• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.33-37
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• 2008

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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.649-651
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• 2002

본 논문에서는 오염된 물고기의 특성을 자동으로 분석하기 위한 진보적 행동 분석 시스템을 제안한다. 이 행동 분석 시스템은 수질 생명체들을 오염으로부터 보호할 수 있도록 하기 위한 경보 시스템으로서, 물고기의 행동 특성을 Kohonen Neural Network를 사용하여 자동으로 군집화하고 분석할 수 있도록 하였다. 이때, Neural Network의 입력으로 사용하기 위한 특징 벡터는 물고기의 좌표 위치만을 사용하지 않고 위치 좌표를 바탕으로 속도, 가속도, 각속도, 각 가속도를 구하여 이를 사용함으로써 보다 효율적인 특징 추출이 이루어질 수 있도록 하였다. 오염 생명체와 비오염 생명체의 특징을 각각 추출하여 실험해 본 결과, 오염물질에 노출된 물고기의 밤(야간) 데이터에서 다른 군집과는 다른 뚜렷한 이상 행동 특성이 나타나는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.316-318
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• 2001

본 논문에서는 자기조직화 형상지도(Self-organizing Feature Maps)를 사용하여 움직이는 물체에 대해 움직임의 특성을 자동으로 분석하였다. Kohonen Network는 자기조직을 형성하는 unsupervised learning 알고리즘으로서, 이 논문에서는 생태계에서의 데이터를 Patternizing하고, Clustering 하는데 사용한다. 본 논문에서 Kohonen 신경망의 학습에 사용한 데이터는 CCD 카메라로 물고기의 움직임을 추적한 좌표 데이터이며, diazinon 0.1 ppm을 처리한 물고기 점 데이터와 처리하지 않은 점 데이터를 각각 낮.밤 약 10시간동안 수집하여, \circled1처리전 낮 데이터 \circled2처리전 밤 데이터 \circled3처리전 낮 데이터 \circled4처리후 밤 데이터 각각 4개의 group으로 분류한 후, Kohonen Network을 사용하여 물고기의 행동 차이를 분석하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.361-363
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• 2021

디지털 캐릭터 리깅은 애니메이션의 생동감을 높이는 중요한 기술이며, 다양하고 복잡한 방식의 리깅 시스템이 많다. 이에 자연스러운 움직임을 위한 모션 테스트를 물고기로 진행한다. 왜냐하면, 2족, 4족 캐릭터의 자료들은 더러 있으나, 물고기(0족) 움직임에 관한 연구의 자료는 많이 없다. 물고기 움직임 제작의 다양성과 복잡성이 증가하면서 비효율적인 시간과 자본도 요구된다. 물고기 특성에 맞는 골조 시스템을 어떻게 만들 것인지는, 어떻게 효율적이고 민첩한 리깅 프로세스를 만드느냐에 달려있다. 본 연구는 높은 시간비용의 리깅 기술 문제를 해결할 수 있는 어드밴스드 스켈레톤(Advanced Skeleton) 기반의 애니메이션 리깅 제작 프로세스와 Maya Rig를 비교하여, 어드밴스드 스켈레톤(Advanced Skeleton)의 장점을 활용해 최적의 자동 리깅 툴을 모색하고, 물고기 애니메이션 연구 범주를 넓힐 것에 목적을 두고 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.1062-1070
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• 2003

본 논문에서는 자동 추적 시스템을 이용하여 반자연적인 조건에서 화학 약물의 아치사량 투석에 반응하는 수중 생물중 하나인 물고기(송사리)의 행동을 관찰하였다. 결과의 분석을 위하여, 약물 투여 전의 대표적인 행동을 패턴 A로 정의하였으며, 약물 투여 후의 대표적인 행동을 패턴 B로 정의하였다. 실험 결과, 패턴 B가 약물 투여 후에 빈번하게 관찰되는 반면, 패턴 A는 약물 투여 전에 많이 관찰되었다. 또한, 물고기의 움직임 패턴을 자동으로 탐지하기 위하여 대표 패턴들을 인공신경망의 학습을 위하여 추출하였다. 독성 물질(다이아지논) 투여 후 패턴 B에 대한 평균 탐지율은 크게 증가하였으나, 패턴 A에 대한 탐지율은 크게 감소함을 볼 수 있었다 본 논문에서는 지표종의 행동 모니터링을 통하여 환경에서 독성 물질의 존재를 탐지하는 방법으로 인공 신경망의 적용을 보여주고 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.528-532
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• 2006

사이버 아쿠아리움을 구성하는 요소들 중 어류 객체의 행동방식은 사용자의 시각적인 측면에서 가장 중요한 요소이다. 본 논문은 어류 객체들의 생명력, 이동량, 분포 가능한 최대 수심 및 식성 주기 등의 주요 습성들을 분석하고, 이에 따른 움직임, 다른 어류 객체들과의 상호작용, 평균 수명 데이터를 조정함으로써 해저 생태계의 균형을 시뮬레이션 하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 어류 객체의 고유 속성값을 자유롭게 변경시킴으로써, 다양한 해저환경을 표현하는 사이버 아쿠아리움, 수족관 화면 보호기, 물고기 육성 게임 등에 활용되어질 수 있다.