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우주 이야기 510 - 원시 행성계 원반에서 발견된 메탄올



(This artist's impression shows the closest known protoplanetary disc, around the star TW Hydrae in the huge constellation of Hydra (The Female Watersnake). The organic molecule methyl alcohol (methanol) has been found by the Atacama Large Millimeter/Submillimeter Array (ALMA) in this disc. This is the first such detection of the compound in a young planet-forming disc. Credit: ESO/M. Kornmesser )

 과학자들은 우주에서도 생각보다 복잡한 유기물이 생길 수 있다는 사실을 발견했습니다. 사실 탄소, 산소, 수소는 우주에 흔한 원자이기 때문에 이들이 모여서 물과 유기물질을 만든다는 것은 놀라운 일은 아닙니다. 생명체가 이런 흔한 물질로 만들어졌다는 것도 당연한데, 구하기 힘든 물질로 생명체가 구성되기는 어려울 것이기 때문입니다.
 지구에서 170광년 정도 떨어진 아기 별인 바다뱀자리 TW (TW Hydrae)는 주변의 원시 행성계 원반 (Protoplanetary disk)에서 지구 같은 공전 궤도에 새로운 행성이 생기는 것으로 알려진 별입니다. (이전 포스트 :  http://blog.naver.com/jjy0501/220671246564 ) 이 원시 행성계는 초기 태양계의 모습과 행성의 생성을 연구하는데 좋은 모델이 되고 있습니다.

 천문학자 캐서린 왈쉬 Catherine Walsh (Leiden Observatory, Netherlands)가 이끄는 연구팀은 세계 최대의 전파 망원경인 ALMA를 이용해서 이 원시 행성계 원반에 있는 메탄올 (CH3OH)를 발견했습니다. 메탄올 자체는 독성이 있는 물질이기 때문에 생명과는 관련이 없어 보이지만, 사실 화학 공업에서 여러 물질의 원료가 되는 만큼 생명의 기본이 되는 아미노산 및 다른 유기 물질의 원료가 될 수 있어 주목되는 결과입니다.
 사실 원시 행성계 원반에는 이보다 더 복잡한 유기물이 존재할 가능성이 높습니다. 과학자들은 이미 생각보다 복잡한 유기물을 성간 분자 구름에서도 발견했으니까요. 하지만 검출 능력의 한계로 현재까지 원시 행성계 원반에서 이보다 더 복잡한 유기분자는 발견하지 못했습니다.
 이번 관측에서 발견된 증거에 의하면 이 메탄올 분자는 디스크에 있는 작은 얼음 입자에서 생성된 것으로 보인다고 합니다. 이 입자들은 뭉쳐서 원시 행성을 형성할 수 있는데, 유기물의 농도가 더 올라가면서 아미노산을 비롯해서 더 복잡한 유기분자가 충분히 생성될 수 있을 것으로 예상됩니다.
 사실 가장 좋은 방법은 직접 탐사선을 보내 어떤 물질이 얼마나 분포하는 지를 직접 검증하는 것입니다. 하지만 현실적으로 그런일은 가까운 미래에 가능하지 않을 것입니다. 하지만 과학자들은 ALMA와 같은 전파 망원경을 이용해서 특정 물질이 내놓는 파장을 분석 성분을 검출할 수 있습니다. 앞으로 더 복잡한 유기 분자를 검출하는 것도 결국은 시간문제라고 생각합니다.
 복잡한 유기물 자체가 생명체를 의미하는 것은 아니지만, 유기물이 이렇게 흔하다는 것은 우주에 생명현상이 드물지 않을 것이라는 가설에 힘을 실어주는 것입니다. 앞으로 더 많은 연구를 통해 지구 생명체의 기원과 외계 생명체의 존재를 알게 되는 날이 올 것으로 기대합니다.
 참고
 "First detection of gas-phase methanol in a protoplanetary disk", by Catherine Walsh et al.,Astrophysical Journal, Volume 823, Number 1. iopscience.iop.org/article/10.3847/2041-8205/823/1/L10/meta

http://phys.org/news/2016-06-methyl-alcohol-planet-forming-disc.html#jCp

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