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2018년 5월 31일 목요일

인텔 DIMM 용 옵테인 메모리를 선보이다.


(출처: 인텔) 



 인텔이 몇년 전부터 그 존재를 알려온 3D Xpoint 기반 옵테인 DIMM 메모리를 발표했습니다. 128/256/512GB 용량으로 공개된 Optane DC Persistent Memory 는 메모리와 저장장치 사이의 벽을 허물 차세대 비휘발성 메모리의 가능성을 보여주고 있습니다. 




 다만 가격과 실제 시장에서 이를 구매할 수 있는 출시일은 아직 공개되지 않았습니다. 물론 출시해도 가격이 매우 비쌀 수밖에 없는 제품이라 일반 소비자들이 구매할 가능성은 크지 않을 것입니다. 당연히 목표 시장은 대규모의 데이터 입출력이 필요한 서버 영역입니다. 


 소식을 전한 아난드텍은 이 제품이 192GB의 DDR4 메모리와 1TB Optane DC Persistent Memory를 탑재한 서버 형태로 공개됐다고 설명했습니다. 메모리와 같은 DIMM 슬롯을 사용하지만 현재는 SSD 형태로 시스템에서 인식하는 것으로 보입니다. 당분간은 옵테인이 DRAM보다는 느리기 때문에 메모리 대용으로 사용할 순 없고 빠른 SSD로 사용하게 될 것입니다. 


 하지만 인텔의 궁극적인 목표는 빠른 SSD가 아니라 지금의 메모리와 스토리지를 통합할 차세대 저장 장치입니다. 이를 위해서는 단순히 하드웨어 뿐 아니라 운영체제와 소프트웨어적인 지원이 필요합니다. 그래서 인텔은 Optane DC Persistent Memory를 위한 open-source Persistent Memory Development Kit (PMDK) project를 추진하고 있습니다. 


 미래에는 저장장치에서 데이터를 메모리를 불러오고 처리한 후 다시 저장장치에 기록하는 전통적인 방법 대신 데이터의 저장과 처리를 한 번에 해결해 대규모의 데이터를 더 빠르고 효휼적으로 다룰 수 있을 것으로 기대됩니다. 물론 그 단계까지 가려면 아직도 많은 시간이 필요할 것입니다. 옵테인은 그 가능성을 보여준 제품이지만, 아직 DRAM보다 느리고 낸드 플래시 기반의 SSD보다는 비싸다는 약점을 극복해야 합니다. 



비타민 및 미네랄 보조제는 건강상의 이득이 없다



 새로운 대규모 메타 분석 결과 현재 시중에서 팔리는 비타민 및 미네랄 건강 보조 식품은 일반 인구 집단에서 아무런 건강상의 이점이 없는 것으로 나타났습니다. 국제 과학자팀이 2012년에서 2017년 사이 발표된 179편의 논문을 분석한 결과 비타민 및 미네랄 보조제 섭취와 심혈관 질환 발생 및 사망률은 연관성이 없는 것으로 나타났습니다. 이는 이전 연구 결과와 잘 부합하는 내용입니다. 


 물론 이 연구 결과가 비타민이나 미네랄이 필요하지 않다는 이야기는 아닙니다. 비타민 C 섭취가 부족하면 괴혈병이 생길 수 있고 철분 섭취가 부족하면 빈혈이 생길 것입니다. 이건 당연한 이야기지만 반대로 필요 이상으로 섭취해서 얻을 수 있는 건강상의 이점이 없다는 것도 분명합니다. 


 음식물 섭취가 매우 다양해지고 영양 결핍 보다는 과잉을 걱정해야하는 대부분의 선진국에서 과거처럼 비타민이나 미네랄 섭취 부족으로 심각한 문제가 생기는 경우가 드물게 일어납니다. 따라서 보조제 섭취의 유일한 결과는 보조제 판매 회사의 매출을 올려주고 소변으로 더 많은 비타민과 미네랄을 배출하는 것입니다. 


 그나마 의학적으로 검증된 경우는 철 결핍성 빈혈에서 철분제 섭취나 임산부에서 엽산 섭취처럼 한정된 경우에 국한됩니다. 하지만 이런 증거에도 보조제 섭취는 크게 줄어들지 않고 있습니다. 아마도 뭔가 건강해지고 싶은 욕구를 채워주는 손쉬운 방법 중 하나이기 때문이겠죠. 


 평소에 식사를 조절하고 규칙적으로 운동을 하는 것은 사실 힘든 일 가운데 하나입니다. 반면 하루 한 알 종합 미타민, 미네랄 보조제를 먹는 것은 매우 간단한 방법입니다. 일반 대중 입장에서보면 효과가 검증되지 않았다는 연구 내용보다 보조제의 효능을 강조하는 광고를 더 쉽게 접할 수 있다는 점도 이런 건강 보조 식품이 잘 팔리는 이유 중 하나일 것입니다. 아쉽지만, 한동안 광고가 과학을 이기는 상황 역시 계속될 것 같습니다. 


 참고 



BMW의 차량용 무선 충전 장치





(Credit: BMW)


 BMW의 전기차 관련 부서인 i division이 전기차와 플러그인 하이브리드 자동차를 위한 무선 충전 시스템을 선보였습니다. 이 무선 충전 패드는 자기 유도 (inductive charging) 방식으로 프로토타입이 아니라 지금 부터 주문이 가능한 제품입니다. 실제 양산 및 판매는 올해 7월 이후인데, BMW 530e iPerformance 모델부터 이용이 가능합니다. 최초 판매가 이뤄지는 국가는 독일이고 이후 순차적으로 영국, 일본, 중국, 미국 등 다른 국가에서도 판매에 들어갈 예정입니다. 



