기본 콘텐츠로 건너뛰기

우주 이야기 157 - 케플러 미션 중단 위기 ?




 이전에 매우 여러차례 포스트를 통해서 소개드린 것처럼 케플러 우주선 (Kepler Spacecraft) - 이해를 돕기 위해 본 포스트에서는 케플러 우주 망원경이라고 주로 말했고 실제로도 망원경이지만 정식 명칭은 그냥 케플러 임 - 은 지난 2009 년 3월 7일 발사된 이후 수많은 외계 행성의 후보를 발견하면서 외계 행성 탐사 역사에 새로운 이정표를 세웠다고 평가받고 있습니다.


 본래 계획했던 3.5 년의 탐사 미션이 2012 년 말에 종료된 상태에서도 케플러는 아직 작동이 가능했고 이에 2012 년에 미션은 4 년 더 연장되어 2016 년까지 연장 미션이 계획되어 있습니다. 2013 년 1월까지 케플러가 찾아낸 외계 행성의 후보는 2740 개에 달하며 이를 지상 및 우주 기반 망원경으로 다시 확인하는 작업만 앞으로 수년이 더 필요한 상황입니다. 지금까지 케플러가 전송해온 자료를 분석하는 일은 아마 몇년이 더 걸릴지 모르는 상태입니다. 물론 연장 미션을 통해 추가로 보내주는 자료 역시 귀중하게 쓰일 것으로 기대했습니다.   


 하지만 2013 년 5월 15일 나사의 Mission Manager Update 에서 케플러는 현재 안전 모드 상태로 들어가 있다고 보고했습니다. 그 이유는 방향을 잡는데 도움을 주는 reaction wheel (일종의 플라이 휠 Flywheel 같은 부품으로 우주선이 특정 방향으로 고정시키는 용도의 부품) 중 한개가 추가로 더 고장이 났기 때문입니다. 본래 케플러는 4 개의 reaction wheel 을 가지고 있습니다. 케플러가 연료를 적게 쓰면서 자세를 잡기 위해서는 reaction wheel 3 개가 필요한데 그 중 하나는 이전에 고장이 난 상태이고 최근에 한개가 더 고장이 나면서 자동으로 안전 모드로 들어간 것입니다.




(케플러에서 reaction wheel 의 위치.   Credit : NASA ) 



(reaction wheel 의 실제 모습  Credit : NASA )      


 리액션 휠은 회전을 통해 우주선이 특정 방향으로 위치를 고정하는데 도움을 줍니다. 사실 이것 없이도 위치 고정은 가능하지만 대신 연료를 계속 분사해야 하므로 우주선의 연료 수명이 줄어들게 됩니다. 그렇게 되면 2016 년까지 사용이 불가능하며 수개월 정도 더 사용이 가능할 것이라고 나사는 밝혔습니다. 


 케플러는 이전에 설명한 것 처럼 지구 주변이 아니라 태양 주위를 공전하고 있으며 위치상 수리가 불가능한 위치이기 - 사실 지금 우주 왕복선을 쓸 수가 없으므로 허블 우주 망원경 처럼 저지구궤도에 있어도 수리가 불가능하긴 마찬가지 - 때문에 만약 이 고장이 복구되지 못하면 케플러 미션은 2013 년에 종료될 가능성이 있습니다.  


 수리가 불가능한 만큼 스스로 복구되기를 기대해야 할 텐데 실제로 이미 발사된지 4 년이 넘었기 때문에 하나씩 고장이 난다고 해도 놀랄만한 일은 아니라고 하겠죠. 여기에 본래 계획했던 3.5 년의 미션도 이미 완료된 상태입니다. 다만 이번에 만약 스스로 복구되지 못하고 2013 년에 미션이 종료된다면 조금 아쉽긴 할 것 같습니다. 


 한가지 흥미로운 (?) 일은 한국 언론에서도 이 내용을 다루긴 했는데 읽다보면 마치 케플러 미션 자체가 실패한 것 같은 내용이라는 점입니다. 




 하지만 앞서 설명했듯이 이미 케플러는 목표한 임무를 완료했고 그 시점까지 작동이 가능했기 때문에 추가 연장 임무에 투입된 것일 뿐입니다. 물론 우주 탐사에서 드물지 않게 목표한 임무를 달성했음에도 계속해서 작동이 가능해 연장 미션에 투입되는 우주선들이 있습니다. 누구도 지금까지 살아있으리라 생각하지 못한 보이저 1/2 가 그 대표적 사례라고 할 수 있죠. 보이저 시리즈는 정말 이해가 안되는 수준으로 오래 작동하고 있습니다. 하지만 항상 그렇게 운이 좋을 순 없는 것이죠. 


 케플러가 찾아낸 외계 행성 후보 가운데 상당수는 해왕성 보다 크긴 하지만 지구와 비슷하거나 혹은 슈퍼 지구라고 부를만한 것만 합쳐도 1000 개가 넘습니다. 이는 예상을 뛰어넘는 과학적 성과이며 우주를 바라보는 우리의 시각을 완전히 바꿔 놓기에 충분합니다. 



