우주 이야기 934 - 중력파를 통해 외계 행성을 찾는다?

(Artistic representation of gravitational waves produced by a compact binary white dwarf system with a jovian mass planetary companion. Credit: Simonluca Definis)

독일의 막스 플랑크 연구소와 프랑스의 대체 에너지 및 원자 에너지 위원를 (Max Planck Institute for Gravitational Physics (Albert Einstein Institute/AEI) in Potsdam and from the French Alternative Energies and Atomic Energy Commission (CEA) in Saclay, Paris) 연구팀은 중력파를 이용해 백색왜성 쌍성계에서 외계 행성을 찾는 방법을 발표했습니다.

오랜 세월 이론상의 존재였다가 최근 관측이 성공한 중력파는 단지 아인슈타인의 상대성 이론을 검증하는데만 의의가 있는 것이 아닙니다. 멀리 있는 천체를 확대하는 중력 렌즈 효과처럼 앞으로 중력파를 통한 천체 관측이 가능할 것으로 기대하고 있습니다. 유럽 우주국은 LISA (Laser Interferometer Space Antenna)라는 우주 중력파 검출 장치를 2034년 발사할 예정으로 연구팀은 이를 통해 목성 질량의 외계 행성을 찾을 수 있다고 보고 있습니다.

백색왜성은 태양과 비슷한 별이 최후를 맞이한 후 남은 천체로 가장 우주에 흔하게 존재합니다. 물론 두 개의 별로 이뤄진 쌍성계가 백색왜성이 되어 서로의 주변을 공전하는 경우도 드물지 않습니다. 서로 큰 질량과 중력을 지닌 백색왜성이 가까이 공전할 경우 중력파가 발생하는데 만약 주변에 행성이 존재하면 중력파의 형태에 영향을 줄 수 있습니다. 연구팀은 이를 이론적으로 예측해 앞으로 LISA의 관측 결과를 해석하는데 도움을 줄 것으로 기대됩니다.

물론 백색왜성 쌍성계 주변 행성에 생명체가 살거나 할 순 없지만, 중력파를 이용해서 다른 방법으로는 검출이 불가능한 외계 행성을 찾을 수 있을지 모릅니다. 이는 중력파 천문학의 가능성을 보여준 것입니다. LISA를 비롯한 새로운 중력파 장비의 등장으로 인해 중력파 천문학은 앞으로 계속해서 발전을 거듭할 것입니다.

참고

Nicola Tamanini et al. The gravitational-wave detection of exoplanets orbiting white dwarf binaries using LISA, Nature Astronomy (2019). DOI: 10.1038/s41550-019-0807-y

https://phys.org/news/2019-07-exoplanets-gravitational.html

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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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