기본 콘텐츠로 건너뛰기

태양계 이야기 156 - 새로 발견된 해왕성의 위성



 2013 년 7월 15일 허블 사이트 (HubbleSite) 는 보도자료를 내고 해왕성의 새로운 위성이 발견되었다고 발표했습니다. 이 위성의 이름은 S/2004 N 1 으로 아직 정식 명칭은 정해지지 않았습니다. 반지름 8 - 10 km 의 아주 작은 위성으로 현재까지 발견된 해왕성의 위성 중 가장 작으며 14 번째로 발견된 위성입니다.


 이 위성은 너무 작아서 이전 보이저 2호가 해왕성을 지나칠 때 찾아내지 못한 위성이었다는 사실이 흥미롭습니다. 보이저 2 호의 해왕성 방문 당시 발견된 위성들은 가장 작은 것이라고 해도 지름 40 km 이상이었습니다. 그런 점을 감안하면 새 위성의 크기는 이전에 발견된 것에 비해 절반 정도 크기라고 할 수 있습니다.  



 (새로 발견된 S/2004 N 1 의 공전 궤도를 다른 위성들과 같이 표시한 것. 위치상 새 위성은 해왕성에서 6 번째로 가까운 공전 궤도를 돌고 있음.  This diagram shows the orbits of several moons located close to the planet Neptune. All of them were discovered in 1989 by NASA's Voyager 2 spacecraft, with the exception of S/2004 N 1, which was discovered in archival Hubble Space Telescope images taken from 2004 to 2009. The moons all follow prograde orbits and are nestled among Neptune's rings (not shown). The outer moon Triton was discovered in 1846 — the same year the planet itself was discovered. Triton's orbit is retrograde, suggesting it is a captured Kuiper Belt object and therefore a distant cousin of Pluto. The inner moons may have formed after Triton's capture several billion years ago. (Credit: NASA, ESA, and A. Feild (STScI)))   


 새 위성의 이름은 물론 현재로는 정해지지 않았고 수년이 지난 후에야 다른 위성들의 이름과 균형을 맞춰서 정해질 것으로 보입니다. 이 위성의 물리적 특징으로는 궤도장반경 (semi major axis) 10.4 만 km. 공전 주기 0.9362 일, 반지름 8 - 10 km (좀더 추가 관측 필요) 등입니다.  


 독특하게도 이 위성은 허블 우주 망원경의 과거 관측결과를 분석하는 과정에서 발견되었습니다. 2004 년에서 2009 년 사이 허블 관측 결과를 분석한 SETI institute 의 마크 쇼월터 (Mark Showalter) 는 매우 희미한 위성하나가 추가로 있다는 것을 발견하고 이를 보고했습니다.  




(실제 허블 우주 망원경의 이미지. 여러 장의 사진을 합성한 것 
Mark Showalter of the SETI Institute discovered S/2004 N 1 in July 2013. He analyzed over 150 archival Neptune photographs taken by Hubble from 2004 to 2009. The same white dot appeared over and over again. He then plotted a circular orbit for the moon, which completes one revolution around Neptune every 23 hours. The black-and-white image was taken in 2009 with Hubble's Wide Field Camera 3 in visible light. Hubble took the color inset of Neptune on August 19, 2009.
Credit : NASA, ESA, and M. Showalter (SETI Institute))



 아마도 해왕성으로 새로운 탐사선을 보낸다면 14 개 보다 더 많은 작은 위성들이 발견될 가능성도 있습니다. 보이저 2 호의 경우 짧은 여행 기간 동안 스처지나가듯 해왕성을 지났기 때문에 상세한 관측은 무리가 있었죠. 물론 우리가 현재 보고 있는 해왕성과 그 위성들의 사진은 대부분 보이저 2 가 촬영한 것이지만 이제 세월이 흘러 강력한 관측 기기를 탑재한 탐사선을 보낼 때도 되었습니다. 


 나사는 향후 새로운 해왕성 탐사선 및 착륙선을 구상하고 있지만 아직 구체적인 일정을 잡지는 못하고 있습니다. 이미 해왕성과 천왕성에 탐사선을 보낸지 20 년이 넘은 시점이라 이후의 관측은 허블 우주 망원경을 비롯한 지구에서 이뤄지고 있는데 앞으로 보다 자세한 내용을 알기 위해서는 결국 탐사선을 보낼 필요가 있지 않을까 생각됩니다. 