 이 자동차용 무선 충전 패드는 충전 거리가 8cm 정도로 매우 짧기 때문에 (수직으로 7cm, 수평으로 14cm 정도 허용) 전자파 및 누전 위험성은 적지만, 대신 정확한 위치에 GroundPad (지상에 있는 패드)와 CarPad (차량에 설치된 패드)를 위치시켜야 합니다. 이를 위해 네비게이션 시스템이 정확한 위치에 주차하도록 유도해 줍니다. (사진) 충전 용량은 3.2kW 이며 530e를 충전하는 데 걸리는 시간은 3시간 반 정도입니다. 효율은 85% 수준입니다. 



 사실 무선 충전 시스템은 플러그 인 하이브리드 자동차와 전기차에 가장 적합한 방식일 것입니다. 하지만 역시 안전성이 가장 중요한 이슈가 될 듯 합니다. 특히 눈이나 비가 올 때도 안전성을 확보하는 것이 중요할 것입니다. 물론 신뢰성을 확보했기에 판매 허가가 난 것이겠지만, 한동안은 이 문제로 사용을 주저하는 사용자도 있을 것 같네요. 



 개인적으로는 안전하고 편리한 고속 충전을 위해서 차 밑에서 자동으로 접속하는 로보틱 유선 충전 시스템이 있으면 어떨까하는 생각입니다. 충전 속도 및 효율 면에서 무선 충전보다 유리하고 안전성도 더 높을 것 같은데 비슷한 생각을 하는 엔지니어들도 있지 않을까 생각합니다. 물론 전기차를 위한 가장 편리하고 신뢰성 높은 자동 충전 시스템이 어떤 것일지는 결국 시장에서 경쟁하는 기술 가운데 승자가 말해 줄 것입니다. 


 참고 





2018년 5월 30일 수요일

어떻게 설탕만 먹고 살아가는 곤충이 가능할까?


(UC Riverside researchers are the first to show that DNA methylation patterns in symbiotic aphid cells are related to host plant diet. Credit: Daniel Villafruela)


 제 책인 과학으로 먹는 3대 영양소에서는 인간이 살아가기 위해서는 탄수화물, 단백질, 지방 3대 영양소가 반드시 필요하다고 설명하고 있습니다. 사람이 꿀벌도 아니고 꿀만 먹고 살수는 없는 일이죠. 하지만 우리는 고기만 먹는 육식동물이나 오로지 풀만 먹는 초식동물이 자연계에 많다는 것을 알고 있습니다. 이들은 그들의 식사에 최적화된 소화기관과 대사과정을 통해 필요한 영양소를 공급받습니다. 또 이들의 먹이에는 생각보다 다양한 영양소가 담겨 있습니다. 아무튼 이들도 3대 영양소가 필요한 것은 마찬가지일 것입니다. 




 하지만 신기하게도 진딧물은 오로지 단당류가 풍부한 탄수화물이 거의 전부인 식물의 수액만 빨아먹고 살 수 있습니다. 그야말로 설탕물만 먹고 사는 것과 다른 바 없는데 이떻게 이런일이 가능할까요? 과학자들은 그 비결이 공생 미생물에 있다는 사실을 밝혀냈습니다. 진딧물 자체는 탄수화물에서 단백질을 합성하는 능력이 없지만, 공생 미생물이 진딧물이 살아가는데 필요한 여러 가지 단백질과 영양소를 공급해주는 것입니다. 


 더욱 흥미로운 사실은 이 공생 미생물이 장내에 살고 있는 것이 아니라는 점입니다. 진딧물의 공생 미생물은 이미 숙주와 너무 오랜 세월 공진화를 이룩해 아예 숙주 세포 내로 이동했습니다. 공생 미생물을 담고 있는 숙주세포를 bacteriocytes라고 부르는 데 사실상 공생 미생물과 세포 내 소기관의 중간 단계라고봐도 무방할 것입니다. 하지만 진딧물의 비밀이 모두 풀린 것은 아닙니다. 식물의 종류에 따라 미생물의 반응도 달라지게 되는데, 그 기전에 대해서는 잘 알려지지 않았습니다. 


 캘리포니아 대학의 곤충학자인 앨리슨 한센 교수(Allison Hansen, an assistant professor of entomology at UCR)와 그의 대학원생인 김도협 (Dohyup Kim)은 저널 G3: Genes, Genomes, Genetics에 발표한 논문에서 DNA methylation의 그 비결이라고 설명했습니다. DNA 메틸화는 DNA 자체의 변형을 주지 않으면서 발현을 조절하는 것으로 같은 유전자를 지녀도 다른 형질을 가질 수 있는 메카니즘 중 하나입니다. 


 연구팀은 진딧물이 DNA 메틸화를 통해 유전자를 조절해 다양한 식물에 적응할 수 있다는 것을 밝혀냈습니다. 예를 들어 암모니아를 글루타민으로 재활용하는 데 사용되는 유전자나 글루타민을 박테리오사이트 안으로 수송해 미생물이 사용할 수 있게 만드는 유전자를 활성화시켜 질소가 매우 적은 먹이에서도 대사가 정상적으로 이뤄질 수 있게 하는 것입니다. 


 이런 독특한 능력으로 진딧물은 글자 그대로 설탕물만 먹고 살 수 있습니다. 물론 인간은 진딧물이 아니기 때문에 이렇게 먹으면 생명을 유지할 수 없겠죠. 사람은 잡식 동물인 만큼 거기에 맞게 먹고 살아야 할 것입니다. 


