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2019년 8월 25일 일요일

2050년까지 건물에서 나오는 온실가스를 80% 감축할 수 있을까?



(Increased generation of electricity from renewable sources, efficient energy use and management in buildings, and electrification of fuel-fired building technologies outline a roadmap to U.S. buildings emissions reduction by 2050. Credit: Langevin et. al / Joule)


 주택과 빌딩을 포함한 건물은 냉난방 및 조명 등 여러 가지 이유로 막대한 에너지를 사용하고 있습니다. 이 에너지의 상당 부분이 화석 연료에서 나오기 때문에 전체 온실가스 배출의 1/3 정도가 건물에서 나오고 있습니다. 이런 이유로 건물의 온실가스 감축에 대한 많은 논의가 있습니다. 에너지 관련 전문 학술지인 줄 (Joule) 최신호에는 2050년까지 미국 건물에서 온실가스를 80% 감축하기 위한 방법에 대한 논문이 발표됐습니다. 


 로렌스 버클리 국립 연구소의 자레드 랑게빈(Jared Langevin, a research scientist at Lawrence Berkeley National Laboratory)과 그 동료들은 적극적인 건물 에너지 효율 증대와 신재생에너지 사용을 통해 2050년까지 2005년 대비 80%에 가까운 온실가스를 감축할 수 있다고 주장했습니다. 


 풍력과 태양에너지를 비롯한 신재생에너지 생산은 빠른 속도로 늘어나고 있지만, 아직도 냉난방 수요의 극히 일부만을 대체할 뿐입니다. 연구팀은 신재생에너지 생산을 늘릴 뿐 아니라 온수, 난방처럼 일반적으로 보일러를 이용한 방식에서 전기를 이용한 방식으로 바꿔야 한다고 주장했습니다. 다만 냉방처럼 본래 전기를 사용한 방식이 아니라 난방까지 전기로 하게 되면 상당한 에너지가 들어갈 수밖에 없습니다. 비용적인 측면에서 기존의 에너지 효율을 지닌 건물은 유지비가 감당이 안 될 것입니다. 


 따라서 더 중요한 부분은 건물의 에너지 효율을 높이는 것입니다. 사실 최근 지어지는 건물은 좋은 단열재를 사용하는 것만이 아니라 에너지 효율을 높일 수 있는 스마트 빌딩으로 환기, 난방, 채광 등 여러 가지 측면에서 효율을 높이고 있습니다. 지열을 이용하는 방법 역시 에너지와 비용을 같이 줄일 수 있는 대안입니다. 


 신재생에너지로 주력 에너지를 바꾸고 건물의 에너지 효율을 높이는 방식으로 80%에 가까운 온실가스 배출을 줄이는 것 자체는 가능할지 모르지만, 과연 비용이 감당할만한 수준일지는 약간 회의적입니다. 물론 방향성은 맞지만, 비용적인 측면도 고려하지 않을 수 없으므로 실제 감축은 이보다는 작을 것이라는 이야기입니다. 

 
 다만 건물은 한 번 지으면 오래 사용하는 만큼 지금 짓는 건물에 여러 가지 에너지 효율 관련 인센티브를 제공하고 이미 지어진 건물에 비용 효과적으로 단열 성능을 높일 수 있는 방법도 생각해야 할 것입니다. 결국 오래 쓰면 그 비용은 어느 정도 회수가 가능할테니까요. 가능한 것부터 하나씩 해나가면 80%까지는 아니라도 상당히 많은 온실가스를 감축하고 비용도 절감할 수 있을 것입니다. 


 참고 


 Joule, Langevin et al.: "Assessing the potential to reduce U.S. building CO2 emissions 80% by 2050" https://www.cell.com/joule/fulltext/S2542-4351(19)30357-5 , DOI: 10.1016/j.joule.2019.07.013



유출된 기름을 자율적으로 처리하는 선박



(Autonomous boating company Sea Machines Robotics is developing its autonomous spill response vessel in collaboration with the US Department of Transportation Maritime Administration
Credit: Sea Machines)


 해양 기름 유출 사고는 생태계에 매우 치명적인 악영향을 미칠 수 있습니다. 이를 예방하기 위해 여러 가지 안전 조치와 규제가 시행되고 있지만, 사람이 하는 일이 완벽할 수 없는 법이라 심각한 기름 유출 사고가 계속되고 있습니다. 기름 오염을 흡착제 등을 사용해서 바다에서 제거하는 일은 많은 시간과 인력, 비용을 필요로 합니다. 이 과정을 자동화할 수 있다면 상당한 비용을 절감할 수 있을 것입니다. 


