우주 이야기 966 - 역대 가장 무거운 중성자별

(Neutron stars are the compressed remains of massive stars gone supernova. WVU astronomers were part of a research team that detected the most massive neutron star to date. Credit: B. Saxton (NRAO/AUI/NSF))

웨스트 버지니아 대학의 연구팀이 지금까지 발견된 중성자별 가운데 가장 무거운 중성자별을 발견했습니다. J0740+6620는 지구에서 4600광년 떨어져 있는 펄서로 지름 20-30km 정도의 구체이지만 질량은 태양의 2.17배에 달합니다. 이는 도시 만한 크기의 천체가 지구 질량의 70만배에 달하는 질량을 지닌 수준입니다.

사실 멀리 떨어진 작은 중성자별의 질량을 측정하기는 매우 어렵습니다. 유일한 방법은 주변을 공전하는 백색왜성의 존재할 경우 이를 이용하는 것입니다. 일반 상대성 이론에 의해 백색왜성이 있을 경우 그 영향으로 주변의 공간에 변형이 오면 펄서가 방출하는 파장이 미세한 변화를 일으키는데 이를 사피로 지연 (Shapiro Delay)이라고 부릅니다. 과학자들은 이를 측정해 중성자별의 질량을 측정할 수 있습니다. (개념도 참조)

중성자별과 백색왜성의 경계는 태양 질량의 1.4배입니다. 이를 찬드라세카 한계라고 부르는데, 이보다 질량이 커지면 강한 중력에 의해 모든 전자와 양성자, 중성자가 서로 붙어 하나의 거대한 원자핵이 되며 전하가 상쇄되기 때문에 중성자별이 됩니다. 만약 태양 질량의 3배가 넘은 경우 중성자조차도 그 중력을 버틸 수 없어 모든 물질이 하나의 점으로 수축해 블랙홀이 됩니다.

하지만 과학자들은 사실 태양 질량의 2배가 넘는 중성자별을 거의 관측하지 못했습니다. 실질적으로 이를 막는 다른 메카니즘이 있을 수 있음을 시사하는 것입니다. 아무튼 얼마나 큰 중성자별이 있을 수 있는지 역시 흥미로운 주제일 것입니다. 앞으로 관측 결과를 통해 이를 검증할 수 있을 것입니다.

참고

Relativistic Shapiro delay measurements of an extremely massive millisecond pulsar, Nature Astronomy (2019). DOI: 10.1038/s41550-019-0880-2 , https://nature.com/articles/s41550-019-0880-2

https://phys.org/news/2019-09-astronomers-massive-neutron-star.html

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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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150년 만에 다시 울린 희귀 곤충의 울음 소리

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9000년 전 소녀의 모습을 복원하다.

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