ABOUT THE SPEAKER
Peter van Manen - Electronic systems expert
Peter van Manen is the Managing Director of McLaren Electronics, which provides data systems to major motorsports series.

Why you should listen

To say that Peter van Manen has a high-speed job would be an understatement. As Managing Director of McLaren Electronics, which provides electronics and data collection software to motorsports events, he and his team work in real time during a race to improve cars on about 500 different parameters. That's about 750 million data points in two hours.

But recently van Manen and his team have been wondering: Why can't the extremely precise and subtle data-collection and analysis systems used in motorsports be applied elsewhere, for the benefit of all? They have applied their systems to ICU units at Birmingham Children's Hospital with real-time analysis that allows them to proactively prevent cardiac arrests. The unit has seen a 25 percent decrease in life-threatening events. And it's just the beginning.

More profile about the speaker
Peter van Manen | Speaker | TED.com
TEDxNijmegen

Peter van Manen: Better baby care -- thanks to Formula 1

피터 반 마넨 (Peter van Manen): 포뮬라원 경주가 아기들에게 어떤 도움이 될까요?

Filmed:
845,406 views

포뮬라원 경주에서, 자동차는 실시간 분석과 피드백을 위하여 정비소로 수억개의 정보를 보냅니다. 그렇다면 이 세분화되고 엄격한 정보 시스템을 소아과 병원과 같은 곳에서 사용해보면 어떨까요? 피터 반 마넨이 여러분에게 더 많은 것을 들려 줄 것입니다.
- Electronic systems expert
Peter van Manen is the Managing Director of McLaren Electronics, which provides data systems to major motorsports series. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
Motor모터 racing경마 is a funny이상한 old늙은 business사업.
0
336
2257
자동차 경주는 흥미로우면서도
역사가 깊은 산업입니다.
00:14
We make a new새로운 car every...마다 year,
1
2593
2317
우리는 매년
새로운 경주용 자동차를 만들죠.
00:16
and then we spend보내 the rest휴식 of the season시즌
2
4910
2188
그리고 시즌의 나머지는 대부분 자동차를
00:19
trying견딜 수 없는 to understand알다 what it is we've우리는 built세워짐
3
7098
2776
더 좋고 빠르게 만들 수 있는 것이 있는지
00:21
to make it better, to make it faster더 빠른.
4
9874
3221
이해하기 위해서 시간을 보냅니다.
00:25
And then the next다음 것 year, we start스타트 again.
5
13095
3275
그리고 그 다음 해에는,
이 작업을 반복합니다.
00:28
Now, the car you see in front of you is quite아주 complicated복잡한.
6
16370
4238
여러분 앞에 있는 경주용차는
꽤나 복잡합니다.
00:32
The chassis차대 is made만든 up of about 11,000 components구성 요소들,
7
20608
3619
자동차의 몸체는
11,000개의 부품으로 구성되고
00:36
the engine엔진 another다른 6,000,
8
24227
2468
엔진은 또 다른 6,000개의 부품으로
구성되어 있습니다.
00:38
the electronics전자 제품 about eight여덟 and a half절반 thousand.
9
26695
3093
전자기기는 8,500개나 들어있지요.
00:41
So there's about 25,000 things there that can go wrong잘못된.
10
29788
4401
그래서 차 한대에는 25,000가지의
문제를 유발할수 있는 것들이 있습니다.
00:46
So motor모터 racing경마 is very much about attention주의 to detail세부 묘사.
11
34189
4826
즉, 자동차경주는 소소한 부분에
주의를 기울이는 것이라고 도 할 수 있죠.
00:51
The other thing about Formula공식 1 in particular특별한
12
39015
3263
포뮬라1의 또 다른 특별한 점은
00:54
is we're always changing작고 보기 흉한 사람 the car.