 새 탐사선이 스쳐지나가는 것이 아니라 해왕성과 천왕성의 위성이 되어 상세한 관측을 진행하게 되면 태양계의 마지막 두 외행성에 대해서도 우리는 상세한 지식을 얻게 될 것이며 이는 외계 행성 탐사에도 많은 도움이 되게 될 것으로 보입니다. 그리고 이 시기가 지나면 아마도 어느 정도 크기 이상의 위성들은 대부분 발견될 것으로 보입니다. 그 전까지는 이런 방식으로 위성들이 가끔 한개씩 보고가 되지 않을 까 생각됩니다. 


 참고




댓글

이 블로그의 인기 게시물

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

R 스튜디오 설치 및 업데이트

 R을 설치한 후 기본으로 제공되는 R 콘솔창에서 코드를 입력해 작업을 수행할 수도 있지만, 보통은 그렇게 하기 보다는 가장 널리 사용되는 R 개발환경인 R 스튜디오가 널리 사용됩니다. 오픈 소스 무료 버전의 R 스튜디오는 누구나 설치가 가능하며 편리한 작업 환경을 제공하기 때문에 R을 위한 IDE에서 가장 널리 사용되어 있습니다. 아래 링크에서 다운로드 받습니다.    https://www.rstudio.com/  다운로드 R 이나 혹은 Powerful IDE for R로 들어가 일반 사용자 버전을 받습니다. 오픈 소스 버전과 상업용 버전, 그리고 데스크탑 버전과 서버 버전이 있는데, 일반적으로는 오픈 소스 버전에 데스크탑 버전을 다운로드 받습니다. 상업 버전의 경우 데스크탑 버전의 경우 년간 995달러, 서버 버전은 9995달러를 받고 여러 가지 기술 지원 및 자문을 해주는 기능이 있습니다.   데스크탑 버전을 설치하는 과정은 매우 쉽기 때문에 별도의 설명이 필요하지 않을 것 같습니다. 인스톨은 윈도우, 맥, 리눅스 (우분투/페도라)에 따라 설치 파일이 나뉘지만 설치가 어렵지는 않을 것입니다. 한 가지 주의할 점이라면 R은 사전에 반드시 따로 설치해야 한다는 점입니다. R 스튜디오만 단독 설치하면 아무것도 할 수 없습니다. 뭐 당연한 이야기죠.   설치된 R 스튜디오는 자동으로 업데이틀 체크하지 않습니다. 따라서 업데이트를 위해서는 R 스튜디오에서 Help 로 들어가 업데이트를 확인해야 합니다.     만약 업데이트 할 내용이 없다면 최신 버전이라고 알려줄 것이고 업데이트가 있다면 업데이트를 진행할 수 있도록 도와주게 됩니다. R의 업데이트와 R 스튜디오의 업데이트는 모두 개별적이며 앞서 설명했듯이 R 업데이트는 사실 기존 버전과 병행해서 새로운 버전을 새롭게 설치하는 것입니다. R 스튜디오는 실제로 업데이트가 이뤄지기 때문에 구버전을 지워줄 필요는

R 패키지 설치 및 업데이트 오류 (1)

 R 패키지를 설치하거나 업데이트 하다보면 여러 가지 문제가 생기는 경우들이 있습니다. 이 경우 아예 R을 재설치하는 것도 방법이지만, 어떤 경우에는 이렇게해도 해결이 안되고 계속해서 사용자는 괴롭히는 경우도 있습니다. 이런 경우 중 하나를 소개합니다.  새로운 패키지를 설치, 혹은 업데이트 하는 과정에서 같이 설치하는 패키지 중 하나가 설치가 되지 않는다는 메세지가 계속 나왔는데, 사실은 백신 프로그램 때문이었던 경우입니다.   dplyr 패키지를 업데이트 하려고 했는데, 제대로 되지 않아 다시 설치를 진행했습니다. 그런데 일부 패키지가 제대로 설치되지 않는다는 메세지가 나왔습니다.  > install.packages("dplyr") Error in install.packages : Updating loaded packages > install.packages("dplyr") Installing package into ‘C:/Users/jjy05_000/Documents/R/win-library/3.4’ (as ‘lib’ is unspecified) also installing the dependencies ‘bindr’, ‘bindrcpp’, ‘Rcpp’, ‘rlang’, ‘plogr’ trying URL ' https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/3.4/bindr_0.1.1.zip ' Content type 'application/zip' length 15285 bytes (14 KB) downloaded 14 KB trying URL ' https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/3.4/bindrcpp_0.2.2.zip ' Content type 'application/zip' length 620344 b