 보스턴에 있는 스타트업인 씨 머신스 (Sea Machines)가 만든 자율항해 선박은 바로 이런 목적을 위해 개발됐습니다. 미국 해양 운송국 (Department of Transportation Maritime Administration (MARAD))의 지원을 받아 개발된 이 작은 자율항해 선박은 원격으로 조종하거나 혹은 자율적으로 항해를 하면서 해양 름 오염을 제거합니다. 멕시코만에서 잦은 기름 유출 사고를 겪은 미 당국으로써는 한 번 생각해볼만한 시스템이라고 할 수 있습니다. 


 물론 실제로 수개월에 걸쳐 안정적으로 기름을 제거할 수 있는지는 지금부터 검증이 필요한 일입니다. 특히 대형 유조선 등에서 나오는 막대한 기름을 빠른 속도로 제거할 수 있는지가 중요할 것입니다. 얼마나 효과적일지는 두고봐야 알겠지만, 산유국은 아니라도 석유 화학 공업이 발달한 나라로써 많은 유조선이 오갈 수밖에 없는 우리 나라 역시 주목할만한 시스템이라고 할 수 있습니다. 


 앞으로 테스트 결과가 궁금합니다. 


 참고 


탄화수소를 메탄과 이산화탄소로 분해하는 고세균



(The submersible vehicle MARUM-QUEST samples for sediment at oil seeps in the Gulf of Mexico. Credit: MARUM -- Center for Marine Environmental Sciences)


 과학자들이 원유(crude oil)를 메탄과 이산화탄소로 바꾸며 에너지를 얻는 고세균을 발견했습니다. 현재 우리가 사용하는 석유는 물론 모두 인위적으로 채취한 것이지만, 사실 소량의 원유가 바다 밑에서 새어나오는 경우가 있습니다. 당연히 물보다 밀도가 낮은 부분은 표면으로 올라가 희석된 후 결국 분해되지만, 일부는 심해 침전물과 함께 끈적이는 타르처럼 들러붙게 됩니다. 그런데 산소도 없고 수압도 높은 칠흑 같은 어둠속에서 이 탄화수소를 분해하는 미생물이 존재합니다. 



 막스 플랑크 연구소 및 기타 연구 기관의 과학자들은 고분자 탄화수소를 분해하는 고세균인 메타노리파리아 Methanoliparia를 분리해 그 유전자를 분석했습니다. 여기서 발견된 놀라운 사실은 이 고세균이 세균의 도움 없이 고분자 탄화수소를 메탄과 이산화탄소로 바꾸면서 에너지를 얻는 다는 것입니다. 이전까지 이 과정은 세균과 고세균의 협력으로 이뤄진다고 생각됐습니다. 어떻게 이런 일이 가능한지는 앞으로 밝혀야할 연구 과제입니다.


 참고로 메타노리파리아는 멕시코만 앞바다의 심해 3000m 이하 침전물에서 채취한 해저 토양 샘플에서 발견되었으며 이런 극단적인 환경에서 살아가는 고세균으로 일반적인 우리 주변 환경에서는 쉽게 찾아볼 수 없는 미생물입니다. 


 그런 사연과는 별도로 잘 분해되지 않는 기름을 분해하기 때문에 환경에 매우 좋은 미생물 같지만, 실제로는 바다 및 침전층에 잠자고 있는 탄화수소를 메탄가스와 이산화탄소로 바꿔 배출하기 때문에 온실가스를 배출하는 원인 중 하나입니다. 특히 메탄은 이산화탄소보다 더 강력한 온실가스이기 때문에 더 심각한 문제가 됩니다. 


 하지만 다른 한편으로 독특한 대사과정을 지녔기 때문에 이를 상업적으로 개발할 수 있는 가능성이 있습니다. 연구팀은 이 과정을 역으로 진행해 반대로 석유와 유사한 합성 탄화 수소를 만들거나 원유를 액화 천연가스 성분인 메탄으로 변환하는 촉매제를 개발할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 


 참고 


Rafael Laso-Pérez et al, Anaerobic Degradation of Non-Methane Alkanes by "Candidatus Methanoliparia" in Hydrocarbon Seeps of the Gulf of Mexico, mBio (2019). DOI: 10.1128/mBio.01814-19



2019년 8월 24일 토요일

신세계 원숭이의 진화를 보여주는 두개골 화석


(An exceptional fossil skull of Chilecebus carrascoensis, a 20-million-year-old primate from the Andes mountains of Chile. Credit: © AMNH/N. Wong and M. Ellison)

