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[알고리즘을 사용하여 재해 대응을 더 빠르게 한다.] 재난과 비상 대응에는 시간이 가장 중요하다.연구원들은 허리케인이나 탄저병 공격을 처리하든 상관없이 공중 보건 기관 및 기타 기관이 재해에 빠르고 효과적으로 대응할 수 있도록 돕는 알고리즘을 개발했다.

https://www.futurity.org/algorithm-disaster-response-3169032/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=algorithm-disaster-response-3169032

JM Kim | 기사입력 2024/01/24 [00:00]

[알고리즘을 사용하여 재해 대응을 더 빠르게 한다.] 재난과 비상 대응에는 시간이 가장 중요하다.연구원들은 허리케인이나 탄저병 공격을 처리하든 상관없이 공중 보건 기관 및 기타 기관이 재해에 빠르고 효과적으로 대응할 수 있도록 돕는 알고리즘을 개발했다.

https://www.futurity.org/algorithm-disaster-response-3169032/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=algorithm-disaster-response-3169032

JM Kim | 입력 : 2024/01/24 [00:00]

최근 테스트에서 그들은 RSSD(수신-스테이징-저장-배포/Receive-Staging-Storing-Distribution) 알고리즘이라고 불리는 이 알고리즘이 더 빠르고, 많은 상황에서 응답자가 가장 필요한 곳에 중요한 물품을 확보하도록 돕는 데 더 효과적이라는 것을 확인했다.

 

아르민 미클러(Armin Mikler) 2005년 허리케인 카트리나가 멕시코만 연안을 황폐화시켜 1,800명 이상의 목숨을 앗아가고 1,000억 달러 이상의 피해를 입히고 국가의 재난 대응 능력에 심각한 결함을 노출한 이후 재난 및 비상 대응에 관심을 가져왔다.

 

조지아 주립 대학의 컴퓨터 공학과 학과장인 미클러는 노스 텍사스 대학의 동료들과 협력하여 재해 계획 및 대응을 개선하기 위한 도구를 개발하기 시작했다.

 

긴급 상황에서는 의약품과 기타 자원이 효과적으로 분배될 수 있도록 피해 지역의 인구를 본질적으로 나누어야 한다. 이를 위해서는 영향을 받은 지역에 전략적 국가 비축과 같은 중앙 지점이나 창고에서 보급품이 전달되는 장소인 "드롭 포인트"를 만들어야 한다. 보급품을 운반하는 데 필요한 차량의 수와 운반 능력도 주요 요인이다. 차량 용량과 시간 제한이 주어지면 RSSD 알고리즘은 배달 지점까지의 이상적인 경로를 찾아낼 수 있다.

 

"질문에 답해야 한다. 그들이 떨어지는 중앙 지점에서 어떻게 가며, 실제로 필요한 모든 지점에 어떻게 전달할까?" 미클러는 말한다.

“그건 우리가 얼마나 많은 포인트를 가지고 있느냐에 달려 있다. 그리고 그러한 긴급 상황의 경우 이는 매우 유동적인 문제이다. 예를 들어, 실제로 얼마나 많은 디스펜싱 포인트가 열릴지 정확히 알 수 없다.”

 

이러한 상황의 유동성으로 인해 그가 개발한 알고리즘은 급변하는 상황에 효과적으로 대응하기 위해 신속해야 했다. 일반적으로 이와 같은 문제는 최적화 알고리즘으로 알려진 최상의 가능한 가장 효율적인 솔루션을 제공하는 알고리즘을 사용하여 해결된다. 그러나 최적화 알고리즘은 답을 찾는 데 오랜 시간이 걸린다.

 

미클러는지금은 계획을 재구성해야 할 시기가 아닌 경우가 많다.”라고 말한다.

간단히 말해서, 미클러와 그의 동료들은 긴급 상황에서는 "완벽한" 솔루션을 찾는 데 너무 오랜 시간이 걸리는 것보다 빠르고 "충분히 좋은" 것이 더 낫다는 것을 발견했다.

이 알고리즘이 속도와 정확성 측면에서 다른 알고리즘과 어떻게 비교되는지 확인하기 위해 미클러와 박사 과정 학생 엠마 맥다니엘(Emma McDaniel) RSSD 알고리즘 및 기타 알고리즘을 사용하여 벤치마킹 테스트를 수행했다.

 

미클러와 맥다니엘은 최근 PeerJ Computer Science의 기사에 이러한 실험 결과를 발표했다.

그들은 RSSD 알고리즘이 최적의 솔루션을 찾지 못하더라도 최소한의 응답 시간이 소요되는 일관되게 좋은 솔루션을 찾는다는 것을 발견했다. 따라서 알고리즘 자체가 빠를 뿐만 아니라 리소스 전달을 위한 가장 빠른 경로도 찾아낸다.

 

결과를 벤치마킹하기 위해 미클러와 맥다니엘은 긴급 상황에 대한 최상의 답변을 위한 기준으로 CVRPLIB(정전식 차량 경로 문제 라이브러리 Capacitated Vehicle Routing Problem Library)라는 데이터베이스를 사용했다. 데이터베이스에는 창고 위치와 물품이 필요한 사람 수의 다양한 조합에 대한 최적의 차량 경로 거리가 포함되어 있다. 미클러와 맥다니엘은 이러한 데이터 세트를 사용하여 RSSD 알고리즘을 유사한 문제를 해결하는 다른 세 가지 알고리즘과 비교했다. 일관성 측면에서는 RSSD 1위를 차지했다.

 

2014년에 처음 개발된 이 알고리즘은 시간이 지남에 따라 개선되었으며 현재 텍사스 주 보건 서비스부에서 비상 대응 계획과 실시간 비상 대응을 지원하기 위해 사용하는 대응 계획 소프트웨어에 통합되었다. 캘리포니아 주립 대학의 조교수인 샘슨 아콰푸오(Sampson Akwafuo)도 이 알고리즘을 사용하여 일부 아프리카 국가의 자원이 부족한 지역에 긴급 자원 전달을 계획하는 데 도움을 주었다.

 

미클러는우리는 훨씬 더 짧은 시간 내에 문제에 대한 실행 가능하고 실현 가능한 솔루션을 찾아낼 수 있다.”라고 말한다.

재난과 비상 대응에는 시간이 가장 중요하다.

출처: 조지아 주립대학교 Katherine Duplessis

 

 

 
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