(지난 2013 년 1월 7 일 발표된 케플러 외계 행성 후보군. 2012 년 2월 발표된 2036 개의 행성 후보보다 20% 이상 증가된 2740 개의 외계 행성 가운데 특히 슈퍼 지구와 지구급 외계 행성 후보의 수가 급격이 증가했다. % 는 이전 데이터에 비한 증감.  Since the last Kepler catalog was released in February 2012, the number of candidates discovered in the Kepler data has increased by 20 percent and now totals 2,740 potential planets orbiting 2,036 stars. Based on observations conducted May 2009 to March 2011, the most dramatic increases are seen in the number of Earth-size and super Earth-size candidates discovered, which grew by 43 and 21 percent respectively. Credit : NASA ) 



 물론 케플러 미션 이전에도 수백개의 외계 행성을 알고 있었습니다. 하지만 케플러는 우리 은하에 존재하는 145000 개의 별들을 스캔해서 식현상을 이용 외계 행성이 밀도를 구하므로써 우리 은하에 외계 행성이 얼마나 흔할 것인지에 대한 대략적인 자료를 우리에게 주었다고 할 수 있습니다. 이전 연구로는 지구같은 외계 행성은 흔하지 않을 것이라는 주장도 있어왔으나 케플러 미션 결과는 생각보다 지구 만한 행성이 흔하며 사실 케플러가 밝히지 못한 작은 외계 행성을 합치면 지구 에서 화성 크기의 외계 행성은 대단히 흔할 지도 모릅니다. (이 내용은   http://blog.naver.com/jjy0501/100175983122  를 참조) 따라서 지구 같은 행성은 우주에 매우 흔하며 어쩌면 생명체도 그렇게 드물지 않을지 모릅니다.  


 케플러가 보내온 자료는 아직도 계속 분석 중에 있으며 앞으로 이 데이터 분석에는 상당히 많은 시간이 필요할 것으로 예상되고 있습니다. 아마도 이 데이터 분석이 충분히 마무리 되는 단계에서 케플러의 후계자 TESS ( http://blog.naver.com/jjy0501/100185772232 참조) 발사될 것이기 때문에 케플러는 이미 할 일을 다했다고 할 수 있죠. 케플러 미션은 매우 성공적인 것으로 평가받고 있습니다.


 다만 연장 미션을 통해 더 많은 자료를 보내준다면 더 고마운 일이기 때문에 케플러의 reaction wheel 문제가 수정되었으면 하는 바램입니다. 당장에 작동 불능이 되는 것은 아니지만 수명은 크게 줄 수 밖에 없기 때문이죠.  

 덧 ) 수리가 불가능해진 케플러 : http://jjy0501.blogspot.kr/2013/08/NASA-halts-efforts-to-repair-Kepler.html


 참고




댓글

이 블로그의 인기 게시물

R 패키지 설치 및 업데이트 오류 (1)

 R 패키지를 설치하거나 업데이트 하다보면 여러 가지 문제가 생기는 경우들이 있습니다. 이 경우 아예 R을 재설치하는 것도 방법이지만, 어떤 경우에는 이렇게해도 해결이 안되고 계속해서 사용자는 괴롭히는 경우도 있습니다. 이런 경우 중 하나를 소개합니다.  새로운 패키지를 설치, 혹은 업데이트 하는 과정에서 같이 설치하는 패키지 중 하나가 설치가 되지 않는다는 메세지가 계속 나왔는데, 사실은 백신 프로그램 때문이었던 경우입니다.   dplyr 패키지를 업데이트 하려고 했는데, 제대로 되지 않아 다시 설치를 진행했습니다. 그런데 일부 패키지가 제대로 설치되지 않는다는 메세지가 나왔습니다.  > install.packages("dplyr") Error in install.packages : Updating loaded packages > install.packages("dplyr") Installing package into ‘C:/Users/jjy05_000/Documents/R/win-library/3.4’ (as ‘lib’ is unspecified) also installing the dependencies ‘bindr’, ‘bindrcpp’, ‘Rcpp’, ‘rlang’, ‘plogr’ trying URL ' https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/3.4/bindr_0.1.1.zip ' Content type 'application/zip' length 15285 bytes (14 KB) downloaded 14 KB trying URL ' https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/3.4/bindrcpp_0.2.2.zip ' Content type 'application/zip' length 620344 b

우분투 18.04 가상 머신에 VMware tools 설치

 VMware에 우분투를 설치하고 나서 업데이트를 하거나 혹은 수동으로 우분투를 설치하는 경우 VMware tools을 다시 설치해야 VMware의 기능을 모두 사용할 수 있습니다. 사실 가상 머신에 우분투를 설치하는 과정은 그렇게 어렵지 않지만, VMware tools 설치 과정은 의외로 까다로울 수 있습니다.   일단 설치를 위해 WMware창에서 manage -> install VMware Tools 을 선택합니다. 그러면 바탕화면에 VMware Tools라는 DVD 아이콘이 생성됩니다.  하지만 윈도우와 달리 이 아이콘을 클릭해서 VMware Tools가 설치되지는 않습니다. 그래서 아래 명령어로 설치를하려는 중 흥미로운 내용을 발견했습니다.  tar xzf /media/`whoami`/VMware\ Tools/VMwareTools-*.tar.gz -C ~/ sudo ~/vmware-tools-distrib/vmware-install.pl (터미널에 이 내용을 복사해서 붙이면 됩니다)   가능하면 open-vm-tools를 사용하라는 메세지가 나옵니다. 그래서 그렇게 해봤습니다. 방법은 간단합니다. 터미널에서 한 줄만 입력하면 됩니다.  sudo apt install open-vm-tools-desktop (서버 버전은 sudo apt install open-vm-tools)  입력하면 뭔가가 설치되면서 VMware Tools가 깔립니다. 뭔가 물어보기도 하는데 유지하는 걸로 이야기하면 끝납니다. 정상적으로 설치가 완료되면 재부팅 없이도 실행이 가능합니다. 실행 여부는 간단하게 파일 이동이나 화면 확대 (해상도가 자동 맞춤됨)가 가능할 것입니다. 아무튼 설치가 꽤 편리해졌습니다. 

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