새의 비행을 본 뜬 로봇 시뮬레이션이 가능해진다

날아가는 새의 복잡한 비행 원리가 곧 로봇으로 재현될 수 있을 전망이다. 국내 연구진은 비둘기의 비행 원리를 밝혀 컴퓨터 시뮬레이션으로 새의 비행을 가상 재현하는 기술을 개발했다고 밝혔다. 이는 새의 복잡한 역학 원리와 제어기술에 대한 이해를 통한 새로운 도전으로, 사실적인 날개 짓의 묘사가 필요한 생체모방 로봇 설계 분야 등에 활용될 것으로 기대된다.

 

최근 로봇의 모션에 대한 관심이 높아지면서 물고기와 같은 수중동물과 말, 사람 등 육상동물의 움직임을 로봇으로 재현하려는 연구가 활발하게 이뤄지고 있다. 하지만 비둘기와 같은 조류의 경우, 비행을 재현하기 위해서는 복잡한 생체구조와 더불어 수많은 깃털의 공기역학적 특성까지 반영한 복잡한 이론과 제어기술이 난제로 남아 있었다.
이에 서울대학교 컴퓨터공학부 이제희 교수와 주은정 박사를 비롯해 KAIST 노준용, 광운대학교 최민규 교수 연구팀 등은 비둘기의 비행을 분석함으로써 새의 골격과 깃털을 정교하게 모델링해 사실적인 비행을 재현해 내는 데 성공을 거뒀다.
연구를 이끈 이제희 교수는 “이번에 개발된 제어 알고리즘은 유체역학에 기반, 컴퓨터로 시뮬레이션하는 가상의 새가 자유롭게 방향을 조정하며 하늘을 날 수 있게 함으로써 애니메이션, 생체모방로봇 뿐만 아니라 이미 멸종된 시조새가 어떻게 하늘을 날았는지 유추하는 데도 적용이 가능하다”고 설명했다.
이번 연구는 미래창조과학부와 한국연구재단이 추진하는 리더연구자지원사업(창의적연구)의 지원으로 수행됐으며 컴퓨터 그래픽스 분야 학술지 ACM Transactions on Graphics의 9월호에 게재되기도 했다(논문명 : Data-driven Control of Flapping Flight).

 

1. 연구배경
많은 사람들은 살아 있는 생물체들의 움직이는 원리를 알고 싶어 하는 동시에 컴퓨터를 이용해 가상현실에서 재현하고 싶어 한다. 이와 관련해 최근 사람이나 개, 말과 같은 육지 동물과 물고기, 거북이 등의  수중 생물에 대해서는 많은 연구자들의 좋은 성과를 내고 있는 반면 새처럼 비행을 하는 생물체에 대해서는 연구 성과가 거의 없었다.
특히 물리적인 가상현실에서 사용자가 원하는 대로 생물체를 제어하는 것은 단순히 생물체의 움직임을 재현하는 것보다 훨씬 더 어려운 문제로 알려져 있는데, 그 중에서도 비행하는 생물체를 제어하는 것은 수중이나 육지 동물에 비해 그 난이도가 훨씬 높은 것으로 여겨져 왔다. 날개짓을 하면서 역동적으로 날고 있는 생물체는 미묘한 힘이나 균형의 변화로 인해 생물체의 물리적 상태가 크게 바뀔 수 있어 그 움직임이 근본적으로 매우 불안정하기 때문이다.
본 연구에서는 실제 하늘을 나는 새로부터 얻은 데이터를 이용해 새를 사실적으로 물리 시뮬레이션하고 실시간에 가깝게 제어할 수 있는 방법을 제안한다.

 

2. 연구내용

<그림1> 3차원으로 모델링 된 새의 모습. 실제 새의 관절 연결 구조와 자유도를 근사한 형태로 구현했다. 어깨, 팔꿈치, 손목, 그리고 꼬리 관절로 이루어져 있으며 깃털의 경우에도 실제 비둘기 깃털의 개수와 크기, 길이를 고려해 모델링했다.

 

① 관절 및 깃털 : 가상환경에서의 시뮬레이션을 위해서는 먼저 새의 특징들을 잘 표현할 수 있는 모델이 필요했다. 이에 우리는 새의 몸을 다관절로 이루어진 강체로 표현했다.
관절은 어깨(3자유도), 팔꿈치(2자유도), 손목(1자유도) 그리고 꼬리(2자유도)로 이루어지게 설계했다. 또한 새의 깃털은 비행을 하는데 있어서 필수적인 중요한 요소이므로 초고속 카메라 데이터로 부터 획득한 깃털의 동작을 면밀히 분석했다. 실험에서는 그 결과를 반영해 변형 가능한 얇은 쉘(Thin Shell)을 이용해 제작했다.
몸과 깃털의 연결은 주변 관절에 종속적인 1자유도의 관절로 만들었는데, 주 깃털의 연결부분은 날개의 상승과 하강 운동 시에 회전운동이 일어나는 특징을 반영하기 위해 1자유도의 제한된 움직임을 가진 일반 관절을 추가했다(그림1).

② 연구방법 : 새의 동작을 분석하는 데 있어서는 두 가지 방법을 활용했다.

(왼쪽 위) 총 28대의 광학기반 캡처 카메라를 4면에 부착해 새의 모션을 캡처했다.
(오른쪽 위) 캡처의 대상인 염주 비둘기. 사람 손 크기의 작은 새로, 분양받기 쉽고 성격이 온순해 실험에 좋은 조건을 가지고 있다.
(아래) 실제 새의 몸에 마커를 부착한 자리. 몸의 전역적 위치와 머리의 각도, 각 관절의 움직임, 꼬리 움직임을 얻기 위해 총 14개의 마커를 부착했다.

