태양계 이야기 1041 - 아직 9번째 행성은 끝나지 않았다?

(Final orbital structure after evolving the primordial scattering population over 4.5 Gyr under the gravitational influence of the four giant planets and a KBP with m = 1.5 M⊕, a = 250 au, q = 195 au, and i = 30°. The results obtained for the control model and this model are represented by black and red symbols, respectively. Blue asterisks represent the extreme TNOs. The KBP's orbit is indicated by the green square. Credit: The Astronomical Journal (2023). DOI: 10.3847/1538-3881/aceaf0)

명왕성이 행성의 지위에서 강등된 후 일부 과학자들은 9번째 행성을 찾기 위해 고분군투하고 있습니다. 물론 명왕성이 기존의 지위를 유지했다면 10번째 행성을 찾았을 과학자들이기 때문에 명칭은 사실 중요하지 않습니다. 그보다 중요한 것은 행성급 천체가 과연 태양계 외곽에 진짜 숨어 있느냐는 것입니다. 일부 과학자들은 카이퍼 벨트나 태양계 외곽 천체들의 궤도를 볼 때 여전히 발견되지 않은 행성급 천체가 있다고 생각하고 있습니다.

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일본 킨키 대학(Kindai University)과 일본 국립 천문대 (National Astronomical Observatory of Japan)의 패트리크와 소피아 리카우카와 타카시 이토(Patryk Sofia Lykawka and Takashi)는 해왕성 궤도와 그 밖에 궤도를 도는 천체들인 trans-Neptunian objects (TNOs)의 궤도를 계산해서 지금까지 발견되지 않은 천체가 중력을 행사하고 있을 가능성을 제시했습니다.

연구팀에 따르면 이 미지의 천체는 지구 질량의 1.5-3배 정도 질량을 지니고 있으며 거리는 250-500AU 정도입니다. 가장 특이한 점은 궤도 경사 (orbital inclination)가 무려 30도에 달해 상당히 기울어진 채로 공전하고 있다는 것입니다. 따라서 사실 찾기가 더 어려울 수 있습니다.

물론 이런 논쟁은 사실 실제 9번재 행성급 천체가 있다는 것을 망원경으로 확인하면 끝나는 문제입니다. 그게 안되기 때문에 논쟁이 계속되는 것인데, 이 논쟁을 끝낼 9번째 행성급 천체를 발견할 수 있기를 기대합니다. 명왕성은 아쉽지만, 미지의 행성이 숨어 있다고 하면 그 아쉬움을 달래고도 남지 않을까 생각합니다.

참고

https://phys.org/news/2023-09-japanese-astrophysicists-possibility-hidden-planet.html

Patryk Sofia Lykawka et al, Is There an Earth-like Planet in the Distant Kuiper Belt?, The Astronomical Journal (2023). DOI: 10.3847/1538-3881/aceaf0

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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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