태양계 이야기 877 - 태양계 9번째 행성은 결국 없다?

(Credit: Pixabay/CC0 Public Domain)

2016년 캘리포니아 공대의 과학자팀은 태양계 외곽에서 발견된 천체들의 공전 궤도가 한쪽에 몰려 있다는 사실을 발견하고 아직 우리가 발견하지 못한 행성급 천체가 태양계 먼 곳에 있을지 모른다고 주장했습니다. 이 주장은 학계에서 지금까지 상당한 논쟁을 불러일으키며 활발한 과학적 토론의 주제가 되고 있습니다. 심지어 일부 과학자들은 초미니 원시 블랙홀이 정체일지 모른다는 주장까지 발표했습니다. 물론 실제로는 9번째 행성이 존재하지 않는다는 더 온건한 주장이 많았습니다.

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미시간 대학의 케빈 네이피어 (Kevin Napier)와 그 동료들은 극단적인 궤도를 보이는 TNOs (extreme trans-Neptunian objects (ETNOs))의 궤도를 다시 분석했습니다. 연구팀이 분석에 따르면 한쪽으로 몰려 있는 천체들은 사실 관측에 의한 편향 (bias)로 설명될 수 있습니다. 9번째 행성을 주장했던 연구 결과가 사실은 망원경이 특정 방향을 주로 향하게 되면서 생긴 관측 편향의 결과라는 것입니다.

연구팀은 9번째 행성의 가능성을 완전히 배제하지는 않았지만, 2016년 연구 결과에서 주장한 것처럼 우연히 이런 식으로 천체가 배열될 가능성이 0.007%에 불과하다는 주장은 반박했습니다. 실제로 이 정도로 드문 상황이 아니라는 것입니다.

이 논쟁에 대한 최종적인 결론은 결국 강력한 망원경을 통해 더 많은 천체의 궤도를 입증하면 밝혀질 것입니다. 수많은 천체의 궤도가 정말 이상하게 한쪽으로 치우쳐있다면 강력히 의심할 수밖에 없겠지만, 더 많은 천체의 궤도를 확인한 결과 사실은 별로 치우친 상황이 아니었고 관측 편향에 의한 것이라는 결론이 나올 수도 있습니다. 개인적으로는 슈퍼 지구급은 아니라도 화성 급의 천체가 어딘가 숨어 있을 가능성은 충분히 있지 않을까 생각합니다.

참고

https://phys.org/news/2021-02-evidence-planet-diminishing-clustering.html

https://arxiv.org/abs/2102.05601

No Evidence for Orbital Clustering in the Extreme Trans-Neptunian Objects, arXiv:2102.05601 [astro-ph.EP] arxiv.org/abs/2102.05601

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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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