공항 주변 새를 쫓아내는 로봇 매

(The RobotFalcon (a), a view from the RobotFalcon's underside during flight (b) and an example of its view during flight (c). Credit: Journal of The Royal Society Interface (2022). DOI: 10.1098/rsif.2022.0497)

공항이 위치한 해변가나 넓은 평지 중 상당수는 새가 살기에도 좋은 장소입니다. 물론 새가 항공기에 충동하는 경우 자칫 대형 참사로 이어질 뿐 아니라 야생 조류 역시 위험하기 때문에 이를 쫓는 데 많은 노력을 기울이고 있습니다. 대표적인 것은 훈련된 매를 이용하거나 공포탄으로 위협하거나 혹은 드론으로 내쫓는 것입니다.

네덜란드 그로닝겐 대학과 왕립 네덜란드 공군 및 여러 기관 (University of Groningen, the University of Tuscia, Roflight, Lemselobrink and the Royal Netherlands Air Force) 연구팀은 드론과 송골매를 합친 새로운 아이디어를 제시했습니다. 바로 송골매 드론입니다.

연구팀이 개발한 로봇팔콘 (RobotFalcon) 은 실제 매와 비슷한 크기와 형상을 지니고 있으며 진짜와 비슷하게 하늘을 날 수 있습니다. 매는 다른 새를 사냥하는 대표적인 사냥꾼이기 때문에 다른 새들이 약간 달라보여도 일단 피하려고 할 가능성이 높습니다.

로봇팔콘의 장점은 원하는 시간 대에 정확한 지점에서 새를 쫓아 낼 수 있다는 것입니다. 훈련된 매의 경우 사람이 직접 조종하는 것이 아니기 때문에 엉뚱한 곳으로 새를 몰아낼수도 있습니다. 반면 로봇팔콘은 정확히 원하는 지점에서 새를 쫓아내고 복귀할 수 있습니다.

관건은 새가 얼마나 잘 속는지인데 과연 새가 더 똑똑할지 아니면 사람의 위장술이 이길지 궁금합니다.

참고

https://techxplore.com/news/2022-10-robotfalcon-effective-flocks-birds-airports.html

Rolf F. Storms et al, Deterrence of birds with an artificial predator, the RobotFalcon, Journal of The Royal Society Interface (2022). DOI: 10.1098/rsif.2022.0497

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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. 잘 쓰지도 않을 방법을 열심히 공부하는 것은 아무래도 효율

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