자연계에 존재하는 생물체는 오랜 시간에 걸쳐 지구의 가혹한 환경에 적응하면서 다듬어져온 최적화된 작품이다. 이러한 동 식물의 생체 특징 모방은 기존 기술의 한계를 돌파하면서 가장 활발한 연구 분야로 자리 잡고 있다. 생체모방 로봇은 생체모방 기술의 한 분야로써 곤충, 새, 물고기, 그리고 여타 동물들을 연구해 생명체의 우수한 특성을 로봇기술에 접목함으로써 기존의 로봇 시스템이 극복하지 못했던 수많은 난제 해결에 도전중이다. 생체모방 로봇 기술의 최신 동향을 크게 세 줄기로 나누면 실용화, 생체분석법의 다양화, 모방대상의 다양화로 분류될 수 있다. 이 글에서는 이상에서 언급한 생체모방 로봇의 최신 동향에 대해서 소개한다.
In the paper, a robot control technique by employing Biomimetics is described. Rhythmic movements of the diving beetle's leg were analyzed and the formulated equations on the motion were drawn by applying Fourier least mean square fitting method. Simple control parameters were defined by comparing the observed locomotion through a motion capture system and reproduced motions according to changes in the values in the equation. Subsequently, the correlation of each parameter was discovered and expressed in a parameter space. Apparently, it was confirmed that various bio-mimicking motions can simply be generated for controlling the robot. Additionally, robot designing based on adopting structural advantages which the living organism possess have been briefly introduced. The proposed bio-mimicking motion generating technique was observed to be applicable to robot system developments under various environmental conditions.
생체모방 경량 나노복합 에코소재기술은 자연계에 존재하는 물질의 구조를 모방하여 저온 저에너지 소모공정을 통하여 고경량 및 고강도를 갖는 나노복합체를 제조하는 친환경 신소재 기술이다. 고효율 저공해 성능에 초점을 맞추어 $CO_2$ 배출 및 지구온난화를 억제하고 웰빙사회에 적합한 차량을 개발하는 것이 현재 전세계 자동차회사들의 주된 관심사이다. 이러한 상황에 생체모방기술은 에너지 환경산업분야의 소재로 응용하는 원천기술로 기대된다. 이 생체모방기술은 자연 친화적 재료를 개발하여 하이브리드/전기 자동차의 내/외장재, 고효율 건축자재, 첨단 항공우주 신소재에도 응용이 가능하다. 최근에 보고된 생체모방 경량 나노 복합 에코소재 기술을 조사하였다.
시각 센서를 이용하는 생체 모방 귀소 내비게이션은 일반적으로 곤충들이 사용하는 광학 흐름에서 모티브를 얻어 구성된다. 생체 모방 로봇 귀소 내비게이션은 기존의 확률 로보틱스 기반 내비게이션이 갖고 있는 복잡성 문제에 대해 훌륭한 대안이 될 수 있다. 본고에서는 생체 모방 귀소 내비게이션의 종류와 더불어 주목할 만한 관련 기술들을 개괄하고자 한다.
In this study, it developed and applied a biomimicry robot education program based on technology education, and to examine its effects. To do this, We were developed a biomimetic robot education program and was applied to gifted education in the technology fields to examine changes of the effects along with satisfaction. The results are as follow: First, the biomimicry robot education program conducted over 15 hours in total, comprised of technological problem solving steps. Second, satisfaction as a quantitative research of this program was higher than average, and as a qualitative research also showed positive satisfaction. Third, the changes in the propensity for technological problem solving and attitudes toward robots were statistically significant after participation in the program.
