(출처: Escape dynamics)
인류가 달에 착륙하던 시절만 해도 21세기에는 우주 여행이 매우 자유로워질 것 같았지만, 현실은 그렇지 못했습니다. 가장 중요한 이유는 아직도 그 시절과 똑같은 방식의 로켓을 사용하고 있기 때문입니다. 거대한 로켓 안에 연료를 가득 채우고 1회용으로 쓰고 버리는 방식은 인류의 우주 탐사를 가능하게 만든 주역이지만, 다른 한편으로는 너무 비싼 방식이었습니다.
아이러니하지만 이를 극복하기 위해서 등장했던 나사의 우주 왕복선은 초창기 계획과는 완전히 다른 모습을 개발되면서 오히려 재래식 로켓보다 단가가 더 올라가는 웃지 못할 일이 발생했습니다. 그 결과 우주 왕복선 프로그램은 중단될 수밖에 없었던 것이죠.
21세기가 되면서 다시 이를 극복할 수 있는 아이디어들이 등장하고 있습니다. 이전과 다른점은 나사가 주도하는 것이 아니라 민간이 주도하고 있다는 것입니다. 팔콘 9R 재사용 로켓을 개발 중인 스페이스 X 가 그 대표적 사례라고 할 수 있습니다.
한편 새로운 아이디어로 무장한 이들도 존재합니다. 미국 콜로라도의 스타트업 기업인 이스케이프 다이나믹스(Escape dynamics)는 우주선 외부에서 에너지를 전달해서 효율을 높이는 방식을 제안했습니다. 이 방식의 독특한 점은 마이크로웨이브를 사용한다는 것입니다.
로켓에는 인화성이 강한 연료 대신 헬륨 같이 매우 안전하고 인화성이 없는 연료를 탑재합니다. 그 다음 마이크로웨이브를 이용해서 외부에서 에너지를 전달합니다. 가열된 헬륨 연료는 팽창하면서 로켓에 추력을 제공하는 방식입니다. 이 방식 역시 로켓 중량의 상당량이 연료이지만, 외부에서 에너지를 제공하기 때문에 상대적으로 효율이 높고 안전하다는 것이 이 회사의 주장입니다.
(동영상)
이 주장이 사실인지 여부는 아직 검증되지 않았지만, 일단 이 회사의 주장에 의하면 마이크로웨이브를 이용한 엔진의 테스트에는 성공했다고 합니다.
그러나 이 방식이 과연 이전의 재래식 로켓보다 더 경제적인 방법인지는 의문이 제기될 수 밖에 없습니다. 복잡한 엔진과 연소실을 가지지 않은 만큼 로켓은 물론 저렴하겠지만, 여기에 마이크로웨이브를 발사하는 시스템을 건설하는데는 막대한 비용이 필요할 것이기 때문입니다. 더구나 로켓이 지구를 돌면서 에너지를 받으려면 글로벌 마이크로웨이브 네트워크가 필요한데 이 비용을 민간 기업이 감당하기는 쉽지 않을 가능성이 높습니다.
여기에 한 가지 더 안전성 문제가 거론될 수 밖에 없습니다. 강력한 마이크로웨이브를 공중에 발사하면 과연 환경이나 인체, 주변의 항공기에는 영향이 없을까요? 로켓 자체는 화물만 (예를 들어 상업 위성) 발사해도 되니까 상관없겠지만, 실제로 현실화 시킨다면 반발도 적지 않을 것 같습니다.
어쩐지 이런 컨셉은 컨셉으로 끝날 것 같은 이야기지만, 아이디어가 나름 흥미로워서 소개해봤습니다.
참고
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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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