13
42278
2124
항상 자동차를 변화시키고 있다는 겁니다.
00:56
We're always trying견딜 수 없는 to make it faster더 빠른.
14
44402
2280
항상 더 빠르게 개선하려고 시도합니다.
00:58
So every...마다 two weeks, we will be making만들기
15
46682
2984
그래서 2주마다, 우리는 자동차에 적합한
01:01
about 5,000 new새로운 components구성 요소들 to fit적당한 to the car.
16
49666
4200
5,000개의 새로운 부품을 만들어 내고 있습니다.
01:05
Five다섯 to 10 percent퍼센트 of the race경주 car
17
53866
2178
2주마다 경주용 자동차의
01:08
will be different다른 every...마다 two weeks of the year.
18
56044
3752
5~10퍼센트에 해당하는 부품이 달라집니다.
01:11
So how do we do that?
19
59796
2309
어떻게 이런 일을 할 수 있을까요?
01:14
Well, we start스타트 our life with the racing경마 car.
20
62105
3744
음, 저희는 경주용차와
일상의 궤를 같이 합니다..
01:17
We have a lot of sensors센서 on the car to measure법안 things.
21
65849
3991
자동차에는 여러 가지를 측정하는
다양한 감지 센서를 가지고 있습니다.
01:21
On the race경주 car in front of you here
22
69840
1882
여러분 앞에 있는 이 경주용 자동차는
01:23
there are about 120 sensors센서 when it goes간다 into a race경주.
23
71722
3159
경주에 참가할 때네
120개의 감지 센서를 사용합니다.
01:26
It's measuring자질 all sorts종류 of things around the car.
24
74881
3652
자동차 안의 모든 것들을 측정하는 것이죠.
01:30
That data데이터 is logged기록 된. We're logging벌채 반출 about
25
78533
2052
데이터가 연결되어 있고,
우리는 데이터 시스템안에서
01:32
500 different다른 parameters매개 변수들 within이내에 the data데이터 systems시스템,
26
80585
3704
500개의 다른 변수들에 접속하고
01:36
about 13,000 health건강 parameters매개 변수들 and events사건
27
84289
3665
상태가 비정상으로 작동하는 것을 말해주는
01:39
to say when things are not working the way they should do,
28
87954
4565
13,000개의 상태 변수와 상황에 접근합니다.
01:44
and we're sending배상 that data데이터 back to the garage차고
29
92519
2825
그리고 원격 전송을 이용하여
초당 2~4 메가비트의 속도로
01:47
using~을 사용하여 telemetry원격 측정법 at a rate of two to four megabits메가 비트 per second둘째.
30
95344
4979
정보를 정비소에 돌려보냅니다.
01:52
So during...동안 a two-hour2 시간 race경주, each마다 car will be sending배상
31
100323
3127
그래서 2시간의 경주 동안에,
각 자동차는
01:55
750 million백만 numbers번호.
32
103450
2275
7억5천만개의 숫자를 보내게 됩니다.
01:57
That's twice두번 as many많은 numbers번호 as words that each마다 of us
33
105725
3143
이 숫자는 일생동안 사람이 말하는 단어 수의
02:00
speaks말하다 in a lifetime일생.
34
108868
1631
두배 가량이나 됩니다.
02:02
It's a huge거대한 amount of data데이터.
35
110499
2618
정말 엄청난 크기의 정보입니다.
02:05
But it's not enough충분히 just to have data데이터 and measure법안 it.
36
113117
2645
하지만 단지 데이터를 가지고
측정하는 것만으로는 부족합니다.
02:07
You need to be able할 수 있는 to do something with it.
37
115762
2158
이것으로 무언가를 해야 합니다.
02:09
So we've우리는 spent지출하다 a lot of time and effort노력
38
117920
2394
그래서 정보를 이용해서
하나의 논리를 만들기 위해
02:12
in turning선회 the data데이터 into stories이야기
39
120314
1869
시간과 노력을 쏟아붓습니다.
02:14
to be able할 수 있는 to tell, what's the state상태 of the engine엔진,
40
122183
3105
엔진의 상태가 어떤지,
02:17
how are the tires타이어 degrading퇴화하는,
41
125288
2272
타이어가 얼마나 마모가 되어가고 있는지
02:19
what's the situation상태 with fuel연료 consumption소비?
42
127560
3748
연료 소모는 얼마나 되는지
알아내기 위해서입니다.
02:23
So all of this is taking취득 data데이터
43
131308
2788
이 모든 과정이 데이터를 지식으로 변모시켜
02:26
and turning선회 it into knowledge지식 that we can act행위 upon...에.
