• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.25-33
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• 2019

본 논문은 목표한 방향으로 자유롭게 기동할 수 있는 새 크기의 물리기반 날갯짓 비행로봇 시뮬레이션을 위한 동역학적 신경망 컨트롤러를 생성하는 통합적인 진화연산 방법을 제시한다. 제안된 진화로봇 시스템은 날갯짓 비행의 추가적인 민첩성과 안정성을 위하여 Morphological Computation 개념을 응용한 간단한 날개 순응성 모델과 그와 통합된 Mechanosensory 정보를 활용한다. 역학적으로 불안정한 날갯짓 기동의 안정성 개선을 위해 로봇의 날개는 회전스프링으로 팔의 골격에 연결된 여러개의 패널들로 모델링되어, 새의 깃털에서 영감을 받은 단순한 형태의 날개 유연성을 시뮬레이션 하도록 설계되었다. 신경망 컨트롤러 역시 생물학적으로 의미있는 좌우대칭적 연결구조를 가짐과 동시에 최대의 진화연산 탐색 가능성을 위해 두 개의 fully-connected 신경망 모듈로 이루어지며, 이를 위한 센서정보로서 항법센서와 더불어 각 날개패널의 움직임 보들이 입력되어진다. 이러한 설계는 각 패널센서로 하여금 잠재적으로 신경망의 날갯짓 패턴 생성에 관여하게 함과 동시에, 날개에 가해지는 힘의 감지와 패널의 굽어짐으로 인한 날개 순응성으로부터 얻을 수 있는 비행의 민첩성과 안정성 향상을 동시에 유도할 수 있다. 본 시스템으로 진화된 날갯짓 로봇은 실시간으로 주어지는 목표방향으로의 효과적인 기동과 함께, 외부의 공기역학적 섭동에 대하여도 더욱 안정적인 비행을 유지함을 보여준다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2003년도 춘계학술대회논문집
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• pp.49-54
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• 2003

일반 항공기의 유형을 고정익기과 회전익기로 구별할 수 있다면, MAV (Micro Air Vehicle)의 경우는 곤충이나 조류들의 날개 짓 (flapping) 비행형태인 ornithopter 형이 추가된다. 1993년 미국 RAND사에 의하여 MAV에 대한 타당성 검토(1)가 시작된 이례로 실로 다양한 실험적 형태의 MAV들이 속속 소개되고 있는 실정이다. MAV는 초소형 무인항공기로 길이는 성인의 손바닥 크기인 2.5 inch 정도이고, 개발비용과 기간이 유인항공기에 비해서는 비교할 수 없을 정도로 적게 소요되며. 동체길이가 2~5m인 일반 무인항공기에 비해서도 상대적으로 유리하다는 장점, 그리고 새로운 소형화 기술들을 평가할 수 있는 매우 훌륭한 시험장치가 될 수 있다는 이유로 항공우주기술 분야는 물론 MEMS나 나노기술 분야에서도 상당한 관심을 갖고 있는 실정이다. MAV의 비행 시뮬레이션 또는 시뮬레이터에 대한 현재까지의 국내외 연구개발 노력(2,3)은 MAV의 기체나 부품기술개발 노력에 비하여 상대적으로 뒤쳐져 있는데, 본 논문은 그 기술적 문제가 무엇인지를 분석하고, MAV비행 시뮬레이터 환경을 통해 수행될 수 있는 효과적인 연구개발 분야는 무엇인지를 조명하고자 한다. 또한, MAV비행 시뮬레이터의 성능 요구사항 도출을 통하여 개념설계를 제시하고, 세종대학교와 (주)모델심이 공동 개발중인 "RC Virtual Flight" 비행 시뮬레이터에 MAV가 어떻게 접목되고 있는지를 소개한다.있는지를 소개한다.