 참고 



 Dohyup Kim et al. Key Transport and Ammonia Recycling Genes Involved in Aphid Symbiosis Respond to Host-Plant Specialization, G3: Genes, Genomes, Genetics (2018). DOI: 10.1534/g3.118.200297 



중국의 자체 AI 프로세서 Cambricon-1A




(Source: Cambricon Technologies)


 중국 화웨이/HiSilicon 이 개발한 Kirin 970에는 Cambricon-1A이라는 인공지능 연산 로직이 포함되어 있습니다. Cambricon-1A에 대해서는 많은 것이 알려져 있지 않지만, 아마도 구글의 TPU처럼 머신러닝 알고리즘 연산에 최적화된 하드웨어로 생각됩니다. 그런데 흥미롭게도 Cambricon Technologies라는 신생 기업에서 이를 이용한 머신러닝 전용 프로세서를 공개했습니다. 


 제품은 두 가지로 80W TDP를 지닌 베이스 모델과 110W TDP를 지닌 퍼포먼스 모델이 있습니다. MLUv01 아키텍처에 기반한 MLU100 프로세서는 스펙상 딥러닝에 널리 활용되는 엔비디아의 GPU 보다 연산 능력이 우수합니다. 머신러닝에서 중요한 반정밀도 연산 능력이 64/83.2 TFLOPS이고 8비트 정수 연산 능력은 128/166.4 TOPS에 달합니다. 스펙상으로는 엔비디아의 볼타를 능가하고 있습니다. 


 하지만 이는 아마도 구글 TPU처럼 머신러닝 연산에 필요한 로직만 넣었기 때문일 가능성이 큽니다. TSMC 16FF 공정으로 제조되어 특별히 공정상의 이점도 없는데다 메모리도 DDR4 3200을 사용하고 있어 메모리 대역폭도 102.4GB/sec에 불과해 사실 전체적인 연산 능력은 볼타에 크게 낮지만 대신 그래픽 및 범용 병렬 연산에 필요한 유닛 없이 오로지 머신러닝 연산 유닛만 넣어서 성능을 높인 것으로 보입니다. 물론 그렇다고 해도 실제 성능과 신뢰성이 어느 정도인지는 알려진 바가 없습니다. 


 이 미스터리한 AI 프로세서는 16/32GB DDR4 메모리와 함께 PCIe 카드 형태로 발표되었으며 레노버의 ThinkSystem SR650 듀얼 제온 서버에 에드온 카드로 붙여서 나올 것이라고 하지만, 구체적인 가격, 출시일자 등은 아직 알 수 없습니다. 소프트웨어는 자체적인 SDK 외에 TensorFlow, Caffe, MXNet 을 지원한다고 하는데, 실제로 잘 작동할지 여부도 아직은 알기 어렵습니다. 사실 엔비디아의 GPU가 딥러닝에서 인기가 좋은 이유는 관련 라이브러리가 많이 나와있기 때문인데 과연 이걸 이길 수 있을지는 다소 의문이네요. 


 그래도 첫술부터 배부르긴 어려울 것이고 계속해서 도전하면 성과가 나오지 말란 법이 없습니다. 이미 인공지능 부분에서는 중국이 크게 앞서가고 있다는 점은 분명한 사실이기도 합니다. Cambricon Technologies는 7nm 공정으로 2세대 제품을 개발할 계획입니다. 5 TOPS/Watt이라는 야심찬 목표를 세웠는데, 중국의 AI 굴기가 어떤 성과를 거둘 수 있을지 주목됩니다. 


 참고




남극 빙하 아래의 지형을 확인한 PolarGAP 프로젝트



(Radar images of the subglacial valleys at the South Pole(Credit: BAS))


 유럽 우주국(ESA)의 PolarGAP 프로젝트가 남극 빙하 아래 존재하는 산맥과 계곡에 대한 매우 상세한 지형 데이터를 공개했습니다. 남극의 거대 빙하는 아무 것도 없는 평원 위에 있는 것이 아니라 복잡한 지형 위에 자리 잡고 있습니다. 이 숨겨진 지형을 파악할 수 있게된 것은 사실 최근의 일입니다. 


 나사와 유럽 우주국의 위성들은 레이더와 다른 관측 장치를 이용해 수천 미터에 달하는 남극과 그린란드의 빙하의 3차원 구조와 그 아래 지형 데이터를 보내 왔습니다. 하지만 위성 데이터의 정밀도에는 한계가 있었습니다. 


 유럽 우주국의 PolarGAP 프로젝트는 항공기를 이용한 관측 프로젝트로 위성에 비해 매우 근접 고도에서 얼음을 투과하는 레이더를 이용해서 지형을 측정할 수 있습니다. 따라서 위성 관측보다 더 세밀한 데이터룰 수집할 수 있는 것입니다. 이렇게 측정한 지형 데이터는 남극 빙하 아래 산맥과 계곡에 대한 매우 상세한 정보를 제공하고 있습니다. 


 예를 들어 Offset Rift의 경우 폭 30km, 길이 150km의 계곡 지형이며 Patuxent Trough는 길이 300km, 폭 15km, Foundation Trough는 길이 350km, 폭 35km의 계곡입니다. 남극 빙하는 무작위로 이동하는 것이 아니라 당연히 이런 계곡을 따라 이동할 것입니다. 따라서 이 관측 자료는 앞으로 빙하의 흐름과 변동을 이해하는데 큰 도움이 될 것입니다. 


 이것이 중요한 이유는 간단합니다. 현재 지구 평균 기온이 상승하면서 결국 남극 빙하 역시 녹아내릴 가능성이 크기 때문입니다. 녹는 속도는 빙하가 바다에 도달하는 속도에 매우 크게 좌우되기 때문에 빙하 아래 지형은 해수면 상승을 예측하는데 있어 중요한 정보를 제공할 것입니다. 정확한 해수면 상승 속도를 예측할 수 있다면 앞으로 대책 마련에 도움이 되겠죠. 물론 해수면 상승에 대한 근본적인 해결책은 아니지만, 그래도 요긴한 정보를 제공할 것으로 기대됩니다. 