(This illustration compares the brain sizes of a variety of primates, including humans (top left) and the fossil Chilecebus (bottom middle), based on a new method (phylogenetic encephalization quotient, or PEQ) that takes into account both the body size and the evolutionary relationships of the species. The size of each primate species reflects its PEQ value (large head equals high PEQ, small head equals low PEQ), not its actual brain size or body/head size. For example, a high PEQ (larger heads in this image) signifies a larger than expected brain for an animal of a given body size. Credit: © Xiaocong Guo/Xijun Ni)


 영장류의 진화에서 가장 주목할만한 특징은 뇌의 크기와 지능의 발달입니다. 영장류는 다른 포유류에 비해 지능이 뛰어난 편으로 특히 인간은 유별나게 발달된 뇌를 지니고 있습니다. 고도의 사고 능력을 가능하게 만든 큰 뇌는 갑자기 생긴 게 아니라 오랜 세월 진화의 결과물로 당연히 과학자들은 그 진화 과정을 상세히 연구해왔습니다. 다만 영장류의 화석은 대개 이빨 화석이 가장 많고 두개골 전체 화석이 발견되는 경우는 많지 않아 연구에 어려움이 있습니다. 


 그런데 미국, 중국, 칠레의 과학자들은 놀랄만큼 보존 상태가 좋은 2000만년 전 영장류의 두개골 화석을 발견했습니다. 이 화석은 안데스 산맥에서 발견됐는데, 당연히 화석의 주인공은 신세계 원숭이 (new world monkey)의 조상입니다. 칠레세부스 (Chilecebus carrascoensis)라고 명명된 이 소형 영장류는 마치 사람을 축소한 듯한 신기한 형태의 두개골을 지니고 있습니다, 물론 실제로 사람을 닮은 건 아니고 비스듬히 잘리면서 그렇게 보이는 것이죠. 실제 뇌는 오히려 작은 편입니다. 


 연구팀은 이 작은 영장류의 화석을 고해상도 CT 스캔을 통해 세밀하게 분석했습니다. 그 결과 뇌의 크기와 몸집의 상대적 비율을 진화 계통적으로 비교하는 지표인 phylogenetic encephalization quotient (PEQ)가 0.79로 일반적인 영장류의 0.86 - 3.39에 비해 낮은 것으로 나타났습니다. 사람 두개골을 축소한 듯한 첫 인상과는 달리 사실은 뇌가 작은 셈인데, 두개골 화석이 비스듬하게 잘리면서 보인 착시 현상 (?) 이라고 할 수 있습니다. 사람의 PEQ는 무려 13.46으로 다른 영장류와는 비교도 되지 않을 만큼 큽니다. (상대적 크기를 보여준 2 번째 그림에서 칠레세부스는 가운데 아래)


 흥미로운 부분은 대개의 영장류에서 후각이 발달하면 시각이 나쁘고 시각이 발달하면 후각이 나쁜데 비해 칠레세부는 둘이 비슷한 것으로 나타났다는 점입니다. 이 작은 영장류는 후각과 시각 모두를 사용해 먹이를 찾고 포식자를 피한 것으로 보입니다. 물론 오래전 영장류라 다소 원시적인 특징을 보유하고 있습니다. 


 아무튼 두개골이 신기하게 보존된 영장류 화석 같습니다. 


 참고 

X. Ni el al., "Cranial endocast of a stem platyrrhine primate and the ancestral brain conditions in anthropoids," Science Advances (2019). advances.sciencemag.org/content/5/8/eaav7913



편광 시력을 지닌 게


(The fiddler crab Afruca tangeri. Credit: Kate Feller, University of Minnesota)

(Photos of two black headed gulls viewed against the clear sky showing how when viewed in intensity (ie brightness) [left] the bird can appear either lighter or darker than the background but when viewed in polarisation [right] the contrast is always the same thus providing a more reliable source of information Credit: Sam Smithers, University of Bristol)


 게는 독특하게 생긴 길쭉한 눈을 지니고 있습니다. 마치 잠망경처럼 눈만 위로 내밀 수 있는 능력은 몸을 숨기고 천적이나 먹이를 찾는데 도움을 주었을 것입니다. 다만 단순한 구조와 작은 크기를 생각하면 시력은 어쩔 수 없이 사람보다 떨어집니다. 그러나 과학자들은 이 작은 눈에 특별한 가능이 있다는 사실을 발견했습니다. 그것은 편광(polarization)을 감지하는 능력입니다. 농게 (fiddler crab)의 일부는 편광 렌즈 없이도 편광 필터를 지닌 것처럼 사물을 볼 수 있습니다. 



