해수에서 숨겨진 트랩을 식별해주는 ‘검색 및 구조’ 알고리즘

바다는 바람과 날씨가 파도를 사방으로 일으키는 지저분하고 격동적인 공간

해상에서 사물이나 사람이 사라지면, 복잡하고 끊임없이 변화하는 해양 환경이 혼란스럽고 중요한 수색 및 구조 작업을 지연시킬 수 있습니다. 이제 매사추세츠 공과대학교, 스위스 연방 기술 연구소, 우즈홀 해양 연구소 및 버지니아 기술의 연구원들은 물체가 없는 바다 지역에서 첫번째 응답자가 빠르게 도움을 줄 수 있는 기술을 개발했습니다. 이 기술은 해류, 지표풍 및 파도의 강도와 방향과 같은 해양 조건을 분석하고 부유 물체가 수렴할 가능성이 가장 큰 해양 유역을 실시간으로 식별하는 새로운 알고리즘입니다. 이 팀은 해양의 다양한 위치에 방랑자와 인간형 마네킹을 배치한 여러 현장 실험에서 이 기술을 시연했습니다. 그들은 몇 시간 동안 물체가 현재의 해양 조건에 따라 알고리즘이 강하게 끌어당길 것으로 예상되는 지역으로 이동한다는 것을 발견했습니다. 이 알고리즘은 구조팀이 주어진 시간에 실종된 사람들을 조종할 수 있는 숨겨진 "트랩"을 신속하게 발견할 수 있는 방식으로 기존 해양 조건 모델에 적용할 수 있습니다. 매사추세츠 공과대학교의 기계 공학 교수인 토마스 피콕은 “우리가 제공 한이 새로운 도구는 다양한 함정에서 실행되어 트랩이 어디에 있을지 예측할 수 있는 곳을 찾을 수 있습니다. "이 방법은 이전에 사용되지 않은 방식으로 데이터를 사용하므로 첫번째 응답자에게 새로운 관점을 제공합니다." 매사추세츠 공과대학교의 기계 공학 교수인 피콕과 피에르 레르무시아도 이 프로젝트를 감독했으며, 동료들은 오늘 자연 커뮤니케이션 저널에 발표된 연구에 그 결과를 보고했습니다. 오늘날의 검색 및 구조 작업은 일기 예보를 해양 역학 모델과 물체가 바다를 따라 이동하는 방법, 검색 계획 또는 팀이 검색에 집중해야 하는 지역을 매핑하는 방법을 결합합니다. 그러나 바다는 불안정하고 끊임없이 변화하는 흐름 패턴의 복잡한 공간입니다. 피콕과 그의 동료들은 실종된 사람이 이 불안정한 유 동장을 통해 한동안 지속적으로 떠다니고 있다는 사실과 함께, 궤적을 직접 예측하는 간단한 접근 방식을 사용할 때 가장 먼저 볼 부분을 예측할 때 중대한 오류가 누적될 수 있다고 말합니다. 대신, 이 팀은 고급 데이터 중심의 해양 모델링 및 예측 시스템을 사용하여 해양의 복잡한 흐름을 해석하는 방법을 개발했습니다. 그들은 더 일반적으로 사용되는 "라그랑 지아" 접근 방식과는 대조적으로 새로운 "유레리안" 접근 방식을 사용했습니다. 새로운 오일러 접근 방식은 가장 신뢰할 수 있는 속도 예측 스냅샷을 사용하여 실종된 사람이나 물체가 마지막으로 본 지점에 가깝고 주어진 시간에 가장 매력적인 해양 지역을 신속하게 발견합니다. 이러한 유레리안 예측은 다음에 업데이트된 속도 정보의 다음 배치가 이용 가능할 때 지속적으로 업데이트됩니다. 이 팀은 일시적 트랩분석표 또는 물이 수렴하여 물체나 사람을 끌어당길 수 있는 수명이 짧은 지역을 식별하기 위해 접근 방식을 트랩으로 지정했습니다. 이 방법은 스위스 연방 기술 연구소는 세라와 할러가 개발한 최근의 수학적 이론을 기반으로하여 매우 불안정한 흐름 데이터에서 숨겨진 인력구조를 발견합니다. 할러는 “우리는 이와 같은 수학적 이론이 배에서 실시간으로 작동할 것인지에 대해 약간 회의적이었습니다.”라고 말했습니다. "우리는 그것이 반복적으로 얼마나 잘되었는지를 보고 놀랐습니다." 세라 박사는 “우리는 이 '트랩'을 움직이는 자석으로 생각할 수 있으며, 테이블에 던져진 동전 세트를 끌어들이고 있습니다.”라고 말했습니다. 피콕은 "핵심은 해상에서 덫에 서명이 없을 수 있습니다."라고 덧붙였습니다. "트랩에 대해 이 처리를 수행하면 해류가 어디로 가고 있는지를 볼 수 있는 곳과는 매우 다른 위치에 나타날 수 있습니다. 따라서 이러한 구조를 풀려면 이 다른 수준의 처리를 수행해야 합니다. 즉시 보이지 않습니다. 미국 해양과학연구소의 항해 전문가들이 이끄는 연구원들은 해상에서 여러 실험을 통해 트랩 접근법을 테스트했습니다. 라이피나는 “새로운 이론 기법과 마찬가지로 실제 바다에서 얼마나 잘 작동하는지 테스트하는 것이 중요합니다.” 2017년과 2018년에 이 팀은 마사의 활동범위의 해안에서 몇 시간 동안 작은 연구선을 항해하여 다양한 장소, 작은 둥근 부표 및 마네킹에 배치했습니다. 피콕은 "이러한 물체는 다른 모양이 바람과 조류를 다르게 느끼기 때문에 바다에 비해 다르게 이동하는 경향이 있습니다."라고 말했습니다. "그러더라도 함정은 이러한 차이를 극복하고 모든 것을 끌어당겨야할 불확실성에 강하게 끌리고 강력합니다." 이 팀은 모델링 및 예측 시스템을 실행하여 해양의 행동과 조류를 예측하고 트랩 알고리즘을 사용하여 실험 과정에서 강렬한 지역을 찾아냈습니다. 연구원들은 하루가 지나면 물체를 찾기 전에 물체를 몇 시간 동안 전류로 자유롭게 표류하고 위치추적시스템을 통해 위치를 기록했습니다. 피콕은 "위치추적시스템 트래커를 사용하면 모든 것이 실시간으로 어디로 가고 있는지 확인할 수 있습니다."라고 말했습니다. "그래서 우리는 이 초기의 널리 퍼져있는 방랑자 패턴을 배치했고 결국이 함정에 수렴하는 것을 보았습니다." 연구원들은 검색 및 구조 알고리즘의 속도를 높이고 해상에서 더 많은 사람들을 구할 수 있는 방법으로 트랩의 방법을 미국 해안 경비대와 같은 최초 대응 자들과 공유할 계획입니다. 피콕은 “해양 경비대와 같은 사람들은 해류가 어떤 시간에 하고 있는지에 대한 시뮬레이션과 모델을 지속적으로 운영하고 있으며, 모델에 정보를 제공하는 최상의 데이터로 업데이트하고 있습니다. "이 방법을 사용하면 현재 사용 가능한 데이터를 통해 현재 트랩의 위치를 알 수 있습니다. 따라서 지난 1시간 동안 사고가 발생하면 성공적인 결과를 얻기 위해 응답해야 하는 시간이 제한되어있을 때 즉시 바다 트랩의 위치를 보고 확인할 수 있습니다."