바다 밑에서 광물을 채집하는 가오리?

(Gif: Pliant Energy Systems/IEEE Spectrum

Pliant’s Velox prototype uses undulating fins to move large volumes of water at low velocity.)

(Photo: Pliant Energy Systems

Former Pliant engineers Daniel Zimmerman (right) and Michael Weaker work on a prototype that harnesses energy from rivers and streams—the precursor to Velox.)

(Illustration: Pliant Energy Systems

A conceptual illustration of C-Ray robots collecting deep sea polymetallic nodules.)

플리언트 에너지 시스템스 (Pliant Energy Systems)라는 스타트업에서 독특하게 생긴 가오리 로봇 (정확히 말하면 스팅레이)을 개발했습니다. 이들이 개발한 벨록스 (Velox)라는 프로토타입 로봇은 진짜 해양 생물처럼 부드럽게 헤엄쳐 움직일 수 있습니다. 하지만 목적은 수족관에서 활약하는 것이 아니라 수심 6000m 이하의 깊은 바다에서 주변 생태계와 환경에 영향을 최소화하면서 망간 단괴 같은 자원을 채취하는 것입니다.

일반적인 잠수정에 사용되는 로터와 프로펠러는 작고 빠르게 움직이면서 고속으로 물을 뿜어냅니다. 이는 해저 환경에 좋지 않은 영향을 미칩니다. 플리언트 에너지 시스템은 자연에 있는 생물을 모방하면 이 문제를 극복할 수 있다고 생각했습니다. 바로 살아 있는 생물처럼 움직이는 로봇이 해결책이 될 수 있다고 본 것입니다. 그렇게 해서 만든 벨록스는 진짜 살아있는 해양 생물처럼 움직일 수 있음을 보여줬습니다.

물론 수조에서 움직이는 복잡한 가오리 로봇이 수심 6000m에서 안정적을 자원을 채취할 수 있다는 보장은 없지만, 자연스럽게 움직이는 모습 만큼은 놀랍습니다. 연구팀은 이 로봇이 해군을 위한 은밀한 정찰 로봇의 역할도 같이 할 수 있다고 생각하고 있는데, 사실 이쪽이 더 실현 가능성이 있어 보입니다. 이 프로젝트는 현재 해군의 지원을 받고 있으며 이를 통해 C-Ray라는 더 대형 로봇을 개발할 예정입니다.

이런 생체 모방형 로봇을 볼 때마다 오래 전 우리에게 모습을 드러낸 로봇 물고기가 생각나네요. 지금 그 로봇은 어디서 뭘하고 있을지도 궁금합니다.

참고

https://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/robotics-software/autonomous-robots-could-mine-the-deep-seafloor

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통계 공부는 어떻게 하는 것이 좋을까?

사실 저도 통계 전문가가 아니기 때문에 이런 주제로 글을 쓰기가 다소 애매하지만, 그래도 누군가에게 도움이 될 수 있다고 생각해서 글을 올려봅니다. 통계학, 특히 수학적인 의미에서의 통계학을 공부하게 되는 계기는 사람마다 다르긴 하겠지만, 아마도 비교적 흔하고 난감한 경우는 논문을 써야 하는 경우일 것입니다. 오늘날의 학문적 연구는 집단간 혹은 방법간의 차이가 있다는 것을 객관적으로 보여줘야 하는데, 그려면 불가피하게 통계적인 방법을 쓸 수 밖에 없게 됩니다. 이런 이유로 분야와 주제에 따라서는 아닌 경우도 있겠지만, 상당수 논문에서는 통계학이 들어가게 됩니다. 문제는 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 익히는 데도 상당한 시간과 노력이 필요하다는 점입니다. 물론 대부분의 학과에서 통계 수업이 들어가기는 하지만, 그것만으로는 충분하지 않은 경우가 많습니다. 대학 학부 과정에서는 대부분 논문 제출이 필요없거나 필요하다고 해도 그렇게 높은 수준을 요구하지 않지만, 대학원 이상 과정에서는 SCI/SCIE 급 논문이 필요하게 되어 처음 논문을 작성하는 입장에서는 상당히 부담되는 상황에 놓이게 됩니다. 그리고 이후 논문을 계속해서 쓰게 될 경우 통계 문제는 항상 나를 따라다니면서 괴롭히게 될 것입니다. 사정이 이렇다보니 간혹 통계 공부를 어떻게 하는 것이 좋겠냐는 질문이 들어옵니다. 사실 저는 통계 전문가라고 하기에는 실력은 모자라지만, 대신 앞서서 삽질을 한 경험이 있기 때문에 몇 가지 조언을 해줄 수 있을 것 같습니다. 1. 입문자를 위한 책을 추천해달라 사실 예습을 위해서 미리 공부하는 것은 추천하지 않습니다. 기본적인 통계는 학과별로 다르지 않더라도 주로 쓰는 분석방법은 분야별로 상당한 차이가 있을 수 있어 결국은 자신이 주로 하는 부분을 잘 해야 하기 때문입니다. 그러기 위해서는 학과 커리큘럼에 들어있는 통계 수업을 듣는 것이 더 유리합니다...

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9000년 전 소녀의 모습을 복원하다.

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150년 만에 다시 울린 희귀 곤충의 울음 소리

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