기본 콘텐츠로 건너뛰기

태양계 이야기 268 - 보이저 2 호의 해왕성 탐사 25 주년



(1989 년 보이저 2 호가 촬영한 해왕성의 모습 Original Caption Released with Image: During August 16 and 17, 1989, the Voyager 2 narrow-angle camera was used to photograph Neptune almost continuously, recording approximately two and one-half rotations of the planet. These images represent the most complete set of full disk Neptune images that the spacecraft will acquire. This picture from the sequence shows two of the four cloud features which have been tracked by the Voyager cameras during the past two months. The large dark oval near the western limb (the left edge) is at a latitude of 22 degrees south and circuits Neptune every 18.3 hours. The bright clouds immediately to the south and east of this oval are seen to substantially change their appearances in periods as short as four hours. The second dark spot, at 54 degrees south latitude near the terminator (lower right edge), circuits Neptune every 16.1 hours. This image has been processed to enhance the visibility of small features, at some sacrifice of color fidelity. The Voyager Mission is conducted by JPL for NASA's Office of Space Science and Applications.  Image Credit: NASA/JPL

 인류가 만든 우주선 가운데 가장 멀리, 그리고 가장 오래 작동하고 있는 것 가운데 하나가 바로 보이저 2 호입니다. 보이저 2 호는 1977 년 발사된 이후 1979 년 목성을 탐사하고 1981 년 토성을 탐사했으며 1986 년에는 천왕성을, 그리고 마지막 행성인 해왕성을 1989 년에 탐사했습니다. 당시에 9 번째 행성이었던 명왕성은 나중에 그 크기가 너무 작고 비슷한 크기의 천체가 다수 있는 것으로 드러나 왜행성으로 다시 분류되었기 때문에 보이저 2 호가 태양계의 마지막 행성을 탐사한지 이제 25 년이 된 셈입니다. (참고로 보이저 1 호는 토성까지만 탐사를 진행했고 보이저 2 호만 천왕성과 해왕성에 근접했음)  


 인류 역사상 유일하게 해왕성을 탐사한 보이저 2호가 그 이미지를 보내온지 25 년. 우리가 알고 있는 해왕성과 해왕성의 위성들의 근접 촬영 사진은 사실 1989 년 8월 보이저 2 호가 보내 온 것이 전부입니다. 물론 해왕성 탐사 우주선을 다시 보내야 한다는 의견이 있기는 했지만 예산 부족으로 무산되었기 때문인데, 매우 아쉬운 일이지만 그 만큼 보이저 2 호의 해왕성 탐사의 의의가 더 크다고 하겠습니다. 


 보이저 2 호의 해왕성 탐사 25 주년을 맞이한 나사는 이를 기념하는 보도 자료들을 내놓았습니다. 당시에 찍은 사진들은 보이저 2 호가 해왕성을 탐사한지 이제 4반세기가 지났다는 것을 느끼게 해줍니다. 



(1989 년. 당시의 나사 보이저 2 호 팀 Members of the Voyager science team pore over fresh images of Neptune's moon Triton as data from Voyager 2 stream into JPL in August 1989.
Image Credit: NASA/JPL-Caltech ) 


(1989 년 당시의 취재 팀  Television cameras and members of the news media helped focus the world's attention on JPL's von Karman auditorium, where early results of Voyager 2's Neptune encounter were shared.
Image Credit: NASA/JPL-Caltech


(1989 년 당시 나사의 제트 추진 연구소 내의 텔레비전 스튜디오 The television studio at NASA's Jet Propulsion Laboratory featured an atmospheric, painted backdrop and live video displays for sharing science data and spacecraft information with the media and public.
Image Credit: NASA/JPL-Caltech ) 



(참고로 보는 보이저 1/2 호의 궤도 Close flybys of gas giants gave gravity assists to both Voyagers. Image Credit: NASA/JPL



 당시 컴퓨터 화면이 아니라 사진을 두고 이야기를 나누는 모습이나 축하 공연을 하는 모습, 그리고 사진에 찍힌 인물들의 옷차림과 스타일은 70 - 80 년대의 모습을 떠올리게 만듭니다. 역사의 한장면을 놓치지 않기 위한 기자들의 취재 열기도 매우 뜨거운데 아마도 2015 년 미지의 천체 명왕성의 모습이 공개될 때도 비슷한 열기가 다시 일어나지 않을까 생각합니다. 물론 지금 시대에는 SNS 나 유튜브 같은 매체가 더 들뜨게 될지 모르지만 말이죠. 


 한편 나사에서는 해왕성에서 가장 큰 위성이자 정말 수수께끼인 멜론 같은 표면을 지닌 위성 트리톤의 고해상도 지형 이미지도 같이 공개했습니다. 이미 공개한 이미지를 다시 합성한 것으로 우주선이 트리톤에 근접했었을 당시의 영상도 같이 재구성했습니다.


 이미지는 이곳에서 (너무 큰 파일이라 네이버 블로그에 올릴 수가 없음) 



(해왕성 최대의 위성 트리톤의 기이한 표면  Global Color Mosaic of Triton, taken by Voyager 2 in 1989​.  NASA / Jet Propulsion Lab / U.S. Geological Survey)




(동영상)   


 트리톤 역시 과거 착륙선 미션을 포함한 탐사 미션이 제안된 바 있으나 현재까지 예산을 배정받지 못하고 있습니다. 보이저 우주선을 발사했을 당시에는 궤도가 우연히 맞아들어 하나의 우주선으로 목성/토성/천왕성/해왕성을 탐사하는 행운을 누렸지만 이런 행운은 좀처럼 잘 일어나지 않는 일이라 예산이 더 큰 가스 행성인 목성과 토성 탐사선에 먼저 배정되었기 때문입니다. 


 그러나 우리가 수십 년 후에도 보이저 2 호의 사진으로 천왕성과 해왕성을 배우지 않으려면 가까운 시일내로 새로운 탐사선의 발사가 필요할 것입니다. 우리 태양계의 참모습을 아는 일은 결국 인류 전체의 자산이 될 것입니다. 이렇게 생각하면 지금 보이저 2 호의 해왕성 탐사를 기념하는 가장 좋은 방법은 결국 보이저 2 호를 이을 새 탐사선을 발사하는 것이 아닌가 하는 생각입니다. 


 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