 참고 





2018년 5월 29일 화요일

고대 양서류 이야기 (5) - 공룡의 조상을 잡아먹은 거대 양서류


(마스토돈사우루스의 화석 골격. fossil of mastodonsaurus, Source : wikipedia)

(마스토돈사우루스의 복원도. ДиБгд at Russian Wikipedia - Transferred from ru.wikipedia to Commons.


 트라이아스기 중기까지는 공룡의 조상이 그렇게 주도적인 생물이 아니었습니다. 오히려 최상위 포식자 자리를 놓고 싸운 것은 템노스폰딜리 양서류와 같은 지배 파충류지만, 이미 공룡류와 갈라진 악어류의 조상들이었습니다.


 그 가운데 트라이아스기 중기에 등장한 마스토돈사우루스 (mastodonsaurus, 'breast tooth lizard')는 두개골 길이만 1.25m에 달하고 몸길이도 4-6m에 달해 현재의 대형 악어와 견줄 만한 거대한 크기를 자랑했습니다. 


 마스토돈사우루스는 거대한 몸집에 비해 다리는 튼실하지 못한 편이라 주로 물속에서 살았던 거대 양서류로 생각됩니다. 하지만 우리가 떠올리는 양서류의 일반적인 이미지와 달리 이들은 크고 날카로운 이빨을 지닌 거대 포식자였습니다. 제 책인 포식자에서 미처 다루지 않았지만, 이들의 이야기 역시 흥미롭습니다. 










 마스토돈사우루스는 하나의 과를 이룰 만큼 다양하게 번성했습니다. 이 가운데는 상당히 큰 포식자도 있었는데, 가장 거대한 것은 마스토돈사우루스 기간테우스 (M. giganteus) 였습니다. 몸집에 비해 상당히 큰 두개골과 위를 향한 거대한 눈은 이 생물이 물속에 매복했다가 물을 마시러온 육지 생물을 기습해 잡아먹는 데 특화되어 있음을 시사합니다.


 거대한 눈과 큰 입 외에 눈길을 끄는 구조물은 앞쪽에 있는 크고 뾰족한 이빨입니다. 아마도 먹이의 숨통을 끊거나 도망치지 못하게 잡는 역할을 했을 것으로 보이는데, 더 흥미로운 사실은 정확하게 이 이빨에 맞는 구멍이 위에 나 있다는 점입니다. 쉽게 말해 입을 닫으면 위에 있는 구멍으로 이빨이 튀어나오는 독특한 구조입니다. 이는 템노스폰딜리 양서류에서 종종 볼 수 있는 독특한 형태로 본래는 입을 다물 수 없을 만큼 큰 이빨을 수납하는 방법이었을 것입니다. 대체 어떤 과정으로 진화했는지도 궁금한 구조입니다. 


 한 가지 더 흥미로운 사실은 마스토돈사우루스의 분석 (coprolites, 배설물 화석)이 골격 화석과 함께 발견되었다는 점입니다. 마스토돈사우루스는 당연히 물고기를 많이 먹었지만, 당시 육지에 살았던 수많은 지배 파충류 (Archosaurus) 역시 식사 메뉴로 올렸던 것으로 나타났습니다. 작은 지배파충류의 화석이 다수 포함되어 있었기 때문입니다. 


 지배 파충류는 공룡류를 비롯, 새, 악어 등 다양한 조류/파충류를 포함하는 그룹으로 트라이아스기 초기까지는 이름처럼 지배적인 그룹이 아니었으나 중기 이후 다양하게 적응 방산해 공룡을 필두로 중생대를 지배하는 생물이 됩니다. 하지만 그전까지는 거대 양서류의 식사거리가 되는 운명을 겪기도 했던 것이지요. 


 이 시기 양서류는 지금은 상상하기 힘들 만큼 다양한 생태학적 지위를 차지하고 있었습니다. 이들이 이야기를 앞으로 조금 더 해보겠습니다. 


 참고 



Schoch, R.R. (1999). "Comparative osteology of Mastodonsaurus giganteus (Jaeger, 1828) from the Middle Triassic (Lettenkeuper: Longobardian) of Germany (Baden-Württemberg, Bayern, Thüringen)". Stuttgarter Beiträge zur Naturkunde Serie B. 278: 1–175.




Moser, Markus& Schoch, Rainer 2007 "Revision of the type material and nomenclature of Mastodonsaurus giganteus (Jaeger) (Temnospondyli) from the middle Triassic of Germany" Palaeontology 505:1245-1266:

백악기 초 대륙을 건너간 포유류의 조상



(The new species Cifelliodon wahkarmoosuch is estimated to have weighed 2.5 pounds and probably grew to be about the size of a small hare. Credit: Keck School of Medicine of USC/Jorge A. Gonzalez)



 중생대 포유류는 우리가 생각하는 것 이상으로 다양하게 진화했지만, 기본적으로 대부분 작은 생물체였고 당시에는 마이너 그룹이었습니다. 그 이유는 확실하지 않지만, 분명한 것은 쥐라기와 백악기에 발견된 포유류 및 그 근연 그룹의 화석이 공룡에 비해 훨씬 적어서 당시 포유류 진화를 이해하는데 어려움이 있다는 점입니다. 따라서 고생물학자들은 이 시기 포유류 화석을 열심히 찾고 있습니다. 