 브리스톨 대학의 연구팀은 농게를 이용해 게가 밝기 정보와 편광 정보를 각각 받아들여 어두운 환경에서도 포식자나 다른 게의 윤곽을 쉽게 확인할 수 있다는 사실을 확인했습니다. 물론 게가 인간처럼 물체를 자세히 식별하거나 상세한 색상까지 구분하지는 못하지만, 사실 게에게는 그런 능력보다는 포식자인 새의 윤곽을 어떤 환경에서든 빠르게 식별하는 것이 중요합니다. 컴퓨터 모니터를 통한 자극 실험에서 연구팀은 게가 생각보다 훨씬 뛰어난 시각 정보 처리 능력을 지녔다는 사실을 확인했습니다. (사진) 


 게는 잠망경 같은 작은 눈을 진화시키면서 시력의 일부를 포기하고 몸을 숨기는 방식을 선택했을 것입니다. 하지만 동시에 살아남기 위해 천적을 더 빨리 보는 방법 역시 진화시켰습니다. 연구팀은 밝기 정보와 편광 정보가 비교적 단순한 게의 뇌에서 어떻게 통합 처리되는지 후속 연구를 진행할 계획입니다. 아무튼 흥미로운 능력인 것 같습니다. 


 참고 


 "Parallel processing of polarization and intensity information in fiddler crab vision" Science Advances (2019). advances.sciencemag.org/content/5/8/eaax3572


우주 이야기 955 - 대기가 사리진 지구형 행성


(Artist’s rendering of the surface of LHS 3844b, a planet that has been found to have no atmosphere. Credit: NASA/JPL-Caltech/R. Hurt (IPAC))



(Cartoon illustrating the brightness measured over time (white line) corresponding to a tidally locked planet orbiting its parent star. The brightness increases as the planet’s hot dayside rotates into view. Credit: Laura Kreidberg)


 MIT와 하버드 대학의 연구팀이 지구와 비슷한 외계 행성이 대기를 잃어버린 증거를 찾아냈습니다. 작년 TESS가 찾아낸 외계 행성 LHS 3844b는 지구의 1.3배 크기로 공전 주기가 11시간에 불과할 정도로 모항성에 가깝습니다. 비록 작고 어두운 적색왜성 주변을 공전하는 행성이지만 이 정도로 가까운 거리에서 공전한다면 대기가 남을 수 있을지 궁금한 수준입니다


 하버드 천체물리학 센터의 로라 크레이드버그 (Laura Kreidberg, a researcher at the Harvard Center for Astrophysics)를 비롯한 연구팀은 이를 검증할 수 있는 방법을 찾아냈습니다. LHS 3844b는 지구에서 49광년 떨어져 있는 비교적 가까운 행성이지만, 현재 기술 수준에서 대기를 직접 관측하기는 어렵습니다. 연구팀은 직접 대기를 관측하는 대신 낮과 밤의 온도 차이를 측정했습니다. 


 이렇게 모항성에서 가까운 경우 지구와 달에서 볼 수 있는 것처럼 조석 고정이 일어나 행성의 한쪽은 영원한 낮이고 반대편은 영원한 밤이 됩니다. 민약 행성 표면 온도의 차이가 매우 크다면 이는 열에너지를 전달하는 대기가 없다는 이야기가 됩니다. 연구팀은 스피처 우주 망원경을 이용해 LHS 3844b를 100시간에 걸쳐 관측했습니다. 대략 10회 공전 주기를 관측한 셈입니다. 이 때 행성에 의한 밝기 변화는 두 번째 사진에서처럼 구할 수 있습니다. 그리고 이를 통해 표면 온도 변화를 추정할 수 있습니다. 


 그 결과 LHS 3844b는 낮에는 1000K 정도 온도인 반면 밤에는 거의 절대 영도에 가까운 추운 온도로 나타났습니다. 이는 대기에 의한 열교환이 전혀 없어야 설명이 가능한 차이입니다. 결론적으로 이 행성은 대기가 없는 셈입니다. 


 아마도 우주에는 이렇게 모항성에 의해 대기를 모두 잃어버린 행성이 그렇게 드물지 않을 것입니다. 앞으로 연구를 통해서 더 다양한 사연을 지닌 행성들을 찾아낼 수 있을 것입니다. 


 참고 


Laura Kreidberg et al. Absence of a thick atmosphere on the terrestrial exoplanet LHS 3844b, Nature (2019). DOI: 10.1038/s41586-019-1497-4





2019년 8월 23일 금요일

델 에일리언웨어 오로라 R9 - 합리적인 디자인의 게이밍 PC









(출처: 델)


 델이 새로운 게이밍 데스크톱인 에일리언웨어 오로라 R9은 인텔 Z370 칩셋 mATX 메인보드에 엔비디아 지포스 RTX 2080 Ti 혹은 2080 SLI 를 탑재한 게이밍 PC로 그 구조가 약간 독특합니다. 첫 인상은 평범한  mATX 용 케이스에 스킨을 씌운 것 같지만, 내부 구조는 평범에서 약간 변형을 시도했기 때문입니다. 


