우주 이야기 971 - 쌍성계 주변에서 생성된 원반

(Cosmic delivery room: This picture shows Barnard 59, part of a vast dark cloud of interstellar dust called the Pipe Nebula. The proto-binary systems [BHB2007] 11 studied with high-resolution images is embedded in dense clouds, but can be observed at longer wavelengths with the radio telescope ALMA (Atacama Large Millimeter/submillimeter Array). Credit: ESO)

(The Atacama Large Millimeter/submillimeter Array (ALMA) captured this unprecedented image of two circumstellar disks, in which baby stars are growing, feeding with material from their surrounding birth disk. The complex network of dust structures distributed in spiral shapes remind of the loops of a pretzel. These observations shed new light on the earliest phases of the lives of stars and help astronomers determine the conditions in which binary stars are born. Credit: ALMA (ESO/NAOJ/NRAO), Alves et al.)

우주에는 두 개의 별이 서로 공존하는 쌍성계가 매우 흔합니다. 과거 과학자들은 이런 쌍성계 주변에서 행성이 생성되기 어렵다고 생각했지만, 최신 관측 결과는 쌍성계 주변 행성이 생각보다 더 흔하다는 사실을 보여주고 있습니다. 하지만 구체적으로 어떻게 쌍성계 주변에서 행성이 생성된 것일까요?

막스 플랑크 연구소의 과학자들은 이 질문에 대한 답을 찾기 위해 현재 생성중인 쌍성계 시스템인 [BHB2007] 11 을 관측했습니다. 세계 최대의 전파 망원경인 ALMA를 이용한 고해상도 관측 결과는 지구 태양 거리의 28배 정도 떨어진 두 아기별 주변에 목성 질량의 80배 정도되는 원시 행성계 원반의 모습을 보여줍니다. 흥미로운 사실은 두 별의 공전과 중력 상호 작용으로 인해 마치 프레첼 (프레즐) 모양의 독특한 형태가 나타났다는 것입니다.

(동영상)

과학자들은 이 디스크 원반의 물질 강착 이 일년에 목성 질량의 1%정도로 천천히 일어난다고 보고 있습니다. 아무튼 이런 과정을 통해 새로운 행성이 쌍성계에서 생성되는 것은 분명합니다. 다만 세부적인 내용을 이해하기 위해서는 추가 관측이 필요할 것입니다.

ALMA는 밀리미터/서브밀리미터 파장 관측을 통해 먼지나 가스가 많은 상황에서 가시광이나 적외선 영역 관측보다 더 성세한 이미지를 얻을 수 있습니다. 앞으로도 쌍성계를 포함한 초기 행성과 별의 탄생을 연구하는데 큰 도움이 될 것입니다.

참고

F.O. Alves el al., Gas flow and accretion via spiral streamers and circumstellar disks in a young binary protostar, Science (2019). science.sciencemag.org/cgi/doi … 1126/science.aaw3491

https://phys.org/news/2019-10-astronomers-suns-binary.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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