용 인터페이스와 함께 사용하여 체험형 가상 수족관의 몰입감을 높일 수 있을 것이다.
본 연구에서는 유체 속에서의 로봇의 방향전환 메커니즘의 성능을 개선하고 최적화하기 위하여 물 속 자연환경에 최적화되어 있는 물고기의 CST(CST:C-shape sharp turn) 패턴을 모방하여 물고기 로봇의 꼬리 관절 궤적을 신경회로망(neural network)을 사용하여 제안하였다. 물고기의 CST 패턴을 모방하기 위해 CST 패턴을 순차적으로 기록한 정보를 수치적으로 변환하여 좌표 데이터를 생성하고 함수화하였다. 함수화된 모션 함수를 물고기 로봇의 상대 관절각으로 변환하였으나, 구해진 상대 관절 궤적은 잉어의 순차적 기록에 의해 구해진 각도이므로 분해능이 떨어져 실제 물고기 로봇의 제어에 적용하기 어렵다. 그러므로 상대 관절 궤적을 일반화 기능이 뛰어난 신경회로망을 사용하여 보간하고 물고기 로봇에 적용하였다. 모의실험을 통하여 신경회로망을 이용한 상대 관절 궤적 함수가 고차의 다항식 궤적 함수에 비하여 물고기 로봇의 CST 모션에 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.
이 논문에서는 최소의 배터리를 소비하여 물고기 로봇을 구동하고, 물고기와 같은 유연한 운동을 할 수 있는 생체 모방(biomimetic) 물고기 로봇의 설계, 제작, 제어에 관하여 제안 하였다. 두 개 모터를 적용하여 물고기와 같이 유연하게 움직일 수 있는 방법을 제시 하였다. 중성 부력을 유지하는 방법과 빠르게 잠영하고, 방향을 전환 하기 위한 방법을 제시 하였다. 로봇 물고기의 꼬리는 유연한 움직임을 만들기 위하여 폴리머 재질을 사용하여 만들었다. 꼬리 내부는 관절과 강선으로 구성된다. 로봇 물고기에 척추에 해당하는 우레탄 골격과 관절을 이루는 핀에 연결된 강선을 당겨 꼬리에 정현파 명령을 주어 물고기와 비슷한 유영을 할 수 있도록 하였으며, 부력 조절 장치를 설치하였으며, 이 부력 조절 장치를 이용하여 물고기 로봇이 상승, 하강을 할 수 있도록 하였다.
물고기 로봇 연구는 몸체 및 꼬리 관절 궤적의 크기나 주파수의 크기에 따른 로봇의 추력 비교 또는 꼬리 관절 궤적을 적절한 함수로 선정하여 물고기 로봇의 빠른 회전 등과 관련된 연구가 주를 이루고 있다. 본 연구에서는 물고기 로봇이 추력을 받아 앞으로 유영할 경우, 로봇의 몸체 및 꼬리 관절이 사인파와 같이 좌, 우로 요동치며 움직이므로 피드백 제어를 행하기 어렵다. 따라서 물고기 로봇의 경로에 기초한 가상의 위치를 검출하고, 검출된 위치를 사용하여 주어진 경로 위의 예견 점(look-ahead point)을 기준으로 방향 오차를 정의하여 물고기 로봇이 경로를 추종하도록 제어기를 설계하였다. 모의실험 결과 제안된 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.
가상현실에서 가장 중요한 실제감은 가상공간상의 객체들과의 상호작용이 얼마나 사실적인가에 따라 결정된다. 본 논문에서는 가상물고기의 움직임을 더 사실적으로 만들기 위해서 기존의 제한적인 물고기 AI 움직임을 사용자에 의해 제어구조를 제안한다. 이는 현재 개발중인 스쿠버 다이버 시뮬레이터 "Virtual Scuba"를 구현하는 중요한 요소로 사용자와 물고기의 상호작용으로 다양하고 복잡한 사실적인 움직임을 만들 수 있다.
본 논문에서는 컴퓨터 비젼의 기술을 이용하여 생태학적인 실험을 위한 기반으로 물고기를 추적하는 방법을 보여준다. 특히 최적의 배경 이미지를 구하여서 그것을 바탕으로 차영상의 기법을 사용하여 인하는 물체(object), 여기서는 물고기만을 얻는다. 그리고 나서 기존의 신경회로망 기법인 ART2를 사용하여서 그 물고기의 영역을 클러스터링하여서 Object의 좌표를 획득한다. 배경이미지를 이용하여 배경을 제외한 object만 난은 영상을 얻는 방법은 기존의 연구에도 많다. 그러나 이 논문의 방식은 더욱더 그 물체의 윤곽을 뚜렷하게 나타내고, 간단한 방법을 소개하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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