 기본적으로 그래픽 카드와 시스템 쿨링은 후방으로 공기를 배출하지만 CPU는 수냉 쿨러 라디에이터를 상단으로 달아 상부 배기를 시키며 이 과정에서 걸림돌이 될 수도 있는 파워서플라이는 오히려 앞에 배치했습니다.  이 부분은 조립 편의성 보다 공간 확보 및 쿨링을 염두에 둔 것으로 보입니다. 마름모꼴 형태의 단면은 이것 때문으로 해석할 수 있습니다. 


 한 가지 아쉬운 부분은 파워 서플라이로 기본 모델은 460W 밖에 용량이 되지 않습니다. 물론 850W 업그레이드가 가능하지만 게이밍 PC인데 기본 600W 정도는 넣어 줘야 나중에 업그레이드도 편할 텐데 하는 아쉬움이 남습니다. 이 부분은 좀 의외입니다. 


 델 에일리언웨어 오로라 R9은 969.99 달러부터 시작합니다. 


 참고 


우주 연료 재보급에 계속 도전하는 나사



(Robotic Refueling Mission 3’s Multi-Function Tool 2, operated by Dextre, demonstrates robotic refueling operations on the outside of space station(Credit: NASA))


 나사는 우주에서 액체 연료를 보급하는 연구를 진행 중입니다. 이제까지는 로켓 연료를 재주입 하는 대신 매번 새로운 로켓을 발사했지만, 앞으로 장거리 우주 탐사에서는 일회용 대신 여러 번 반복 사용이 가능한 우주선의 비중을 늘릴 수밖에 없기 때문에 반드시 필요한 기능입니다. 




 언뜻 생각하면 우주 공간에서 연료 주입이 그렇게 어렵지 않을 것 같지만, 로켓 연료로 흔히 사용되는 수소와 산소, 메탄은 매우 낮은 온도에서 보관해야 한다는 문제점이 있습니다. 위성 궤도 및 자세 제어 용으로 흔히 사용되는 하이드라진 같은 연료는 지구에서 발사되는 로켓에 사용되기엔 독성 문제도 있고 효율도 낮습니다. 가능하면 지상 발사 로켓과 같은 연료를 사용해 연료를 보급해야 합니다. 또 달 기지와 화성 기지에서 현지 자원으로 조달 가능한 연료가 이런 형태라는 점도 큰 이유입니다. 


 이전 포스트에서 설명했듯이 나사는 여러 가지 어려움을 극복하면서 Robotic Refueling Mission 을 진행하고 있습니다. 작년 국제 유인 우주 정거장에 있는 캐나다의 덱스터 로봇 (Dextre robot)에 설치된 RRM3 은 장기간 액체 메탄을 보관하는 실험을 진행하다 문제가 생겨 올해 4월에 연료를 버려야 했습니다. 이후 나사의 연구팀은 문제를 일으킨 장치를 보완해 추가 실험을 진행할 예정입니다. 주요 장치의 보완은 끝났고 이제 다시 검증의 시간이 다가왔습니다. (참고로 장치 목록은 Cryogen Servicing Tool that connects the source tank and receiver tank, the Multi-Function Tool 2 (MFT2) to operate the cryogenic transfer adapters, and the Visual Inspection Poseable Invertebrate Robot 2 (VIPIR2) for verifying the proper cryogen transfer between tanks)


 쉽지 않은 일이지만, 앞으로 심우주 탐사와 인류의 달/화성 유인 탐사를 위해 반드시 필요한 일이라고 생각합니다. 달에 있는 물을 수소와 산소로 분해하거나 혹은 화성 대기에서 이산화탄소와 물을 구해 메탄과 산소 연료를 얻는 구상은 이전부터 있어왔지만, 그전에 추출한 연료를 안전하게 장기간 보관하고 다른 우주선에 옮겨 실을 수 있는 기술이 마련되어야 합니다. 이번에는 잘 되기를 희망합니다. 