44
134096
3802
우리가 행동을 취할 수 있게 해줍니다.
02:29
Okay, so let's have a look at a little bit비트 of data데이터.
45
137898
2638
좋습니다. 이제 그 정보들을 한번 살펴봅시다.
02:32
Let's pick선택 a bit비트 of data데이터 from
46
140536
2030
이제 갓 3개월 정도 된 환자의
02:34
another다른 three-month-old3 개월 된 patient환자.
47
142566
3079
데이터를 한번 보시죠.
02:37
This is a child어린이, and what you're seeing here is real레알 data데이터,
48
145645
4171
작은 아이입니다.
여기 보이는 것은 진짜 데이터입니다.
02:41
and on the far멀리 right-hand오른손 side측면,
49
149816
1977
저 오른편 끝에
02:43
where everything starts시작하다 getting점점 a little bit비트 catastrophic파국적 인,
50
151793
2587
모든 지표가 이상하게 변하는데요.
02:46
that is the patient환자 going into cardiac심장병 환자 arrest체포.
51
154380
3584
이것은 환자가 심장마비에 진입할 때
생기는 정보입니다.
02:49
It was deemed간주되는 to be an unpredictable예측할 수없는 event행사.
52
157964
3232
예측 불가능한 사건이라고 보통 간주됩니다.
02:53
This was a heart심장 attack공격 that no one could see coming오는.
53
161196
3789
이것은 그 누구도
예측할 수 없는 심장마비이지요.
02:56
But when we look at the information정보 there,
54
164985
2550
하지만 여기의 정보들을 보시면
02:59
we can see that things are starting출발 to become지다
55
167535
2349
우리는 심장마비의
약 5분 전에 약한 흔들림이
03:01
a little fuzzy흐린 about five다섯 minutes의사록 or so before the cardiac심장병 환자 arrest체포.
56
169884
4029
시작되는 것을 볼 수 있습니다.
03:05
We can see small작은 changes변화들
57
173913
2037
우리는 작은 변화들,
03:07
in things like the heart심장 rate moving움직이는.
58
175950
2383
심장이 뛰는 속도 같은 것들이
변하는 것을 볼 수 있죠.
03:10
These were all undetected발견되지 않은 by normal표준 thresholds임계 값
59
178333
2486
이것들은 정상적인 초기 단계에선
03:12
which어느 would be applied적용된 to data데이터.
60
180819
2408
감지되지 않습니다.
03:15
So the question문제 is, why couldn't할 수 없었다 we see it?
61
183227
3143
그렇다면 질문은,
왜 우리가 예측하지 못할까요?
03:18
Was this a predictable예측할 수있는 event행사?
62
186370
2581
예상 가능한 사건은 아니었을까요?
03:20
Can we look more at the patterns패턴들 in the data데이터
63
188951
3010
우리의 업무를 더 잘 수행하기위해
정보의 변화 양상에서
03:23
to be able할 수 있는 to do things better?
64
191961
3380
더 많은 것을 찾을 수는 없을까요?
03:27
So this is a child어린이,
65
195341
2650
자. 다시 어린 아이입니다.
03:29
about the same같은 age나이 as the racing경마 car on stage단계,
66
197991
3232
무대에 있는 경주용 자동차와 비슷한 나이,
03:33
three months개월 old늙은.
67
201223
1630
3개월 정도 됐습니다.
03:34
It's a patient환자 with a heart심장 problem문제.
68
202853
2605
심장에 문제가 있는 환자입니다.
03:37
Now, when you look at some of the data데이터 on the screen화면 above위에,
69
205458
3468
이제, 위의 화면에 나타나는
정보들을 한번 살펴보시면
03:40
things like heart심장 rate, pulse펄스, oxygen산소, respiration호흡 rates요금,
70
208926
4902
심장박동, 맥박, 산소,
호흡 속도와 같은 것들인데요
03:45
they're all unusual별난 for a normal표준 child어린이,
71
213828
3076
정상적인 아이의 기준에 비하면
모두 비정상입니다.
03:48
but they're quite아주 normal표준 for the child어린이 there,
72
216904
2642
하지만 여기 있는 이 아이에게는 꽤나 정상이지요.
03:51
and so one of the challenges도전 you have in health건강 care케어 is,
73
219546
4138
그래서 여러분이 건강 관리와 관련해서
마주칠 수 있는 문제 중 하나는
03:55
how can I look at the patient환자 in front of me,
74
223684
2851
내 앞의 환자에게서 특징적인 것이 무엇인지를
03:58