자연계에서 존재하는 다양한 생명체는 자신들의 생존과 종의 번성을 위해 효율적인 행동 규칙을 만들어 진화해 왔다. 이러한 생명체의 다양한 생존원리로부터 착안을 하여 자연계가 아닌 다른 환경에서 적용이 가능하도록 알고리즘을 만들어 적용시키는 것을 생체모방 알고리즘이라 한다. 자연계의 환경자체가 불확실한 변화가 다양하게 포함되고 있으며, 제한된 자원 환경을 어떻게 효율적으로 활용하는가의 문제가 걸려 있음으로 인하여 이러한 생체모방 알고리즘은 적용환경의 변환에 빠른 적응력을 제공할 수 있고, 자원 제약형 환경에서 안정적으로 확장성과 적응성을 제공할 수 있어서 상호 운용성 측면에서 많은 이득을 줄 수 있다. 이와 같은 생체모방 알고리즘을 네트워크의 관점에서 적용시켜 보면, 전자의 경우에는 자율적인 네트워크 구성을 용이하게 제공할 수 있음을 나타내고, 후자의 경우에는 IoT 환경과 같은 자원 제약형 환경에서의 상호 운용성을 제공할 수 있다. 이렇듯이 생체모방 알고리즘을 네트워크에 접목시켜 연구하는 것은 최근의 네트워크 분야의 연구 이슈와 상호 보완적으로 작용하여 시너지 효과를 제공할 수 있다. 자연계의 군집 현상 및 동기화 현상을 네트워크 환경에서 적용하여 사용할 수 있는 생체모방 알고리즘 기술은 다양하게 존재하고 있으며 이를 활용하는 연구를 통해 SDN(Software Defined Networking)에서의 자율제어 네트워크 구성에 접목하거나 IoT 환경과 같은 자원 제약형 환경에서의 보다 효율적인 상호 연결성을 제공하는 방향으로 발전할 수 있다. 이러한 생체모방 자율제어 네트워크 환경 구현을 위해 기존의 OpenFlow 환경과 새로이 부각되는 P4: Programming Protocol-Independent Packet Processors 기술에 대해서 정리하여 향후 생체모방 자율제어 네트워크 구현 방안을 제시하고자 한다.
생체 모방 로봇은 생명체에서 영감을 얻어 새로운 로봇분야를 개척하고 기존의 로봇으로는 하기 힘들었던 한계점들을 극복하는데 목적이 있다. 이러한 생체 모방 로봇은 간단한 생물체의 형태 혹은 메커니즘의 모방으로부터 시작되어 바퀴가 갈 수 없었던 험지, 혹은 하수구, 좁은 통로에서 사용될 수 있는 로봇들을 개발하는 데 초점이 맞추어져 있었다. 이러한 로봇들의 예로써는 크게 이족 보행, 4족 보행, 다족 보행 로봇 등 생물체의 이동 메커니즘을 모방한 로봇들이 있다. 이러한 연구들은 기존 로봇에 사용되었던 재료, 제작 방법을 이용한 것이었다. 하지만 최근 생체 모방 로봇 기술은 새로운 접근 방법, 새로운 재료를 이용한 제작방법으로 기존의 로봇과는 다른 형태로 진화하고 있다. 이러한 기술은 경량화 기술, 초 소형화 기술, 3차원 프린팅 기술 그리고 소프트 물질을 이용한 제작 방법 등이 있다.
수십 억년 동안 진화를 거듭해온 지구상의 생명체들은 외부의 제어 없이 독자적으로 단순한 행동 규칙에 따라 기능을 수행하여 주어진 목적의 최적해를 달성한다. 이러한 다양한 생명체의 행동 원리를 모델링하여 만든 알고리즘을 생체모방 알고리즘(Bio-Inspired Algorithm)이라 한다. 생체모방 알고리즘은 다수의 개체가 존재하며, 주변 환경이 동적으로 변하고, 가용 자원의 제약이 주어지며, 이질적인 특성을 갖는 개체들이 분잔 및 자율적으로 움직이는 환경에서 안정성, 확장성, 적응성과 같은 특징을 보여주는데, 이는 통신 네트워크 환경 및 서비스 요구사항과 유사성을 갖는다. 본 논문에서는 대표적인 생체모방 알고리즘으로 통신 및 네트워킹 기술로 사용되는 Ant Colony 알고리즘, Bee 알고리즘, Firefly 알고리즘, Flocking 알고리즘에 대해 살펴보고, 관련 프로젝트 및 연구 동향을 정리한다. 이를 통해 현재의 생체모방 알고리즘의 한계를 극복하고 미래 통신 및 네트워킹 기술이 나아갈 방향을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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