 참고 


우주 이야기 954 - 새로운 행성이 발견된 화가자리 베타별



(At least two giant planets, aged 20 million years at most, orbit around the star (which is hidden): β Pictoris c, the nearest one, which has just been discovered, and β Pictoris b, which is more distant. The disk of dust and gas can be seen in the background. Credit: P Rubini / AM Lagrange)


(The disk of dust surrounding β Pictoris and the position of the planets β Pictoris b and c. Credit: P Rubini / AM Lagrange)


 화가자리 베타별 (β Pictoris)은 지구에서 63.4광년 떨어진 가까운 별인데다 눈으로도 잘 보이는 밝은 별이기 때문에 지금까지 많은 관측이 이뤄졌습니다. 특히  태어난지 2300만년 된 아기 별로 주변에 가스 및 먼지의 고리와 갖 태어난 행성, 외계 혜성의 증거 때문에 매우 흥미로운 관측 대상입니다. 행성의 경우 10년 전 그 존재가 주장됐다가 재관측에 실패한 후 다시 확인되는 우여 곡절을 겪기도 했습니다.





 화가자리 베타별 b를 발견한 프랑스 국립 과학 연구 센터의 안네 마리 라그랑지 (Anne-Marie Lagrange, an astronomer at France's National Centre for Scientific Research)와 그 동료들은 10년에 걸친 고해상도 관측 데이터를 바탕으로 화가자리 베타별 b 보다 안쪽 궤도에 또 다른 가스 행성이 숨어 있다는 사실을 발견했습니다. 


 화가자리 베타별 c는 지구 태양 거리의 2.7배 공전 궤도에서 1200일 주기로 모항성을 돌고 있습니다. 그 질량은 목성의 9배로 화가자리 베타별 b처럼 몸집이 큰 가스 행성이라고 할 수 있습니다. 이 두 행성 사이에는 태양계의 소행성대와 비슷한 디스크가 있으며 다시 130AU 정도 고리에 거대한 디스크기 존재합니다. (사진 참조) 


 화가자리 베타별은 태양보다 1.75배 질량이 크고 밝기도 8.7배로 태양계의 확대 버전이라고 할 수 있습니다. 생성되는 행성 역시 태양계보다 더 큰 데 이 가운데 어쩌면 지구형 행성도 숨어 있을지 모릅니다. 현재는 물론이고 앞으로 화가자리 베타별 행성계는 천문학자들에게 가장 흥미로운 관측 대상 중 하나가 될 것입니다. 


 참고 


 A.-M. Lagrange et al, Evidence for an additional planet in the β Pictoris system, Nature Astronomy (2019). DOI: 10.1038/s41550-019-0857-1



2019년 8월 22일 목요일

G5 게이밍 데스크톱을 공개한 델






(출처; 델)


 델이 게이밍 데스크톱인 G5 시리즈의 최신 모델을 공개했습니다. 모델 5090은 인텔 코어 i3 9100 (쿼드코어)부터 코어 i9 9900K (옥타코어)외 라데온 RX560X, 지포스 GTX 1660 Ti및 및 RTX 2000 시리즈를 탑재할 수 있습니다. 델은 최상위 게이밍 PC로 에일리언 시리즈를 지니고 있으며 G5는 일반 PC와 에일리언 시리즈 중간을 담당하고 있습니다. G5의 가장 큰 미덕은 일반 조립 PC와 유사한 구조로 사용자가 쉽게 업그레이드 할 수 있다는 점입니다. 


 사실 컴퓨터 조립은 그렇게 어렵지 않아서 누구나 쉽게 할 수 있습니다. 다만 컴퓨터에 대한 지식이 부족해서 AS 문제가 걱정된다면 대기업 PC도 대안이 될 수 있을 것입니다. 델 G5 시리즈의 가격은 629달러부터이며 당연히 옵션에 따라 가격이 올라갑니다. 델 PC의 문제점은 기본 가격은 착한 편인데, 옵션이 비싸 차라리 나중에 직접 사서 끼우는 편이 더 낫다는 것입니다. 이 제품도 그렇지 않을까 하는 생각입니다. 


 그래도 기본 가격은 납득할만한 수준이고 추후 조립이나 유지 보수도 간단하며 AS도 보장된다는 점을 생각하면 초보 유저들에게 적합한 물건이라고 생각합니다. 다만 조금 삽질하면서 익힐 생각만 있다면 가격대 성능비는 역시 조립 PC라고 할 수 있습니다. 사실 저처럼 오랜 세월 조립 PC만 사용한 사람에게는 필요 없는 물건이지만, 누군가 게이밍 PC 조립해달라고 하면 추천해 줄 물건이라고 할 수 있습니다.


