태양계 이야기 611 - 유로파 탐사 로봇

(A robotic claw, one of several innovative tools developed at JPL for exploring icy, ocean worlds like Europa. Credit: NASA/JPL-Caltech)

나사 제트 추진 연구소(JPL)의 과학자들은 미래 유로파를 비롯한 얼음 위성 표면에 착륙선과 로버를 보내 탐사하기 위해 연구를 진행하고 있습니다. 이 얼음 위성에서 생명체나 유기물을 탐사하는 작업은 외계 생명체의 가능성이나 존재 유무를 증명하는 데 결정적인 증거를 제시할 수 있기 때문입니다.

하지만 저 멀리 목성 궤도 밖에서 자율적으로 탐사를 하면서 (거리를 감안하면 거의 모든 탐사는 사람의 지시없이 이뤄져야 함) 정보를 수집하기에는 매우 가혹한 환경이기도 합니다. 영하 180도의 저온 환경과 방사선이 높은 환경에서 아무런 수리 없이 몇 년간 임무를 수행해야 합니다.

나사의 연구팀은 이 어려운 과제를 수행하기 위해 독특하게 생긴 로봇을 개발 중입니다. 최대 10m까지 펼칠 수 있는 로봇팔과 50m 거리까지 발톱을 던져 샘플을 채취하는 장치 (마치 인형 뽑기 기계와 비슷하게 생겼는데, 인형 뽑기 기계와는 달리 최대한 샘플을 놓치지 않게 디자인 됨), 그리고 얼음을 파고 드는 장치 등 독특한 디자인의 장비가 개발되는 것은 그 때문입니다. (동영상 참조)

(동영상)

JPL의 연구팀은 앞으로 10년에서 15년 후에는 실제 착륙선을 유로파나 혹은 엔셀라두스를 향해 발사할 수 있기를 기대하면서 다양한 장비를 개발 중에 있습니다. 아마도 거리를 볼 때 엔셀라두스보다는 유로파가 첫 번째 목표가 될 것으로 생각되며, 유로파의 첫 궤도 탐사선인 유로파 클리퍼 ( http://blog.naver.com/jjy0501/220956679647 참조) 가 보내온 자료를 토대로 탐사 위치를 선정하게 될 것입니다.

현재 진행 중인 기초 연구를 통해서 유로파 착륙선과 로버의 모습이 하나씩 윤곽을 드러낼 것으로 생각됩니다. 그게 언제가 되든 유로파는 이번 세기에 인류가 탐사해야 하는 가장 중요한 천체가 될 것입니다.

참고

https://phys.org/news/2017-03-nasa-robotic-ice-tools.html#jCp

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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...

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9000년 전 소녀의 모습을 복원하다.

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