have something which어느 is specific특유한 for her,
75
226535
3047
어떻게 찾아볼 것인가 하는 것 입니다.
04:01
and be able할 수 있는 to detect탐지하다 when things start스타트 to change변화,
76
229582
2788
또한 상태가 변화하기 시작하는 것과
04:04
when things start스타트 to deteriorate악화되다?
77
232370
2099
악화되는 것을 찾아내는 것입니다.
04:06
Because like a racing경마 car, any patient환자,
78
234469
3050
왜냐하면 경주용 자동차처럼, 어떤 환자들도
04:09
when things start스타트 to go bad나쁜, you have a short짧은 time
79
237519
2976
무언가 잘못되기 시작할 때는
04:12
to make a difference.
80
240495
1831
여러분에겐 변화를 줄시간이
아주 적기 때문입니다.
04:14
So what we did is we took~했다 a data데이터 system체계
81
242326
2754
그래서 우리가 한 것은
포뮬라원에서 1년동안 2주마다
04:17
which어느 we run운영 every...마다 two weeks of the year in Formula공식 1
82
245080
3131
구동시키는 데이터 시스템을
04:20
and we installed설치된 it on the hospital병원 computers컴퓨터들
83
248211
3002
버밍엄 소아 병원의 병원 컴퓨터에
04:23
at Birmingham버밍엄 Children's어린이 Hospital병원.
84
251213
2290
설치하였습니다.
04:25
We streamed스트리밍 된 data데이터 from the bedside머리맡 instruments악기들
85
253503
2439
병원의 소아과 중환자실의 침대 옆 장치들에서
04:27
in their그들의 pediatric소아과 intensive강한 care케어
86
255942
2557
데이터를 받아와서
04:30
so that we could both양자 모두 look at the data데이터 in real레알 time
87
258499
3456
실시간으로 정보들을 확인할 수 있었고,
04:33
and, more importantly중요하게, to store저장 the data데이터
88
261955
2871
그리고 더 중요한 것은 그 정보들을 저장하여
04:36
so that we could start스타트 to learn배우다 from it.
89
264826
3057
그것들로부터 배우기 시작할 수 있었습니다.
04:39
And then, we applied적용된 an application신청 on top상단
90
267883
4384
그리고 그후에, 응용 프로그램을 적용하여
04:44
which어느 would allow허용하다 us to tease볶다 out the patterns패턴들 in the data데이터
91
272267
3270
이 데이터들을 가지런히 정리하고
04:47
in real레알 time so we could see what was happening사고,
92
275537
2956
실시간으로 어떤 일이 발생하는지
이해할 수 있게 하였습니다.
04:50
so we could determine결정 when things started시작한 to change변화.
93
278493
3713
그래서 무언가 잘못되어 가는 시점을
알아낼 수 있었습니다.
04:54
Now, in motor모터 racing경마, we're all a little bit비트 ambitious거창한,
94
282206
3863
이제, 자동차 경주에서, 우리는 약간 원대하고
04:58
audacious대담한, a little bit비트 arrogant거만한 sometimes때때로,
95
286069
2549
대담하고, 어쩌면 때때로 거만해 질 수 있기에
05:00
so we decided결정적인 we would also또한 look at the children어린이
96
288618
3398
중환자실로 이송되는 아이들 또한
05:04
as they were being존재 transported이송 된 to intensive강한 care케어.
97
292016
2957
그 시점에 직접 관찰하기로 결정했습니다.
05:06
Why should we wait until...까지 they arrived도착한 in the hospital병원
98
294973
2154
왜 우리는 병원으로 아이들이 도착할 때까지
05:09
before we started시작한 to look?
99
297127
1994
기다려야만 할까요?
05:11
And so we installed설치된 a real-time실시간 link링크
100
299121
2997
그래서 엠뷸런스와 병원사이에
05:14
between중에서 the ambulance구급차 and the hospital병원,
101
302118
2836
실시간 연결 장치를 설치하였고
05:16
just using~을 사용하여 normal표준 3G telephony전화 통신 to send보내다 that data데이터
102
304954
3776
정보를 전달하기 위해 3G체계를 사용하여
05:20
so that the ambulance구급차 became되었다 an extra특별한 bed침대
103
308730
2487
앰뷸런스가 중환자실의 또 하나의 침대와 같은
05:23
in intensive강한 care케어.
104
311217
3136
역할을 할 수 있었습니다.
05:26
And then we started시작한 looking at the data데이터.
105
314353
3702