 참고 



새로운 디자인을 도입한 오션 클린업








(출처: 오션 클린업) 


 바다 위 플라스틱 쓰레기를 수거하는 거대한 거름막 시스템인 오션 클린업의 새로운 소식입니다. 현재 바다에서 테스트 중인 프로토타입 시스템은 쉽게 예상할 수 있듯이 여러 가지 문제점에 직면했습니다. 그 가운데 하나는 이 배리어가 플라스틱 쓰레기를 거르는 대신 바람과 해류에 흐름에 맞춰 같이 움직인다는 것입니다. 참고로 이전 포스트에서 소개했듯이 오션 클린업은 작년에 태평양에서 테스트를 시작했습니다. 


 오션 클린업 이전 포스트: https://blog.naver.com/jjy0501/221325293959


 오션 클린업 팀은 이 문제에 대한 비교적 간단한 해결책을 찾아냈습니다. 바로 배리어의 이동 속도를 늦춰줄 낙하산 같은 시스템을 추가로 장착하는 것입니다. 그러면 상대적으로 속도가 느려진 배리어에 플라스틱 쓰레기가 더 잘 걸리는 원리입니다. (사진) 그리고 그 외에도 배리어의 디자인을 몇 가지 변경해 효율을 올렸습니다. 


 하지만 이런 디자인 개선에도 불구하고 오션 클린 업은 아직 목표에 도달하지 못한 상태입니다. 특히 대규모 배리어 시스템을 실제로 운용하기 위해서는 투입되는 인력을 최소화할 필요가 있습니다. 태평양 한 가운데서 쓰레기를 수거하는데 많은 인력이 투입된다면 인력 확보도 어렵지만 비용을 감당하기 어려울 것이기 때문입니다. 하지만 사람의 관리 없이 자동으로 쓰레기를 수거하는 시스템은 아직 요원해 보입니다. 더구나 초기 디자인 대비 복잡해질수록 보수 유지에 더 많은 손길이 필요합니다. 


 하지만 동시에 이 시스템은 바다 쓰레기를 수집하는데 효과가 없지는 않다는 것을 보여줬습니다. 실제 테스트를 통해 문제점을 개선해 나가다 보면 비용 효과적인 시스템 개발이 가능할지도 모릅니다. 이미 바다로 유입된 막대한 쓰레기를 처리할 수 있는 다른 대안도 없는 상황에서, 더구나 민간 주도로 어려움이 있어도 계속해서 도전을 멈추지 않는 모습이 훌륭하다고 생각합니다. 


 참고 


인텔 코멧 레이크 발표 - 14nm 공정을 2020년까지







(출처; 인텔/아난드텍) 


 인텔이 14nm 공정을 이어갈 10세대 코어 프로세서인 코멧 레이크(Comet)를 선보였습니다. 코멧 레이크에 10세대를 표방한 점을 보면 아직 인텔의 10nm 공정 생산량이 많지 않음을 짐작할 수 있습니다. 코멧 레이크애서 가장 주목할만한 변화는 바로 6코어 15W TDP 제품과 4코어 7W TDP 제품입니다. 아마도 6-8 코어 14nm 공정 프로세서와 비슷하게 표시된 TDP만 동일하지 전력 소모 및 발열은 더 클 것 같은데 실제 제품은 어떨지 궁금합니다. 

 다만 15W 급 코멧 레이크 U는 전력 소모를 줄일 수 있는 한 가지 비책을 지니고 있습니다. 바로 LPDDR4X 2933 지원입니다. 전력 소모를 줄인 LPDDR4X 도입은 CPU 전력 소모 증가를 일부 상쇄할 수 있을 것입니다. 다만 코멧 레이크 Y의 경우 LPDDR3를 그대로 유지해 다소 아쉬운 모습입니다. 


 코멧 레이크는 400시리즈 칩셋과 함께 출시되는데 이 칩셋은 Wi Fi 6를 지원합니다. 하지만 아이스 레이크처럼 썬더볼트 3를 자체 지원하지는 못합니다. 소비자의 현명한 선택이 필요한 부분입니다. 하지만 더 중요한 문제는 오래된 9.5세대 내장 그래픽을 사용하고 있다는 사실입니다. CPU 성능은 그렇다고 해도 GPU 성능은 너무 눈에 띄게 차이가 나는 만큼 소비자들의 현명한 판단이 필요합니다. 다행히 모델명으로 쉽게 구분이 가능하지만, 컴퓨터에 대해 잘 모르는 일반 소비자들이 쉽게 판단할 수 있을지 걱정되는 부분도 있습니다. 


 코멧 레이크 기반 경량 노트북과 태블릿은 올해 4분기부터 본격적으로 출시될 것으로 보입니다. 10nm 기반 아이스레이크 대비 아쉬운 부분들이 눈에 띄지만, 그래도 소소하게 이전 세대 대비 좋아졌다는 점을 위안으로 삼아야 할 것 같습니다. 과연 발열량은 얼마나 될지 역시 궁금하네요. 


