심층 데이터에 대한 기술 발굴: 실제 세계의 글로벌 보물 찾기

세계의 잃어버린 보물이 많이 발견되었지만 여전히 많은 보물 사냥이 이루어지고 있습니다. 기술 발전, 빅 데이터의 부상, 매핑 기술은 과학자, 탐험가, 인류학자 및 기타 사람들이 보물 찾기 계획에 접근하는 방식을 바꾸는 데 도움이 되었습니다.

보물 찾기 단서를 찾기 위해 새로운 기술에 적용된 오래된 이론

연구는 현대의 먹이 보물 찾기에서 동일하게 유지됩니다. 연구원은 많은 분석을 수행하고, 증거를 수집하고, 청소부 사냥 단서를 찾기 위해 기록 보관소를 샅샅이 뒤집니다. 오래된 이론을 적용하고 새로운 기술을 활용하여 데이터를 분석하고 보물 찾기를 위한 최적의 위치를 ​​찾아냅니다.

수개월 동안 수중 표면을 수색하고 보물을 직감으로 발굴하는 것은 더 이상 재정적으로 실현 가능하지 않습니다. 기술은 다음을 허용했습니다.

그리고 이것들은 탐색할 청소부 사냥 단서를 제공하는 스마트 기술 중 일부에 불과합니다. 보물찾기도 빅데이터의 부상으로 수혜를 입고 있다. 빅 데이터, 그리고 주로 컴퓨팅 성능의 증가로 인해 이전과는 달리 수백만 개의 데이터 포인트를 선별하여 보물을 찾아낼 수 있는 알고리즘이 가능해졌습니다.

오래된 확률 이론은 오늘날의 현대 세계에서도 그 타당성을 보여주고 있습니다.

 권장 사항: 빅 데이터가 멸종 위기에 처한 종을 구하는 데 도움이 될 수 있습니까? 예인 경우 어떻게?

베이지안 이론

베이지안 이론은 여러 분야에 적용되고 있으며 예측 코딩에서도 이론이 사용되는 것을 보고 있습니다. 이 방법은 1700년대에 설립되었지만 시대를 초월한 확률 이론이며 오늘날 보물 찾기에 적용되고 있습니다.

한 가지 좋은 예는 1968년에 실종된 USS 스콜피온(USS Scorpion) 수색입니다. 핵잠수함은 예정된 항구에 도착하지 못했고, 지휘관들은 동부 해안에서 분실된 것으로 생각되는 잠수함을 찾지 못했습니다.

베이지안 검색 이론을 적용하여 바다를 그리드 사각형으로 나누었습니다. 사각형에는 확률 값이 할당되었습니다. 누락된 선박을 찾을 가능성을 높이기 위해 여러 개의 그리드를 만들고 중첩했습니다. 결국 이러한 확률 이론을 사용하여 선박이 발견되었습니다.

SS Central AmericaMV Derbyshire를 포함하여 이론을 사용하여 여러 해양 보물 찾기가 발견되었습니다. 이 방법은 분실된 에어 프랑스 447편의 위치를 ​​찾는 데 도움을 준 데도 기인합니다. 수학은 시간의 테스트를 견디도록 설계된 이론과 함께 결코 쓸모없게 되지 않는 분야입니다.

현대의 보물 찾기를 위한 새로운 기술로 오래된 이론 적용

이론은 컴퓨터로 알고리즘에 입력되어 잃어버린 난파선, 도시 및 기타 보물을 찾기 위한 확률 레이아웃을 만드는 데 도움이 됩니다. 현대 세계에서 이러한 이론, 컴퓨팅 성능 및 신기술을 사용하는 많은 주요 사례 중 일부는 다음과 같습니다.

산호세 갤리온 보물 찾기

수십억 달러의 보물과 함께 해저로 떨어진 침몰한 산호세 갤리온선을 찾기 위해 수세기 동안 전세계적인 청소부 사냥이 진행되었습니다. 보물 찾기는 배가 콜롬비아 해안 어딘가에서 가라앉게 만든 1708년 화재 직후에 시작되었습니다.

이날 오후 영국군과 격전을 벌이던 배는 선원 600명을 태운 채 불에 탔다. 승무원과 함께 금,은 및 보석을 포함하여 약 200 억 달러의 보물이있었습니다.

세계에서 가장 많이 확인되고 검색된 보물 중 하나는 2015년 콜롬비아 정부에 의해 발견되었다고 합니다. 심각한 보관 분쟁으로 인해 보물이 콜롬비아 해안의 600미터 깊이에 남아 있습니다. 보물찾기를 시작한 사람.

난파선의 "성배"로 여겨지는 정부는 보물의 좌표를 공개하는 것을 거부하고 있습니다. 바다에 있는 사람이라면 누구나 자신의 배 아래에 전설적인 잃어버린 보물의 잔해가 있는지 궁금해하기 때문입니다. 기술의 발전은 배를 찾는 것으로 이어졌습니다. 로봇 잠수함인 REMUS 6000은 해저를 수색하도록 설계되었으며 해수면 아래 6km까지 이동할 수 있습니다. 우주선은 난파선의 위치를 ​​파악하고 난파선 위 9m 위에 떠서 우주선의 사진을 찍을 수 있었습니다.

사진이 연구원들에게 다시 보내졌을 때, 그들은 배의 대포에 새겨진 유명한 돌고래를 찾을 수 있었습니다. 콜롬비아 해역에는 다음 보물 찾기가 시작되기를 기다리는 더 많은 난파선이 남아 있습니다. 추산에 따르면 이 나라 해안에는 1,000척의 배가 있습니다.

