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'곤충'통합검색 결과 입니다. (4건)

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로봇 벌, 다른 곤충 긴 다리 가져와 안전 착륙 성공

작은 로봇 벌들이 들판을 날아다니며 벌의 중요 임무인 수분 임무를 수행하고 재난 지역을 조사할 날이 멀지 않았다. IT매체 기즈모도는 20일(현지시간) 하버드대학 마이크로 로보틱스연구소 연구진이 곤충 로봇 '로보비'에 긴 다리를 가진 '각다귀(Crane fly)'에서 영감을 얻은 착륙용 부속물 4개를 탑재해 안전하게 착륙할 수 있도록 개선했다고 보도했다. 해당 연구 결과는 지난 주 국제 학술지 '사이언스 로보틱스(Science Robotics)'에 발표됐다. 2013년 처음 개발된 로보비는 무게가 약 0.1g, 날개 길이가 3cm에 불과한 마이크로 로봇이다. 이 로봇은 날개를 펄럭일 때 발생하는 공기 소용돌이 때문에 지면 가까이서 기체의 불안정성을 유발하여 착륙에 어려움을 겪었다. 헬리콥터에서도 발생하는 이 문제는 '지면 효과(ground effect)'라고 불린다. "이전에는 착륙을 하려면 로봇을 지상에서 약간 떨어진 곳에 띄운 후 그냥 떨어뜨리고 로봇이 안전하게 착륙하기를 기도했다"고 하버드대학 공학·응용 과학부의 박사과정 학생이자 해당 논문의 공동 저자 크리스찬 찬이 성명을 통해 밝혔다. 로버트 우드 하버드대학 공학·응용과학 교수의 주도 하에 연구진은 대학 비교 동물학 박물관 데이터베이스에서 로보비의 새로운 착륙 디자인에 대한 영감을 얻었다. 그들은 몸에 비해 다리가 길어 지면에 착륙할 때 충격을 완화하는 곤충인 각다귀를 선택해 긴 다리 4개를 로보비에 달았다. 또한, 이 업데이트에는 로보비의 착륙 속도를 늦추기 위해 로봇의 두뇌인 컨트롤러를 개선하는 작업도 포함됐다. "로봇의 성공적인 착륙은 충돌 전 지면에 접근하는 속도를 최소화하고 충돌 후 에너지를 빠르게 분산시키는 데 달려 있다"며, "로보비의 날개가 작아도 지표면 가까이 날아갈 때 지면 효과를 무시할 수 없으며, 충돌 후 튕기고 구르면서 상황이 나빠질 수 있다"고 현낙승 미국 퍼듀대 전기컴퓨터공학과 조교수는 밝혔다. 그는 해당 연구의 공동저자로 당시 하버드대 박사후 연구원으로 활동했다. 각다귀의 긴 다리와 개선된 컨트롤러는 곤충의 근육에 해당하는 로보비의 연약한 압전 액추에이터를 보호한다. 연구진은 "마이크로 로봇용 압전 액추에이터의 주요 단점은 취약성과 낮은 파괴 인성(fracture toughness)이다"라며, "유연한 다리는 충돌 착륙 시 충돌로 인한 파손으로부터 섬세한 압전 액추에이터를 보호하는 데 도움이 된다"고 밝혔다. 실험 결과 새 착륙 장치를 부착한 로보비는 단단한 바닥 뿐 아니라 가볍고 흔들리기 쉬운 식물의 잎 위에서도 안정적으로 착륙했다. 로보비가 이번에 새로 얻은 부드럽고 안정적인 착륙 기술은 향후 환경 모니터링, 재난 감시, 인공 수분을 비롯해 섬세한 생물 조작에 곤충 로봇을 활용하는 것을 한 걸음 다가가게 한다고 기즈모도는 전했다.

2025.04.21 10:37이정현

'지구 최강 비틀즈', 딱정벌레의 세계로 초대

환경부 산하 국립호남권생물자원관(관장 박진영)은 22일부터 딱정벌레를 주제로 한 전시 '지구 최강 비틀즈'를 관내 기획전시실에서 개막한다. '지구 최강 비틀즈'는 세계적으로 가장 많은 종을 가진 곤충인 딱정벌레의 생물학적 특징과 생물자원으로서의 가치를 소개한다. 특히 어린이 눈높이에 맞춰 만화적 표현을 활용해 쉽고 흥미롭게 내용을 전달한다. 전시는 ▲곤충과 딱정벌레에 대한 소개 ▲딱정벌레의 다양성과 분류 ▲생존전략과 형태적 특징 ▲인간과의 관계 등을 다루는 전시 공간 ▲딱정벌레를 직접 그려보는 체험 공간 ▲책을 보며 쉴 수 있는 휴식 공간 등으로 구성된다. 딱정벌레들의 특징을 비교해 보는 '딱정벌레의 대결, 비틀배틀' 코너에서는 가장 크다고 알려진 '헤라클레스장수풍뎅이'와 우리나라 고유종인 '제주풍뎅이', 멸종위기종인 '소똥구리', '애기뿔소똥구리' 등 가지각색의 매력을 가진 딱정벌레를 만나볼 수 있다. '지구 최강 비틀즈'는 국립생물자원관과의 전시 교류로 열리며, 전시와 연계한 장수풍뎅이 표본 관찰, 무당벌레 바람개비 만들기 등 체험프로그램도 운영할 예정이다. 박진영 호남권생물자원관장은 “이번 전시가 딱정벌레를 비롯한 다양한 섬 생물에 관한 관심을 높이는 계기가 되기를 바란다”며 “어린이날을 맞아 곤충에 관심이 많은 자녀와 함께 방문해 보길 추천한다”고 밝혔다. 한편, 호남권생물자원관은 2021년 '날아오르다' 전시를 시작으로 매해 섬과 생물자원을 주제로 한 기획전시를 이어오고 있다. 상설전시실과 더불어 지난해 개원한 섬 자생식물 전문 온실 '한국섬온실'에서도 다양한 우리나라 섬 생물을 소개하고 있다.