 최근 미국 유타에서 발견된 새로운 백악기 초기 포유류 화석은 포유류 진화는 물론 당시 대륙 이동 상황에 대한 중요한 정보를 제공하고 있습니다. 남캘리포니아 대학의 Adam Huttenlocker 교수와 그의 동료들은 1억3,000만년 전 북미 대륙에 살았던 포유류인 Cifelliodon wahkarmoosuch의 화석을 분석해 초기 포유류의 대륙 이동이 백악기 초기에도 일어났다는 주장을 저널 네이처에 발표했습니다. 


 C. wahkarmoosuch는 몸무게 1kg이 조금 넘지만 당시 포유류가 대개 쥐 정도 크기임을 생각하면 그렇게 작지 않은 포유류였습니다. 전체 크기는 산토끼만한 수준이었습니다. 이 시기 포유류는 보통 곤충을 먹는 설치류로 묘사되긴 하지만, 실제로는 매우 다양한 먹이를 먹도록 진화했습니다. C. wahkarmoosuch 역시 식물을 먹는 데 유리한 형태의 치아를 가지고 있었습니다. 


 중생대 포유류의 상당수가 이빨 화석만 발견되는 데 비해 C. wahkarmoosuch는 온전한 두개골 화석이 발견되어 이 시기 포유류의 진화를 이해하는 데 도움을 주고 있습니다. 더욱이 발견된 위치 덕분에 과학자들은 추가적인 사실을 알아낼 수 있었습니다. 


 C. wahkarmoosuch는 하라미이다 Haramiyida라는 현생 포유류와 연관된 그룹에 속하는데, 그 가운데서도 특히 하노돈트과 Hahnodontidae에 속합니다. 그런데 이 부류에 속한 포유류로는 북미 대륙에서 처음 발견되는 것입니다. 중생대에는 거대 초대륙인 팡게아가 분리되는 시기였습니다. 따라서 북미 대륙으로 가는 길은 이미 백악기 초에 막혔다고 생각했으나 C. wahkarmoosuch의 발견은 기존에 생각보다 1500만년 후까지 이동이 가능했음을 시사하고 있습니다. 물론 이 부분은 더 검증이 필요한 부분입니다. 


 연구팀은 C. wahkarmoosuch의 상세한 두개골 CT 스캔을 통해 이 생물의 생활 방식을 알아낼 수 있었습니다. C. wahkarmoosuch는 뇌에 비해 매우 큰 후각 신경을 가지고 있었습니다. 이는 이 동물이 주로 시각보다는 후각에 의존했음을 시사합니다. 어쩌면 습성 자체가 야행성이었을 가능성도 있습니다. 낮에는 공룡을 비롯한 더 성공적인 중생대 생물이 활보했지만, 생태계에 여전히 빈틈이 많기 때문에 초기 포유류는 이 틈새를 노려 나름대로의 번영을 누렸던 것입니다. 


 지금과 마찬가지로 중생대 생태계 역시 다양성이 생태계를 유지하는 핵심이었을 것입니다. 따라서 공룡 이외에 많은 동식물이 복잡한 생태계를 이뤘고 그 가운데 포유류의 조상도 있었을 것입니다. 


 참고 


 Late-surviving stem mammal links the lowermost Cretaceous of North America and Gondwana, Nature (2018). DOI: 10.1038/s41586-018-0126-y , www.nature.com/articles/s41586-018-0126-y




태양계 이야기 692 - 타이탄 사구 지형의 비밀을 풀다.


(Both this image and illustration of Eastern Xanadu, an equatorial region of Titan, reveal a complex alien landscape of mountains, river channels and plains. The authors suggest that the white areas are highlands, elevated areas, where thin coatings of organic material mask the underlying ice bed. The blue areas denote outwash regions where icy chunks accrue. Credit: Jeremy Brossier)

(This illustrations reveals the geological process that may be behind the formation of Titan’s dunes. It begins at the top of Titan’s mountains, where water ice and organic material known as tholins are washed down river channels and into lowland basins, and the smallest pieces of these mixtures are ultimately blown toward the icy moon’s dunes. Credit: Jeremy Brossier)


 토성의 위성 타이탄은 태양계의 위성 가운데 가장 독특한 위성입니다. 유일하게 두꺼운 대기를 지닌 위성으로 표면에 액체를 지닌 유일한 위성입니다. 하지만 타이탄이 지닌 미스터리는 거대한 탄화수소 호수나 유기물이 풍부한 대기만이 아닙니다. 또 다른 미스터리 중 하나는 적도에 펼쳐진 거대한 사구 지형입니다. 


 독일 행성 과학 연구소의 제레비 브로시어 (Jeremy Brossier of the Institute of Planetary Research in Berlin, Germany)를 비롯한 과학자들은 카시니 탐사선이 보내온 데이터를 분석해 타이탄의 거대 사구 지형의 생성 과정을 조사했습니다. 그 결과 타이탄의 사구 지형 역시 지구에서 흔히 볼 수 있는 사구 지형과 생성 과정이 비슷한 것으로 나타났습니다. 다만 모래가 아니라 톨린 (Tholine)과 물이 얼어 형성된 입자로 된 사구라는 것이 차이입니다. 


 이번 연구에서 과학자들은 카시니의 VIMS 장치 관측 데이터와 지구의 실험실에서 얻은 자료를 토대로 타이탄 표면의 지질학적 과정을 재구성 했습니다. VIMS는 일종의 카메라로 일반적인 카메라와의 차이점은 특정 파장에서 관측을 하는 것이 아니라 300-5100nm라는 매우 넓은 파장에서 352장의 사진을 찍어 비교한다는 점입니다. 물질마다 반사되는 파장이 조금씩 다르기 때문에 과학자들은 이를 분석해서 타이탄 표면의 물질 구성을 알아낼 수 있습니다. 물론 이를 통해 사구 지형을 비롯한 타이탄의 지형 생성 원인을 조사할 수 있습니다. 