그리고 우리는 그 정보를 관찰하기 시작했습니다.
05:30
So the wiggly흔들 거리는 소리 lines윤곽 at the top상단, all the colors그림 물감,
106
318055
2921
구불구불한 선들, 다양한 색깔로 표시됩니다.
05:32
this is the normal표준 sort종류 of data데이터 you would see on a monitor감시 장치 --
107
320976
3194
정상적인 상태의 데이터를
모니터에서 확인하실 수 있습니다.
05:36
heart심장 rate, pulse펄스, oxygen산소 within이내에 the blood,
108
324170
3772
심박수, 맥박, 혈액내 산소
05:39
and respiration호흡.
109
327942
2635
그리고 호흡과 같은 것들입니다.
05:42
The lines윤곽 on the bottom바닥, the blue푸른 and the red빨간,
110
330577
2753
바닥에 나타나는 선들은,
붉은 색과 푸른 색으로 표시되는데
05:45
these are the interesting재미있는 ones그들.
111
333330
1360
이것들이 흥미로운 것들 입니다.
05:46
The red빨간 line is showing전시 an automated자동화 된 version번역
112
334690
3209
이 붉은 선이 버밍엄 소아 병원에서
이미 구동하고 있는
05:49
of the early이른 warning경고 score점수
113
337899
1597
조기 경보 점수의
05:51
that Birmingham버밍엄 Children's어린이 Hospital병원 were already이미 running달리는.
114
339496
2487
자동화된 형태입니다.
05:53
They'd그들은 been running달리는 that since이후 2008,
115
341983
2338
이 것들은 2008년부터 운영되고 있습니다.
05:56
and already이미 have stopped멈춘 cardiac심장병 환자 arrests체포
116
344321
2256
이미 병원내에서 심장마비와
05:58
and distress고통 within이내에 the hospital병원.
117
346577
2757
그 밖의 곤란한 상태를 예방하였습니다.
06:01
The blue푸른 line is an indication표시
118
349334
2432
파란선은 일종의 신호로서
06:03
of when patterns패턴들 start스타트 to change변화,
119
351766
2500
패턴이 변하기 시작하는 시점에서
06:06
and immediately바로, before we even started시작한
120
354266
2309
심지어 임상적 분석에 착수하기도 전에,
06:08
putting퍼팅 in clinical객관적인 interpretation해석,
121
356575
1708
그 즉시 데이터가 의미하는 바를
06:10
we can see that the data데이터 is speaking말하기 to us.
122
358283
2870
우리가 확인할 수 있습니다.
06:13
It's telling말함 us that something is going wrong잘못된.
123
361153
3536
우리에게 무언가 잘못되고 있다고
경고하는 것이지요.
06:16
The plot음모 with the red빨간 and the green녹색 blobs얼룩,
124
364689
3816
붉은 점과 푸른 점이 있는 그래프가 있습니다.
06:20
this is plotting플로팅 different다른 components구성 요소들
125
368505
2805
이것들은 서로 다른 요소들을 그려주고 있는데
06:23
of the data데이터 against반대 each마다 other.
126
371310
2547
서로에게 반대되는 정보들입니다.
06:25
The green녹색 is us learning배우기 what is normal표준 for that child어린이.
127
373857
3840
녹색은 우리가 이 아이의 정상적인 상태가 어떤지
알 수 있게 합니다.
06:29
We call it the cloud구름 of normality정상.
128
377697
2610
정상성의 클라우드라고 명명하였습니다.
06:32
And when things start스타트 to change변화,
129
380307
2241
상황이 변화하기 시작하면
06:34
when conditions정황 start스타트 to deteriorate악화되다,
130
382548
2564
즉 조건들이 악화하기 시작하면
06:37
we move움직임 into the red빨간 line.
131
385112
2238
우리는 붉은 선으로 진입합니다.
06:39
There's no rocket로켓 science과학 here.
132
387350
1657
이것은 어떤 고도의 과학이 아닙니다.
06:41
It is displaying표시 data데이터 that exists존재하다 already이미 in a different다른 way,
133
389007
4113
이것은 이미 존재하는 정보를
다른 방식으로 표현하는 것이고
06:45
to amplify더욱 상 세히 하다 it, to provide~을 제공하다 cues단서 to the doctors의사들,
134
393120
3391
그것 증폭하여
의사들과 간호사들에게 단초를 제공하여
06:48
to the nurses간호사, so they can see what's happening사고.
135
396511
2738
무엇이 발생하는지 알 수 있도록 합니다.
06:51
In the same같은 way that a good racing경마 driver운전사
136
399249
3130
이와 비슷한 방식으로 뛰어난 경주 운전자는
06:54
