라이노스, 키논로보틱스와 한국 서비스 로봇 시장 확대 협력 본격화
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곤충의 짝짓기 행동에서 배우는 무인 항공기 제어
수나방은 암나방의 페로몬 냄새 기둥을 탐지하여 그 위치를 찾는다. 여기에는 2가지의 전략이 포함된다. 우선 수나방은 페로몬 냄새 기둥의 외부 윤곽을 찾아내야 한다. 다음으로 이 방향으로 바람을 맞서 다가가야 한다.
이러한 나방의 거동을 이해하는 것이 무인 항공기 연구에 유용할 수 있을까? 미국 캘리포니아 대 리버사이드 캠퍼스(University of California, Riverside) 소속인 2명의 곤충학자들은 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 얻은 이러한 나방의 거동이 특정한 냄새를 탐색하기 위하여 하늘을 날아다니는 무인항공기에 시사점을 제공할 수 있다는 것을 보였다.
2명의 곤충 학자들은 냄새 기둥의 분산과 곤충의 비행 전략을 모델링하였다. 이러한 모델은 부분적으로 숲 속에 있는 매미나방(gypsy moth)에 대하여 관찰된 거동과 부분적으로 풍동(wind tunnel: 비행기 등에 공기의 흐름이 미치는 영향을 시험하기 위한 터널형 인공 장치)에서의 실험에 기초한다. 컴퓨터 시뮬레이션의 사용은 이 분야에서 직접적으로 관찰될 수 없는 다양한 조건에 대한 실험을 가능케 하였다.
이러한 시뮬레이션 결과에 따르면, 공중을 날거나 지상을 다니는 로봇 차량이 냄새 기둥을 접촉하도록 프로그래밍되는 최적의 전략에서는 채집 경로를 설정하는 데 있어 바람의 유동을 탐지하는 것이 포함될 필요가 없다.
“우리의 시뮬레이션 결과에 따르면 바람에 대한 임의의 진로 방향 및 주기적인 방향 전환이라는 임의 행로(random walk) 방법이 냄새 기둥의 초기 발견을 위한 가장 효율적인 경로를 만들고, 후속하여 나방이 가지는 근원의 위치를 찾아낼 가능성을 높였다”고 이 연구를 이끌고 있으며, 캘리포니아 대 리버사이드 캠퍼스에서 곤충학 교수로 있는 링 카르데(Ring Carde)가 말했다.
“이러한 전략을 사용할 때 냄새 기둥에 접촉하는 경향이 가장 높다. 이러한 결과는 이전에 우리가 나방의 탐지 비행을 현장에서 관찰한 것과 일치한다. 그리고 옆바람 편견(crosswind bias)과 같이 바람의 유동에 대한 특정한 방향 전환을 시사하는 이전의 이론적 연구가 기대되었던 것처럼 최적이 아님을 시사하였다”고 링 카르데 교수가 말했다.
냄새 기둥을 마주하였던 모델에서 가상 나방은 냄새의 원천에 대하여 역풍의 경로를 주행하였다고 링 카르데 교수가 설명하였다. “이러한 과정은 나방, 파리, 모기 등과 같이 날아다니는 곤충에서 잘 이해된다. 그러나 우선 냄새 기둥이 발견되어야 하나, 최소한의 에너지 소비로 신속하게 냄새 기둥을 찾아내는 효율적인 탐지 전략에 대한 최선의 규칙이 아직 정립되지 않았다”고 링 카르데 교수가 말했다.
이러한 연구의 응용분야로는 오염물질로부터 냄새의 근원을 찾기 위하여 무인 항공기를 이용하는 것이 될 것이다. 이러한 무인 항공기는 냄새를 찾는 곤충의 자연스러운 방향 경로를 모방할 수 있다.
이러한 연구결과는 생물학 관련 국제학술지(명칭: Integrative and Comparative Biology)에서 온라인으로 발표되었다.
연구자들은 100마리의 가상 나방 집단을 수치적으로 모사하였다. 이 가상 나방 집단은 자연의 바람 조건을 재현하도록 경계가 없는 영역에서 냄새 기둥을 독립적으로 탐색한다. 이 모델은 구불구불 흐르는 바람의 방향과 자연의 냄새 기둥이 가지는 성긴 구조를 만들었다.
이 연구는 미국 해군연구실(Office of Naval Research)로부터 연구자금을 지원받았다. 곤충학과 교수인 링 카르데 연구팀에는 스페인의 카탈로니아 중앙대(Central University of Catalonia) 출신의 조세프 바우(Josep Bau)가 합류하였으며, 현재 링 카르데 연구팀에서 박사 후 연구원으로 있다.
링 카르데 교수와 조세프 바우 박사가 사용한 시뮬레이션에서 냄새 기둥 성분은 미국 캘리포니아 대 리버사이드 캠퍼스(University of California, Riverside)에서 전기 및 컴퓨터 공학과 교수인 제이 파렐(Jay Farrell)이 개발한 모델에 의존한다.
출처 KISTI 미리안 『글로벌동향브리핑』
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