 참고 



2019년 8월 21일 수요일

뉴럴넷에서 발생한 에러 해결법



 이전 포스트에서 올린 코드에서 에러가 난다는 쪽지를 받고 해결법에 대해 포스팅을 남깁니다. 우선 포스트를 꼼꼼히 읽고 그 내용을 복기하면서 공부해주신 독자분들에게 감사드립니다. 저도 기록을 남기면서 공부를 하고 누군가에게도 도움이 될 것으로 기대하고 포스트를 올리는 것인데, 목적대로 된 셈이니까요. 문제의 에러는 머신러닝 관련 패키지인 뉴럴넷 (neuralnet) 관련 에러입니다. 




require(neuralnet)

x<-seq span="">
set.seed(4567)
b<-rnorm span="">
y=3*x+b
y
model=lm(y~x)
summary(model)

data1<-as .data.frame="" span="" x="">
data2<-as .data.frame="" span="" y="">
data3<-cbind data1="" data2="" span="">

data3$pred=2.96*data3$x+22
data3$error=data3$pred-data3$y
summary(data3)

fit<-neuralnet data="data3," hidden="c(3,3)," stepmax="1e6)</span" threshold="0.1" x="" y="">

pred<-compute fit="" span="" x="">


 이 예제 코드를 진행하면 본래 정상적으로 진행이 됐는데, 마지막 코드에서 에러가 발생했다는 쪽지를 받은 것입니다. 처음에 제 컴퓨터에서 잘 됐기 때문에 왜 이런지 몰랐으나 이런 경우 버전 업데이트에 따른 차이일 가능성이 있어 패키지와 R 버전 업데이트 후 다시 시행했습니다. 




> pred<-compute fit="" span="" x="">
Error in if (ncol(newdata) == length(object$model.list$variables)) { : 
  argument is of length zero


 이 에러는 뭔가 null 값이 있거나 혹은 객체 간의 길이가 다르다는 이야기로 해석되지만, 실제로는 그런 데이터가 아니라서 잠시 고민했습니다. 어쩌면 버전 업데이트에 따른 예기치 않은 에러일수도 있다는 생각입니다. 아무튼 가장 간단한 해결책은 신경망 연산 결과인 fit에서 바로 결과를 가져오는 것입니다. fit을 실행시키면 여러 가지 결과값이 나옵니다. 이중에서 신경망이 연산한 결과값은 fit$net.result에 저장됩니다. 굳이 compute 없이도 결과를 볼 수 있습니다. 

> fit$net.result
[[1]]
           [,1]
 [1,]  19.21814
 [2,]  21.82396
 [3,]  29.48279
 [4,]  36.85065
 [5,]  40.57497
 [6,]  42.75879
 [7,]  44.81411
 [8,]  47.24921
 [9,]  50.14866
[10,]  53.35323
[11,]  56.59110
[12,]  59.63742
[13,]  62.40546
[14,]  64.91615
[15,]  67.21052
[16,]  69.28216
[17,]  71.06039
[18,]  72.45383
[19,]  73.58927
[20,]  75.50948
[21,]  79.68781
[22,]  85.69231
[23,]  91.63713
[24,]  96.34857
[25,]  99.68361
[26,] 101.93615
[27,] 103.54711
[28,] 105.26694
[29,] 107.87737
[30,] 111.33103
[31,] 114.93902
[32,] 118.17665
[33,] 120.92336
[34,] 123.29691
[35,] 125.48471
[36,] 127.66397
[37,] 129.97654
[38,] 132.52380
[39,] 135.36545
[40,] 138.51733
[41,] 141.94946
[42,] 145.58780
[43,] 149.32293
[44,] 153.02631
[45,] 156.57092
[46,] 159.85042
[47,] 162.79154
[48,] 165.35754
[49,] 167.54413
[50,] 169.37117


 이제 이를 이용해서 예제와 같은 결과를 얻어 보겠습니다. 다만 이름이 바뀌기 때문에 결과에 V1이라는 이름을 같이 붙여줍니다. 


fit$net.result
data4<-as .data.frame="" fit="" net.result="" span="">
colnames(data4) = c("V1")
data5<-cbind data3="" data4="" span="">

 data5를 실행시키면 이전 예제와 같은 결과가 나올 것입니다. 




 혹시 같은 에러가 나오시는 분은 이렇게 해결하시기 바랍니다. 


 피드백 주시는 독자분들에게 감사드립니다.