relies의존하다 on cues단서 to decide결정하다 when to apply대다 the brakes브레이크,
137
402379
4044
언제 브레이크를 밟을지, 언제 모퉁이를 돌지
06:58
when to turn회전 into a corner모서리,
138
406423
1476
단서들을 가지고 결정할 수 있습니다.
06:59
we need to help our physicians의사들 and our nurses간호사
139
407899
2918
우리는 소아과 의사들과 간호사들이
07:02
to see when things are starting출발 to go wrong잘못된.
140
410817
3620
무엇이 잘못되기 시작할때
인지할 수 있게 도와줄 필요가 있습니다.
07:06
So we have a very ambitious거창한 program프로그램.
141
414437
2946
그래서 좀 더 야심찬 프로그램을 가지고 있습니다.
07:09
We think that the race경주 is on to do something differently다르게.
142
417383
4736
레이스는 약간 다르게
일을 수행하는 것 뿐이라고 생각합니다.
07:14
We are thinking생각 big. It's the right thing to do.
143
422119
2904
더 크게 생각하는 중입니다.
우리가 해야하는 것이죠.
07:17
We have an approach접근 which어느, if it's successful성공한,
144
425023
3412
만약에 이 접근법이 성공적이라면,
07:20
there's no reason이유 why it should stay머무르다 within이내에 a hospital병원.
145
428435
2531
이 방법을 병원에서만 사용해야할 필요는 없겠죠.
07:22
It can go beyond...을 넘어서 the walls.
146
430966
1841
이 기술은 장벽을 뛰어넘을 수 있습니다.
07:24
With wireless무선 전화 connectivity연결성 these days,
147
432807
2071
오늘날의 무선 통신을 이용하면
07:26
there is no reason이유 why patients환자, doctors의사들 and nurses간호사
148
434878
3444
환자, 의사 그리고 간호사가
07:30
always have to be in the same같은 place장소
149
438322
2171
항상 같은 시점에 동일한 공간에 있어야할
07:32
at the same같은 time.
150
440493
1993
이유가 없어집니다.
07:34
And meanwhile그 동안에, we'll take our little three-month-old3 개월 된 baby아가,
151
442486
3995
그리고 동시에, 3개월 아기(경주용자동차를 의미)를 데리고
07:38
keep taking취득 it to the track선로, keeping유지 it safe안전한,
152
446481
3757
트랙위에 자동차를 두면서도 안전하게
07:42
and making만들기 it faster더 빠른 and better.
153
450238
2333
더 빠르면서 더 성능 좋게 만들수 있을 것입니다.
07:44
Thank you very much.
154
452571
1405
감사합니다.
07:45
(Applause박수 갈채)
155
453976
4954
(박수)
Translated by Hyunglak Son
Reviewed by Sungmo Lee

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Peter van Manen - Electronic systems expert
Peter van Manen is the Managing Director of McLaren Electronics, which provides data systems to major motorsports series.

Why you should listen

To say that Peter van Manen has a high-speed job would be an understatement. As Managing Director of McLaren Electronics, which provides electronics and data collection software to motorsports events, he and his team work in real time during a race to improve cars on about 500 different parameters. That's about 750 million data points in two hours.

But recently van Manen and his team have been wondering: Why can't the extremely precise and subtle data-collection and analysis systems used in motorsports be applied elsewhere, for the benefit of all? They have applied their systems to ICU units at Birmingham Children's Hospital with real-time analysis that allows them to proactively prevent cardiac arrests. The unit has seen a 25 percent decrease in life-threatening events. And it's just the beginning.

More profile about the speaker
Peter van Manen | Speaker | TED.com