 사구 형성의 첫 단계는 지구와 비슷하게 타이탄 적도 부근의 산에 탄화수소 구름이 걸려 여기서 탄화수소가 응결되 눈과 비로 내리는 것입니다. 분자량이 큰 톨린의 경우 액체 상태보다는 고체 상태의 얼음 입자로 존재하게 되는데 액체 메탄의 비가 내려 지형을 침식하고 입자들을 하류로 흘려보내게 됩니다. 이 입자들은 하류의 평원에 쌓이게 되는데 메탄이 다시 증발해 사라져도 남아 얼음 사막을 형성합니다. 그리고 바람에 불면 거대한 사구 지형을 만드는 것입니다. 


 연구팀은 이 사구 지형이 펼쳐진 얼음 사막의 면적이 나미브 사막과 비슷한 크기인 300만㎢라고 추정했습니다. 이렇게 큰 지형인 만큼 세부적으로는 매우 다양한 형태를 지니고 있을 것으로 예상됩니다. 흥미로운 사실은 여기에도 물이 있다는 것입니다. 분석 결과는 이 얼음 입자가 순수한 탄화수소가 아니라 일부 물의 얼음을 포함하고 있다는 점을 시사합니다. 


 타이탄의 얼음 사막은 미래 타이탄 탐사에서 극지방의 호수와 더불어 가장 흥미로운 목표가 될 것입니다. 


 참고 


J. F. Brossier et al. Geological Evolution of Titan's Equatorial Regions: Possible Nature and Origin of the Dune Material, Journal of Geophysical Research: Planets (2018). DOI: 10.1029/2017JE005399 



2018년 5월 28일 월요일

이상치의 처리 (4)


 이제 앞서 예제로 쓴 다이아몬드 데이터에서 carat의 이상치를 위에서 열거한 방법으로 찾아보겠습니다. 데이터 해석을 간단하게 하기 위해 일단 다이아몬드 캐럿과 가격과의 관계를 알아보되 일부 표본만 추출해서 진행해 보겠습니다. 표본을 50개 정도 추출해서 이상치에 해당하는 데이터를 알아보겠습니다. 그런데 X와 Y, 혹은 독립 변수와 종속 변수 (원인과 결과) 중 어느 것이 이상치에 해당할까요. 


 정답은 둘 다 가능합니다. 예를 들어 비만과 혈압의 관계를 알기 위해 BMI와 수축기/이완기 혈압의 관계를 알아 볼 때 BMI 150이나 수축기 혈압 300mmHg 모두 있을 수 없는 값이므로 이상치에 속합니다. 캐럿 역시 100캐럿 다이아몬드나 100만 달러 다이아몬드가 있을 수 있는 값이긴 하나 극히 예외적인 경우에 속하므로 이를 이상치로 판단해도 무방할 것입니다. 일단 한번 데이터를 보겠습니다. 


set.seed(3311)
diamonds1<-sample 50="" diamonds="" nrow="" span="">
D1<-diamonds diamonds1="" span="">
D1

> D1
# A tibble: 50 x 10
   carat cut       color clarity depth table price     x     y     z
             
 1 0.600 Ideal     F     VS1      62.9  57.0  2142  5.35  5.31  3.35
 2 0.550 Very Good E     SI1      64.2  55.0  1417  5.18  5.20  3.33
 3 1.01  Ideal     D     SI2      62.5  57.0  5206  6.39  6.35  3.98
 4 0.330 Ideal     G     IF       60.9  57.0   946  4.45  4.48  2.72
 5 0.910 Very Good E     SI2      58.6  63.0  2963  6.38  6.32  3.72
 6 0.910 Good      G     VVS2     64.1  58.0  4543  6.06  6.10  3.90
 7 1.50  Good      F     VS2      63.6  55.0 13853  7.27  7.22  4.61
 8 0.740 Ideal     D     VS2      61.8  56.0  3858  5.79  5.82  3.59
 9 1.51  Premium   H     SI2      60.4  59.0  7864  7.30  7.27  4.40
10 0.450 Good      E     VS1      61.7  63.0  1241  4.88  4.91  3.02
# ... with 40 more rows


 이 코드를 통해 제대로 추출이 되었는지 확인한 후 연관성을 확인하기 위해 기본 플롯을 그립니다. 

plot(D1$carat, D1$price)  




 이 표에서는 가격과 캐럿 사이의 상관 관계가 확인됩니다. 당연한 이야기지만, 캐럿이 증가하면 다이아몬드 가격이 증가하는 것으로 보입니다. 그리고 대부분의 다이아몬드는 1.5 캐럿 이하 10000달러 이하라는 것도 알 수 있습니다. 이제 Z 값과 수정된 Z값을 알아보겠습니다. 이상치 판정 기준은 절대값 3으로 하겠습니다. 다만 그 전에 자료 분포를 보기 위해 박스 플롯을 그려 보겠습니다. 


