• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제2권2호
• /
• pp.106-112
• /
• 2007

최근 애니메이션 분야의 군중 환경은 디지털 산업에 필수적인 요소이다. 군중 애니메이션은 가상환경에 존재하는 다수의 캐릭터 움직임을 보다 사실적으로, 보다 효율적으로 보다 쉽게 제공하기 위해 장면의 사실성, 시스템의 성능 그리고 사용자와의 상호작용성 중의 일부를 초점으로 연구되는 캐릭터 애니메이션 기술로 정의한다. 가상환경에서 군중이 이동을 자연스럽게 표현하기 위해서는 군중에 대한 행동 패턴을 설정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 가상 해저환경에 존재하는 다수의 물고기들의 군중 행동 패턴을 설계하고, FSM 군중 행동 시뮬레이터 시스템을 개발하여 메시 수, 프레임 수, 시간 등의 조건을 비교 분석한다.

• 환경생물
• /
• 제31권1호
• /
• pp.45-52
• /
• 2013

제주도 서귀포시 문섬 (새끼섬)에서 2009년 4월부터 2010년 10월까지 총 5차례에 걸쳐 어류를 수중 조사하였다. 조사방법은 스킨스쿠버에 의해 뜰채와 소형그물을 이용하여 채집하였고, 채집이 불가능한 어류는 수중카메라를 이용하여 촬영을 하였다. 본 연구해역에서 확인된 어류는 모두 11목 39과 73속 91종이었다. 이 가운데 농 어목 어류가 54종으로 전체 출현 종 수의 59%를 차지하였으며, 다음은 쏨벵이목 어류가 19종으로 20.8%이었다. 이 가운데 망둑어과의 Amblyeleotris속 어류는 우리나라에서 처음 확인된 어종이다. 유영어류와 저서어류의 비율은 45 : 55로 저서어류가 많았고, 저서어류는 유영어류에 비해 단독으로 생활하는 어류의 비율이 무리를 지어 생활하는 어류보다 훨씬 높았다.

• 수산해양기술연구
• /
• 제34권2호
• /
• pp.174-184
• /
• 1998

In order to accumulate fundamental. data for control of fishes’ behavior at the real fishing ground, the fitness of the numerical model for describing the behavior of fishes was examined by the marine fish. Mullet, Mugil cephalus were used as experimental fishes. The numerical model of fishes’ behavior presented in our earlier paper was modified on the vertical movement of fish school. For the comparision of parameters of the modified numerical model between mullet and rainbow trout, the estimated values of parameters were identified with dimension. The fitness of the modified numerical model was examined by the comparision between experiment and simulation on the several indexes represented by fishes’ swimming characteristics. The obtained result are summarized a follows : 1. The non-dimensional parameter a’ of propulsive force and kb’ of interactive force by the experiment without model net showed a similarity, but the non-dimensional parameter k sub(c’) of schooling force for rainbow trout was lager than one for mullet and the non-dimensional parameter k sub(w’) of repulsive force for mullet was lager than one for rainbow trout. 2. The non-dimensional parameter a’ and k sub(b’) for rainbow trout by the experiment with model net were a little lager than ones for mullet, but non-dimensional parameter k sub(c’) and k sub(w’) for mullet were lager than ones for rainbow trout. 3. The non-dimensional parameter k sub(c’) and k sub(b’) showed the largest and the smallest value among the non-dimensional parameters for rainbow trout and mullet, respectively. 4. The fitness of the modified numerical model was confirmed by means of the compulsion between experiment and simulation on the swimming trajectory of fishes, the mean distance of individual from wall, the mean swimming speed, the mean swimming depth and the mean distance between the nearest individuals. Especially, the similarity of mean swimming depth was improved by using the modified numerical model.

• 수산해양기술연구
• /
• 제36권2호
• /
• pp.96-104
• /
• 2000

본 연구에서는 저자 등이 개발한 인공해저를 대상으로 어류의 위집행동 및 분포구조를 잠수관찰 및 어군탐지기를 이용하여 조사하였다. 인공해저와 같은 해양구조물 주변에서의 군집구조를 파악하는 것은 인공어초의 위집기구 연구에 중요한 사항이다. 연구에서 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 잠수관찰에 의하면 어류의 분포층은 인공해저의 구조와 밀접한 관계를 가지고 있어, 표층 해저면에서는 회유성 어종인 고등어, 전갱이가 군을 형성하여 일시적으로 위집되었다. 한편, 중층 시험 어초 부근에는 정착성 어종인 돌돔, 붉바리, 돔감펭볼락 등이 군을 형성 장시간 체류하는 것이 관찰되어, 이들 어류는 인공어초를 먹이장소 또는 휴식공간으로 긴밀하게 이용하고 있다고 판단되었다. 2. 어군탐지기를 사용하여 인공해저 주변을 24시간 항주조사 한 결과, 어류의 행동생태는 일출몰 시각의 전후로 변화하는 것을 알 수 있었다. 주간에 군을 형성하여 인공해저의 중$.$저층 부근에서 유영하던 어군에코는 야간에는 분산형태로 표층부근에 폭 넓게 산재하고 있어, 어군의 일주행동이 분명하게 밝혀졌다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제6권2호
• /
• pp.332-339
• /
• 2003

