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상업 달 페이로드 서비스 사업자를 선정한 나사 - 달을 향한 재도전


 나사가 2020-2021년 사이 달 표면에 보낼 상업 무인 탐사 프로젝트 3개를 최종 선정했습니다. Commercial Lunar Payload Services(CLPS) 은 나사의 유인 달 탐사 프로젝트인 아르테미스 프로젝트의 선행 프로젝트로 진행되며 이름처럼 민간 사업자가 나사로부터 자금을 지원받아 1000kg 이하의 탐사선을 달 표면에 보내는 것이 목표입니다. 선정된 3개 사업자는 


Astrobotic of Pittsburgh - 7950만 달러를 지원받았으며 14개의 과학 장비를 탑재하고 2021년 7월에 Lacus Mortis 크레이터에 착륙

Intuitive Machines of Houston - 7700만 달러를 지원받았으며 5가지 과학장비를 지니고 2021년 7월에 Oceanus Procellarum 에 착륙

Orbit Beyond of Edison - 9700만 달러를 지원받았으며 4가지 과학장비를 가지고 2020년 9월 달의 용암 대지인 Mare Imbrium에 착륙 입니다. (사진 참조) 


(Astrobotic of Pittsburgh has proposed to fly as many as 14 payloads to a large crater on the near side of the Moon. Credits: Astrobotic)

(Intuitive Machines of Houston has proposed to fly as many as five payloads to a scientifically intriguing dark spot on the Moon. Credits: Intuitive Machines)

(Orbit Beyond of Edison, New Jersey, has proposed to fly as many as four payloads to a lava plain in one of the Moon’s craters. Credits: Orbit Beyond)




(동영상) 


 각각의 탐사선은 달 표면에서 과학적 탐사를 진행할 뿐 아니라 in situ resource utilization (ISRU)같이 미래 달 자원 개발에 필요한 정보도 수집합니다. 성공적인 탐사 결과를 통해 인류의 달 진출이 성공적으로 진행되기를 희망합니다. 


 참고 


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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
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