• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.2626-2631
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• 2011

CST(C-shape sharp turn)는 물고기가 유영 시 빠른 방향 전환을 위해 물고기 꼬리 부분을 빠르게 C-형태로 구부려 빠르게 방향 전환을 하는 모션을 나타낸다. 그러나 CST와 관련된 모션 궤적 함수는 아직 일반화된 함수가 없다. 본 연구에서는 생물학자들이 실제 물고기의 관측으로부터 나온 순차적인 물고기의 모션 기록을 통하여 CST룰 위한 매우 단순한 모션 함수를 제안하였다. 그리고 이를 모의실험을 통하여 제안된 함수의 유용성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.510-518
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• 2014

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.