경험적 탐색(Modem Heuristics) 방법을 이용하여 복잡한 문제들의 근사해를 구하는 것이 가능하여졌다. 최근 제시된 Particle Swarm Optimization은 경험적 탐색 방법중의 하나로써 조류나 어류 등의 생물의 무리가 각각의 개체가 가지고 있는 정보를 공유해가며 먹이를 찾아가는 과정을 모의한 것이다. 그러나, 다양한 문제들의 근사해를 구하기 위해 Particle Swarm Optimization 방법을 이용하여 왔지만 해를 탐색하는 과정을 보여주기 위한 시도는 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 Particle Swarm Optimization의 탐색과정을 가시화 하는 것을 목적으로 한다. 가시화 하는 작업을 통해 그 탐색 능력을 시각적으로 파악하는 것이 가능하며 해결방법에 관한 이해를 돕고 교육적 효과도 기대 가능하다.

• 수산해양기술연구
• /
• 제31권4호
• /
• pp.307-325
• /
• 1995

어군행동의 추정 및 제어등을 위한 기초자료의 제공과 어군행동의 모델링 기법을 현장에 적용하기 위한 가능성을 모색하기 위하여 어군행동을 나타내는 수치모델을 작성하고 유속이 있는 실험수조에서 유영하는 무지개송어를 대상으로 개체 및 어군의 3차원 위치 시계열 데이타를 이용하여 어군행동을 나타내는 수치 모델의 파라메터를 최소자승법으로 추정하였다. 어군행동을 나타내는 수치모델의 개체수 및 유속에 따른 파라메터 값의 변화를 조사하기 위하여 추정한 파라메터 값을 평균이 0이고, 분산이 1되게 파라메터를 표준화하여 비교한 결과를 요약하면 다음과 같다. (1) 개체의 전방추진력의 크기를 나타내는 파라메터 $a^*$는 개체수 및 유속이 증가함에 따라 대체로 작아지는 경향을 나타내었다. (2) 개체 사이의 영향력의 크기를 나타내는 파라메터 ${k_b}^*$는 개체수가 많아짐에 따라 대체로 커지는 경향을 나타내었으나, 유속이 빠를수록 대체로 작아지는 것으로 나타났다. (3) 성군력의 크기를 나타내는 파라메터 ${k_c}^*$는 개체수 및 유속이 증가함에 따라 대체로 커지는 경향을 나타내었다. (4) 수조의 벽이나 바닥 등에 대한 반발력의 크기를 나타내는 파라메터 ${\mid}{k_w}^{+*}{\mid}$는 개체수가 많아짐에 따라 다소 커졌으나, 유속이 빠를수록 작아지는 것으로 나타났다. (5) 수조의 벽이나 바닥등에 대한 유인력의 크기를 나타내는 파라메터 ${\mid}{k_w}^{+*}{\mid}$는 개체수에 관계없이 대체로 일정한 것으로 나타났으나, 유속이 빠를수록 대체로 커지는 경향을 나타내었다. (6) 저항력의 크기를 나타내는 파라메터 $v^{*}$는 개체수가 많아짐에 따라 다소 커지는 경향을 나타내었으나, 유속이 빠를수록 작아지는 것으로 나타났다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제3권4호
• /
• pp.35-41
• /
• 2002

복잡한 문제들의 근사해를 구하기 위하여 최근 다양한 방법들이 소개되고 있다. 이러한 방법들은 주로 금속의 서랭(Annealing)에 의해 금속분자의 에너지가 최저점에 도달하는 과정을 모의실험한 최적화 기법(Simulated Annealing), 생물의 적자생존(Survival of Fittest)과정을 이용한 최적화 기법인 유전적 알고리즘(Genetic Algorithm)등 물리적 현상이나 생물 ?생명에 관련된 모의를 최적화 문제에 응용한 방법들이다. 최근에 소개된 Particle Swarm Optimization(PSO)는 주로 조류나 어류등의 생물의 무리가 각각의 개체가 가지고 있는 정보를 공유해가며 먹이를 찾아가는 과정을 모의한 기법이다. 하지만, 이 기법의 탐색과정이 명확하게 밝혀져 있지 않다. 본 논문에서는 PSO의 탐색과정을 가시화 하는 것을 목적으로 한다. 탐색과정을 가시화 하는 작업을 통해 그 탐색 능력을 시각적으로 파악하는 것이 가능하며 기법에 관한 이해를 돕고 교육적 효과도 기대 가능하다.