2025.04.21 00:53주문정

1cm 크기에 1mm 초고속 ·고감도 카메라 상용화 수준 개발

초소형· 초고속·초박형이면서 저조도 상태에서도 선명한 사진을 구현하는 생체모사형 카메라가 상용화 수준으로 개발됐다. KAIST 정기훈 바이오및뇌공학과 교수는 "곤충 시각 구조에서 영감을 받아 초고속 촬영과 고감도를 동시에 구현한 새로운 초소형 생체모사 카메라를 개발, 연구소 기업인 마이크로픽스(대표 장경원)를 통해 상용화를 진행 중"이라고 16일 밝혔다. 이 카메라는 우선 크기가 초미니급이다. 가로, 세로 1㎝크기에 두께가 1㎜다. 여기에 경제성도 갖췄고, 초고속 촬영에 별도 렌즈도 필요없다. 초당 9천120프레임으로 초고속 촬영이 가능하다. 초고속 카메라의 단점인 저조도 문제도 카메라 렌즈에 해당하는 겹눈 모사 방식으로 해결했다. 바이오및뇌공학과 김현경 연구생(박사과정)은 "빛 세기(조도)가 0.43 µW/cm²만 되도 선명한 영상 구현이 가능하다"며 "기존대비 300배 더 많이 빛을 수집할 수 있다"고 설명했다. 김 연구생은 "반도체 공정으로 대량 생산도 가능하다"며 "상용화도 큰 문제가 없을 것으로 예상한다"고 설명했다. 연구진은 초고속 카메라의 문제인 낮은 감도를 곤충의 시각 기관처럼, 여러 개의 광학 채널과 시간 합산을 활용하는 방식으로 해결했다. 단안 렌즈 대신 곤충처럼 겹눈으로 서로 다른 시간대의 프레임을 병렬 획득하도록 설계했다. 프레임이 중첩되는 동안 빛을 서로 합산, 신호대잡음비를 증가시킨다. 김 연구생은 "기존 고속 카메라 대비 최대 40배 더 어두운 물체까지 포착하는 것이 가능하다"고 말했다. 연구팀은 카메라 속도 향상을 위해 '채널 분할' 기술을 도입, 패키징에 사용된 이미지센서보다 수천 배 빠른 프레임률을 획득하는데도 성공했다. 연구팀은 또 '압축 이미지 복원' 알고리즘을 활용해 합산된 프레임에서 발생할 수 있는 흐림 현상을 제거, 보다 선명한 이미지를 재구성하도록 했다. 정기훈 교수는 "기술 개발과 방향은 정리됐지만, 후 영상 처리 부문은 좀더 풀어야할 숙제가 남아 있다"며 "이를 포함한 제품 디자인 부문은 마이크로픽스에서 해결을 진행 중"이라고 덧붙였다. 향후 연구팀은 3D 이미징 및 초해상도 이미징을 위한 고급 이미지 처리 알고리즘을 통해 바이오의료 응용뿐 아니라 모바일 등 다양한 카메라 응용 기술을 개발할 예정이다. 이 연구에는 KAIST 김민혁 전산학과 교수 연구팀도 참여했다. 연구결과는 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스'에 최근 실렸다.

2025.01.16 14:12박희범

곤충처럼 동작 인식하는 지능형 소자 개발

곤충의 시신경계를 모방한 지능형 동작 인식 소자가 개발됐다. 전력 소모량을 절반 가까이 줄여 휴대폰 사물 인식 장치로 활용 가능하다. KAIST(총장 이광형)는 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 멤리스터 소자를 이용해 곤충의 시각 지능을 모사하는 방법으로 지능형 동작 인식 소자를 개발하는 데 성공했다고 19일 밝혔다.멤리스터(Memristor)는 메모리(Memory)와 저항(Resistor)을 합친 말이다. 입력 신호에 따라 소자의 저항 상태가 변하는 전자소자이다. 김경민 교수는 “기술 개발 수준은 언제든 양산에 들어갈 만큼 올라와 있다”며 ”다만, 상용화가 되려면 수요가 커야 하는데, 요즘 들어 느는 추세”라고 말했다. 최근 삼성 등은 휴대폰에 에지(edge)형 인공지능을 도입했다. 또 사물 인식이나 동작 인식 기능도 휴대폰에 탑재하고 있으나, 전력 소모량이 커 이를 줄이는 노력이 진행 중이다. 연구진은 곤충의 뇌에 신호를 전달하고 처리하는 시신경계 뉴런을 멤리스터 소자를 활용해 모방했다. 연구진은 이를 바탕으로 동작 인식 소자를 개발했다. 또 이를 검증하기 위해 차량 경로를 예측하는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 설계, 적용했다. 그 결과 전력 소모량은 기존 대비 92.9% 감소했다. 사물의 움직임 예측 정확도는 15.0% 향상됐다. 김경민 교수는 ” 향후 자율주행 자동차, 차량 운송 시스템, 로봇, 머신 비전 등과 같은 다양한 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 이 연구는 KAIST 신소재공학과 송한찬 박사과정, 이민구 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여했다. 연구 결과는 국제 학술지 '어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials, IF: 29.4)' 1월 29일 자 온라인판에 게재됐다.한편, 이 연구는 한국연구재단 중견연구사업, 차세대지능형반도체기술개발사업, PIM인공지능반도체핵심기술개발사업, 나노종합기술원 및 KAIST 도약연구사업의 지원을 받아 수행됐다.

2024.02.19 10:57박희범

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