par(mfrow=c(1,2))

boxplot(D1$carat,col="yellow")
text(0.7,median(D1$carat,na.rm=T),"median")
text(0.7,quantile(D1$carat,na.rm=T)[2],"Q1")
text(0.7,quantile(D1$carat,na.rm=T)[4],"Q3")
text(0.7,fivenum(D1$carat,na.rm=T)[2]-1.5*IQR(diamonds$carat,na.rm=T),"(1)Q1-1.5*IQR")
text(0.7,fivenum(D1$carat,na.rm=T)[4]+1.5*IQR(diamonds$carat,na.rm=T),"(2)Q3+1.5*IQR")

boxplot(D1$price,col="yellow")
text(0.7,median(D1$price,na.rm=T),"median")
text(0.7,quantile(D1$price,na.rm=T)[2],"Q1")
text(0.7,quantile(D1$price,na.rm=T)[4],"Q3")
text(0.7,fivenum(D1$price,na.rm=T)[2]-1.5*IQR(diamonds$price,na.rm=T),"(1)Q1-1.5*IQR")
text(0.7,fivenum(D1$price,na.rm=T)[4]+1.5*IQR(diamonds$price,na.rm=T),"(2)Q3+1.5*IQR")




 아무래도 캐럿보다는 가격쪽에 더 많은 이상치가 있어 보입니다. 이제 Z값과 수정된 Z값으로 이상치를 판별해 보겠습니다. 


require(outliers)

Z<-scores carat="" span="" type="z">
which(Z %in% Z[Z>3|Z< -3])

Zm<-scores carat="" span="" type="mad">
which(Zm %in% Zm[Zm>3|Zm< -3])


> Z<-scores carat="" span="" type="z">
> which(Z %in% Z[Z>3|Z< -3])
[1] 21
> Zm<-scores carat="" span="" type="mad">
> which(Zm %in% Zm[Zm>3|Zm< -3])
[1] 21


 두 가지 방법 모두 21번째 관측치가 이상치라고 하네요. 어떤 값인지 살펴보겠습니다. 


> D1[21,]
# A tibble: 1 x 10
  carat cut       color clarity depth table price     x     y     z
           
1  2.48 Very Good F     SI2      63.4  56.0 18692  8.64  8.55  5.45


 2.48 캐럿 다이아몬드로 컷팅도 좋고 가격도 18692달러나 됩니다. 당연히 비쌀만 하겠죠. 따라서 데이터 자체가 잘못된 것은 아닙니다. 앞서 포스팅에서 빌게이츠처럼 자료에는 문제가 없지만, 이 사람을 포함해서 소수의 사람에서 평균 소득을 구하는 일은 상당히 편향된 자료가 될 가능성이 큽니다. 그러면 이 수치를 제외시켜야 할까요. 판단을 위해 가격에서도 이상치를 구해보겠습니다. 


> Z<-scores price="" span="" type="z">
> which(Z %in% Z[Z>3|Z< -3])
[1] 21
> Zm<-scores price="" span="" type="mad">
> which(Zm %in% Zm[Zm>3|Zm< -3])
[1]  7 14 18 21 24

 수정된 Z 값에서 예상보다 많은 이상치가 나왔습니다. 어떤 값인지 확인해 보겠습니다. 


> D2<-subset zm="">3|Zm< -3)
> D2
# A tibble: 5 x 10
  carat cut       color clarity depth table price     x     y     z
           
1  1.50 Good      F     VS2      63.6  55.0 13853  7.27  7.22  4.61
2  1.28 Very Good G     VVS1     60.3  59.0 11214  6.99  7.03  4.23
3  2.00 Premium   H     SI2      60.7  60.0 15312  8.07  8.11  4.91
4  2.48 Very Good F     SI2      63.4  56.0 18692  8.64  8.55  5.45
5  2.05 Premium   G     SI1      61.6  59.0 15291  8.20  8.16  5.04


 이제보니 1.5 캐럿 이상인 다이아몬드와 1만 달러 이상인 다이아몬드가 이상치로 잡혔습니다. 이는 수정된 Z 값이 평균보다 훨씬 낮은 중앙값을 이용하기 때문에 생기는 현상입니다. 그런데 이상치가 전체의 10%나 되서 과연 다 제거해야 하는지 의문이 생길 수 있습니다. 이를 모두 제거할 경우 사실상 데이터가 달라지는 것이나 마찬가지입니다. 판단을 위해 IQR을 이용한 이상치도 같이 구해 봅니다. 


removeOutliers = function(x) { 
    qnt = quantile(x, probs=c(.25, .75))
    iqt = 1.5 * IQR(x)
    y = x 
    y[x < (qnt[1] - iqt)] = NA
    y[x > (qnt[2] + iqt)] = NA
  return(y)
  
}

D1$carat2<-removeoutliers carat="" span="">
sum(is.na(D1$carat2))
D3<-d1 carat2="" is.na="" span="">
D3

D1$price2<-removeoutliers price="" span="">
sum(is.na(D1$price2))
D3<-d1 is.na="" price2="" span="">
D3

 여기서 결측치가 있는 값을 구하기 위해서 subset이 아니라 is.na 명령어를 사용했다는 점에 주목해야 합니다. 이는 유용한 팁 가운데 하나입니다. 아무튼 결과를 보겠습니다. 


> D1$carat2<-removeoutliers carat="" span="">
> sum(is.na(D1$carat2))
[1] 1
> D3<-d1 carat2="" is.na="" span="">
> D3
# A tibble: 1 x 11
  carat cut       color clarity depth table price     x     y     z carat2
             
1  2.48 Very Good F     SI2      63.4  56.0 18692  8.64  8.55  5.45     NA
> D1$price2<-removeoutliers price="" span="">
> sum(is.na(D1$price2))
[1] 4
> D3<-d1 is.na="" price2="" span="">
> D3
# A tibble: 4 x 12
  carat cut       color clarity depth table price     x     y     z carat2 price2
               
1  1.50 Good      F     VS2      63.6  55.0 13853  7.27  7.22  4.61   1.50     NA
2  2.00 Premium   H     SI2      60.7  60.0 15312  8.07  8.11  4.91   2.00     NA
3  2.48 Very Good F     SI2      63.4  56.0 18692  8.64  8.55  5.45  NA        NA
4  2.05 Premium   G     SI1      61.6  59.0 15291  8.20  8.16  5.04   2.05     NA




 어떻게 보면 비슷한 결과입니다. 전체적으로 봤을 때 21번 관측치, 즉 2.48캐럿 다이아몬드는 전체 데이터와 거리가 있는 이상치로 보입니다. 과연 제거가 필요할까요. 이를 알기 위해서 분석이 필요합니다. 