이미지 출처: Samuel Scott / 퍼블릭 도메인.

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원숭이 신의 잃어버린 도시

수세기 동안 전 세계 사람들은 전 세계에 걸쳐 보물 찾기를 해왔습니다. 보물찾기는 발견되어 역사 속으로 사라진 잃어버린 도시를 찾는 것이었다. 원주민들은 도시에 대한 이야기를 하지만 아무도 도시의 실제 위치를 지적할 수 없었습니다.

온두라스 정글에서 길을 잃은 이 도시는 화이트 시티라고도 불리며 수세기 동안 아무도 그 위치를 찾을 수 없는 상태로 숨겨져 있었습니다. 울창한 숲과 정글이 도시를 집어삼켜 그 지역에 사람이 살았다는 흔적을 숨겼습니다. 너무 많은 모험가들이 대부분의 사람들이 그 도시를 신화로 간주하는 도시를 찾는 데 실패했습니다. 그러나 한 번의 보물 찾기로 도시의 존재와 전설이 사실임을 증명할 수 있었습니다.

새로운 탐험은 90년대 잃어버린 도시에 대한 관심이 다시 부각된 후 시작되었습니다. 2009년 크리스토퍼 스튜어트가 이 도시를 찾으려고 시도했습니다. 하지만 2012년이 되어서야 Steve Elkins가 도시의 위치를 ​​찾는 다큐멘터리를 시작했습니다. LiDAR 기술은 비용이 많이 들고 마모되어 수명이 훨씬 지난 헬리콥터에 장착되었습니다.

팀은 울창한 숲을 통해 레이저를 쏘고 반사를 사용하여 잃어버린 정착지의 힌트를 찾는 LiDAR 기술을 사용하여 도시의 여러 위치를 확인합니다. 모든 데이터는 야생에서 자연적으로 발생하지 않는 가장자리와 사각형을 찾은 전문가가 분석해야 했습니다.

거대한 정글, 뱀 및 기타 치명적인 동물로 인해 도시가 발견되기 전에 정글로 여러 번 이동했습니다.

이미지 출처: Virgil Finlay / 퍼블릭 도메인.

번창하던 도시가 왜 버려졌는지 아무도 모른다

흥미롭게도, 팀이 집에 돌아왔을 때 그들은 모두 상처를 입기 시작했습니다. 팀은 레슈마니아증을 앓았습니다. 모래파리에 의해 전파되는 살을 먹는 기생충 질병입니다. 많은 팀원들이 질병에 시달렸습니다.

보물찾기에 나선 모든 탐험가들은 질병을 억제하기 위해 세계 최고의 전문가들에게 가야만 했다. 흥미롭게도 과거와 현재의 탐험가들은 도시가 저주받았다는 소식을 들었습니다. 아마도 그 저주는 실제로 공룡 시대부터 존재해 온 살을 파먹는 질병이었을 것입니다.

발굴 작업은 또한 위성 이미지를 사용하여 한때 인간 활동이 있었다고 믿어지는 섬에서 인공 구조물의 힌트를 찾고 있습니다. 최근 위성에서 촬영한 영상과 데이터를 분석하고 방대한 데이터를 모아 바이킹 시대의 전당을 발견했다. 그것은 지하의 형태를 결정하고 구조물의 전체 치수는 시대의 구조물과 일치합니다.

이미징 기술, 빅 데이터 및 분석이 널리 보급됨에 따라 전체 보물 찾기 산업이 변화할 것입니다. 탐험가는 과거의 보물을 찾기 위해 데이터의 이상 현상을 살펴보는 분석 및 알고리즘을 사용하여 컴퓨터에서 온라인으로 보물 찾기를 시작할 것입니다.

우리는 또한 지면을 더 깊이 침투할 수 있고 심지어 수중에서도 큰 성공을 거둘 수 있는 금속 탐지 기술의 발전을 봅니다. 드론과 로봇 공학은 보물 찾기 중에 인간의 생명을 위험에 빠뜨리지 않고 바다와 동굴의 더 방대한 범위를 탐험할 수 있습니다.

 또한: 비영리 기술: 더 나은 자원에 대한 필요성.

결론

의료현장, 도시 등 다양한 분야에서 수집된 빅데이터로 전 세계적으로 추가적인 보물찾기가 벌어지고 있다. 데이터 과학자들은 수백만 개의 데이터 지점을 분석하여 데이터와 관심 지점 사이의 상관 관계를 결정할 수 있는 보물 찾기를 만들고 있습니다.

이에 대한 좋은 예는 도시 거리 네트워크와 도시가 여행의 용이성을 장려하고 혼잡을 제한하기 위해 도시의 레이아웃을 변경할 수 있는 방법입니다. 이 데이터는 중요한 사고 지점부터 신호등 타이밍 및 기타 교통 관련 데이터에 이르기까지 모든 것을 분석합니다. 약물과 건강 치료도 보물 찾기의 일부입니다. 과학자들은 어떤 치료법이 효과가 있는지, 효과가 없는지, 질병에 효과가 있을지 판단하기 위해 빅 데이터를 찾습니다.

기술과 빅 데이터가 잃어버린 과거의 보물을 더 많이 찾는 데 도움이 될 것이라고 생각하십니까?

 이 기사는 FutureEnTech의 Thomas Quarry가 작성했습니다. Thomas는 빅 데이터와 신기술에 대한 열정을 가진 컴퓨터 기술자입니다. 잃어버린 보물 찾기에 대한 그의 열정은 데이터, 신기술, 잃어버린 보물 찾기와 도시 사이의 상관관계를 탐구하도록 이끌었습니다.