태양계 이야기 874 - 퍼서비어런스 로버 착륙 성공

(Members of NASA’s Perseverance Mars rover team watch in mission control as the first images arrive moments after the spacecraft successfully touched down on Mars, Thursday, Feb. 18, 2021, at NASA's Jet Propulsion Laboratory in Pasadena, California. A key objective for Perseverance’s mission on Mars is astrobiology, including the search for signs of ancient microbial life. The rover will characterize the planet’s geology and past climate, pave the way for human exploration of the Red Planet, and be the first mission to collect and cache Martian rock and regolith.

Credits: NASA/Bill Ingalls)

나사의 퍼서비어런스 로버가 성공적으로 예제로 크레이터에 착륙해 첫 이미지를 보내왔습니다. 203일간 4억 7200만km를 날아 화성에 착륙한 퍼서비어런스 로버는 음속의 16배에 달하는 시속 19500km의 속력으로 화성 대기에 진입한 후 21m 지름의 낙하산을 펼쳐 감속합니다. 그러나 화성의 낮은 대기 밀도로 1026kg의 로버를 감속할 수 없기 때문에 표면에서 18m 높이에서 역추진 로켓인 스카이 크레인을 분사해 최종 감속합니다. 이는 선배인 큐리오시티 로버에서 이미 검증된 방식입니다.

(7 Minutes to Mars: NASA's Perseverance Rover Attempts Most Dangerous Landing Yet)

(NASA's Mars 2020 Perseverance Rover Landing Animations)

대기권 진입부터 표면에 착륙해 신호를 보내기까지 7분간 나사의 과학자들은 로버의 상태를 알 수 없습니다. 따라서 공포의 7분이라고 할 수 있는데, 결국 퍼서비어런스 로버는 예제로 크레이터에 무사히 착륙해 첫 사진을 보내왔습니다. (사진) 나사의 5번째 로버이자 가장 크고 진보된 기술로 무장한 로버가 화성에 성공적으로 착륙한 것입니다.

퍼서비어런스 로버는 앞서 소개드린 것처럼 여러 가지 신기술로 무장하고 있으며 사상 최초의 우주 헬리콥터와 화성 샘플을 지구로 보내기 위한 수집 장치가 탑재되어 있습니다.

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앞으로 퍼서비어런스 로버의 인상적인 활약을 기대해봅니다.

참고

https://phys.org/news/2021-02-nasa-rover-mars-ancient-life.html

https://www.nasa.gov/press-release/touchdown-nasas-mars-perseverance-rover-safely-lands-on-red-planet

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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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