공룡과 함께 나무에 살던 새도 멸종했다?



(The asteroid impact that eliminated non-avian dinosaurs destroyed global forests. Here, a hyopothetical surviving bird lineage -- small-bodied and specialized for a ground-dwelling lifestyle--flees a burning forest in the aftermath of the asteroid strike. Credit: Philipp M. Krzeminski)


 6600만년 전 소행성 충돌은 비조류 공룡의 멸종의 직접적인 원인이 됐습니다. 하지만 그렇다고 조류가 모두 생존했던 것은 아닙니다. 포유류의 조상이 그랬던 것처럼 조류의 조상도 간신히 살아남았습니다. 중생대 원시 조류 중 상당수는 이 시기에 멸종했는데, 새로운 연구 결과에 따르면 나무에 살던 초기 조류는 모두 멸종한 것으로 보입니다. 
 
 베스 대학의 다니엘 필드(Daniel Field)를 비롯한 과학자들은 당시 화석 기록을 분석해 소행성 충돌 직후 한동안 나무가 없던 시기가 있었으며 (Global Forest Collapse) 이로 인해 나무에 살던 원시 조류는 자취를 감췄던 것으로 보인다고 설명했습니다. 


 중생대 조류와 비행 공룡들은 아마도 나무에서 살았던 생물이었을 것입니다. 하지만 시간이 흐르면서 다양하게 적응 방산해 비행 능력은 있지만 지상에서 살아가는 것과 나무 중간 및 상층의 캐노피에서 살아가는 새로 다양하게 진화했습니다. 


 연구팀은 당시 지층에서 포자와 화분의 비율을 조사 했습니다. 그 결과 예상대로 K-T 경계 직후에는 양치식물의 포자 밖에 발견할 수 없었습니다. 현재 우리가 보는 속씨 및 겉씨 식물의 나무들은 대부분 고사해서 간신히 명맥을 이어가는 수준이었던 것으로 보입니다. 


 당연히 본래 나무 위에 둥지를 틀고 살던 새들은 더 이상 서식지를 찾기 어려웠을 것입니다. 물론 그것 이외에도 극심한 환경 변화로 수많은 조류가 사라졌겠지만, 상대적으로 지상에 살았던 조류가 멸종을 면했을 가능성이 더 높았던 것 같습니다. 


 연구팀에 의하면 현재 나무에 서식하는 조류는 중생대 비슷한 환경에서 살았던 원시 조류의 후손이 아니라 지상에 살던 생존자들의 후손이라고 합니다. 이들 역시 현재와 비슷한 산림이 다시 등장하기 전까지는 나무 위로 올라가지 못했습니다. 


 물론 더 검증이 필요한 가설이지만, 조류 역시 소수만이 6600만년 전 대재앙에서 살아남은 것은 분명해 보입니다. 세상이 그 난리가 났는데, 조류만 무사할 순 없는 일이겠죠. 지금 지구에 사는 생명체는 아무리 평범해도 엄청난 위기를 겪으며 살아남은 기적 같은 생존자의 후손들인 셈입니다. 


 참고 


Daniel J. Field et al, Early Evolution of Modern Birds Structured by Global Forest Collapse at the End-Cretaceous Mass Extinction, Current Biology (2018). DOI: 10.1016/j.cub.2018.04.062 

미니 PC를 위한 패시브 쿨러 Arctic Alpine AM4 passive cooler




(출처: Arctic)


 Arctic에서 AM4 소켓을 위한 패시브 쿨러인 Arctic Alpine AM4 passive cooler를 선보였습니다. 이 패시브 쿨러는 21개의 두꺼운 알루미늄 핀을 가지고 있으며 높이 81mm, 가로 세로 100mm, 무게 557g의 스펙을 가지고 있습니다. 패시브 쿨러치고는 작은 편으로 TDP 47W가 한계입니다.


 따라서 라이젠 3 2200GE나 라이젠 5 2400GE 같은 저전력 CPU와 함께 사용하거나 혹은 사용자가 TDP를 46W 정도로 세팅해야 합니다. 저소음 쿨러로 변형해서 사용할 수 있게 냉각팬을 장착할 수 있는 옵션이 있으면 좋을 것 같지만 사진에서는 확인할 수 없어 아쉽습니다. 


 아무튼 이 패시브 쿨러는 크기가 작은 편이라 ITX 보드를 이용한 미니 PC에 탑재하기 유리합니다. 다만 패시브 쿨러라도 케이스 내부의 열기를 빼줄 케이스 배기 팬 하나는 필요합니다. 케이스 내부가 좁을수록 온도가 더 빠르게 올라갑니다. 


 가격은 공개하지 않았지만, 아닌드텍에 의하면 비슷한 인텔 소켓 쿨러가 15.2달러인 점을 감안하면 비슷한 가격이 책정될 것으로 전망했습니다. 저소음 미니 PC를 구성할 때 적절한 쿨러가 될 것 같습니다. 너무 작은 PC에 이것저것 달면 크기는 작아도 소음이 더 크게 느껴지는 데 적절하게 뺄건 빼고 저소음 저전력으로 구성하는 것이 가장 적절한 구성일 것입니다. 


 참고