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2015년 10월 20일 화요일

[sUAS News]허리케인 카트리나의 재난 구조 로봇 적용으로부터 얻은 5가지 교훈

September 18, 2015 by Aaron Dubrow 




텍사스 A&M 대학 Robin Murphy(* 1) 로봇 인간과의 관계를 연구하고 있는 사람이며, 로봇 의한 재해 수색 구제 센터(Center for Robot-Assisted Search and Rescue (CRASAR)) 소장 맡고있. 그녀는 9.11 흔적을 찾는데 작은 모바일 로봇 적용했다. 카트리나 재해 경우 UAV 조사를 실시 후쿠시마에는 UAV 의한 방사능 수치 측정 실시했다. 또한 에볼라 전염병 구제 의료 안전 확보를 위해 로봇 사용할 없는 다양한 검토를 실시했다. 지금까지 20개가 넘는 재해 현장 지원 참여했다. 이러한 경험을 통해 재해 직후 1 좋고 나쁨에 따라 다음 구제·복구 1000 달라진다연구 결과 얻었다.

1. It takes three experts to operate a drone.
현장 드론 적용하려면 3명의 전문가 필요하다. 
비행할 수 있는 사람
사진 등을 촬영할 사람 
안전을 책임질 사람

2. It's the data, not the drones.
허리케인 카트리 무인 항공기 얼마나 안전하게 비행할 수 있느냐 신경 곤두서 있었다. 하지만 지금 비행 아니라 얻어진 데이터 문제인 것을 인식하고 있다. 현지 구조대 어떤 데이터를 어떻게 실시간으로 전달할지가 문제이다.



3. Understanding what experts need to see and when they need to see it.
데이터를 사용하는 전문가 필요로하는 데이터 무엇인지 이해한다. 허리케인 카트리나 건물 피해 정보 수집하여 구조 하는 전문가에게 전달했지만, 이런 정보 사용할 없다고 하였다.
분석 전문가와 함께 건물 동영상 촬영 연습하는 것이 매우 효과적이다.


4. The future of robots is underwater.
재해 현장 적용 미래 하나 이슈 수중 로봇 필요성이다. 재해 80% (교량, 제방 ...)에서 일어난다. 시설 중요한 부분이 수중 설치되는 경우 많다. 다이버들이 잠수할 있는 곳은 한정되어 있다.
따라서 연구실에서는 해양 로봇 개발 진행하고 있다. 동북 쓰나미 , 로봇 활약 피해자를 찾는 역할을 했다. 허리케인 카트리나 때는 다리 휩쓸려 가고 항구 사용할 수 장소에서 로봇 었다 이재민을 구제하고 구호물품을 전달 없었을 것이.

5. Smarter algorithms should tame the flood of data.
방대한 양의 데이터를 고속으로 처리하는 알고리즘 요구된다. 2015 텍사스 홍수 UAVs 사용하여 20 동안 800장의 사진 측량 데이터를 채취했다. 인명 구조 위해 일분 일초를 다툴 , 데이터 검사하는데 장당 1분의 시간이 걸리지 않는다. 정보 처리 기술자 활약을 기대한다.


Texas Engineering Extension Service (TEEX)Texas. Disaster City 입구 표지판.
세계적으로 유례없는 재난 구조 훈련 센터




(*1) TEXAS A&M University Prof. Robin Murphy 

TED Talk 9min
초동 조치 중요성 : 1 복구에 1000 값어

인터뷰 Rescue Robot

일본에서도 대학 비롯해 재난 구호 위한 로봇 UAV 적용하기 위해 개발하고 있는 실험실과 실무 수행하고 있는 기업 많다. Murphy 교수와 교류 기대한다. ①② 참고가 같다.

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