 

첫 번째 방법은 마커기반의 광학식 모션캡처 카메라를 이용한 방법이다. 이는 사람의 관절 움직임을 얻어내는데 일반적으로 많이 사용되는 방법으로, 사람과 마찬가지로 새 또한 이를 통해 각각의 관절 동작을 얻었다. 총 28대의 카메라가 이용됐으며 각각의 카메라는 240fps로 촬영했다.
두 번째로는 초고속 카메라가 사용됐다. 새의 동작에서는 관절의 움직임뿐만 아니라 깃털의 움직임 또한 매우 중요한 요소이다. 하지만 마커기반의 광학식 모션캡처에 사용되는 마커는 가볍고 부드러운 깃털의 미묘한 움직임을 방해할 수 있기 때문에 관절의 움직임은 마커를 통해 얻어내되, 마커기반의 캡처방식에서는 살펴볼 수 없는 세밀한 깃털의 움직임은 4대의 초고속 카메라를 이용해 500~2,000fps로 촬영했다(그림2, 그림3).

실제 새의 몸에 마커가 부착된 모습. 거부감과 무게에 의한 부담감을 최소화하기 위해 초중량 마커를 부착했다.

③ 새의 기본 날개짓 재현 : 새의 몸과 깃털은 무게 차이가 많기 때문에 몸과 깃털의 움직임을 같은 물리적 체계 안에서 계산할 경우 수치적으로 매우 불안정하게 된다. 따라서 우리는 매 시간 간격마다 두 물체를 각각 다른 체계에서 시뮬레이션하고 깃털에 의해서 발생한 힘을 연결된 몸에 전달하도록 했다.
몸은 일반적인 강체 시뮬레이션을 이용했고, 깃털의 경우에는 모달 와핑 기법을 이용한 얇은 쉘 시뮬레이션이 적용됐다. 또한 새의 기본 날개짓을 따라가기 위해 관절에는 Proportional Derivative(PD) 제어 기법이 사용된 한편, 공기역학에 의한 힘을 계산하기 위해서는 항력과 양력만을 고려한 단순화된 공기역학이 필요했다.
우리는 이 PD 제어 방법을 통해 기본 날개짓 동작을 비슷하게 따라하면서, 공기역학에 의한 날개 변형을 통해 실제 새의 미묘한 깃털 움직임까지 유사하게 시뮬레이션 되는 가상환경의 새를 만들어낼 수 있었다. 하지만 기본 날개짓만으로는 동작이 좌우 대칭임에도 불구하고 공중에 떠서 움직이는 새의 특성과 시뮬레이션 과정에서 누적되는 오차 때문에 새는 몇 번의 날개짓 후 균형을 잃는 상황이 발생했다.
우리는 이 문제를 해결해 사용자가 안정적인 비행 동작을 제어할 수 있도록 상태-행동 모델을 이용했다. 새의 상태를 나타내기 위해서는 몸통의 물리적 상태만을 고려했으며 여기서 무시되는 부분들은 추가적인 시뮬레이션을 한 번 더 수행함으로써 얻어냈다.

④ 날개짓 제어 : 날개짓은 기본 날개짓의 크기, 변위, 시간에 대해 매개화한 한편, 행동은 매개화 하는데 사용했던 매개변수들로 표현했다. 그 결과 캡처 데이터로부터 몇 백개 정도의 상태-행동 쌍을 취득하기에 이르렀지만, 이는 새의 상태와 행동을 나타내는 차원을 생각해 봤을 때 매우 적은 양이었으며, 캡쳐된 데이터의 다양성 또한 매우 부족했다.
결국 새를 제어하는데 필요한 상태-행동 쌍을 더 만들기 위해서 우리는 캡처된 날개짓 데이터를 제어방향 공간에 사영해 영역을 구분했고, 구분된 각각의 영역 안에서 임의로 데이터를 추출하는 방법을 택했다. 이렇게 해서 모아진 데이터를 기반으로 연구팀은 k 근접 회기방법을 이용, 새를 안정적으로 제어할 수 있었다.
추가적으로 우리는 제어의 범위를 늘리고자 제어기를 통한 시뮬레이션으로 얻어진 날개짓을 제어 방향 공간에서 분석해 추가로 필요한 부분을 추출하기도 했다. 이렇게 탄생한 제어기는 처음 단계에서 만들어진 제어기보다 더 큰 범위를 안정적으로 제어할 수 있게 되었다(그림4).

새의 시뮬레이션(상)과 초고속 카메라로 캡처된 실제 새의 모습(하).
실제 새의 날개 관절각도 뿐만 아니라, 휘어지는 물성을 지닌 새의 깃털의 움직임도 실제 새와 매우 유사하게 시뮬레이션 되었다. 얇은 깃털의 부드러운 휘어짐과 부력 최소화를 위한 깃털의 열림 현상도 재현됨을 확인할 수 있다.

3. 기대효과
본 연구는 사실적인 날개짓 동작을 실시간에 가깝게 자유자재로 만들 수 있어 영화, 게임 등의 엔터테인먼트 분야에서 고품질의 콘텐츠를 제작할 수 있을 것으로 예상된다. 또한 실제 새의 데이터에 기반한 사실적으로 모델링된 깃털을 가지고 물리 시뮬레이션을 하기 때문에 생체모방 로봇 제작의 움직임 제어 같은 로봇 시뮬레이션 분야에도 활용 가능하다. 뿐만 아니라 실제 새를 대상으로 할 수 없는 과학실험(새의 몸통과 길이의 크기, 길이, 무게 등을 조절)도 유용하게 사용될 것이라 기대하고 있다.

미래창조과학부 www.msip.go.kr

※ 출처 : EngNews (산업포탈 여기에) - 새의 비행을 본 뜬 로봇 시뮬레이션이 가능해진다