태양계 이야기 806 - 해왕성 너머의 소행성 100여개가 무더기로 발견되다.

(Comparison of the largest TNOs: Pluto, Eris, Haumea, Makemake, Gonggong, Quaoar, Sedna, 2002 MS4, Orcus and Salacia. All except two of these TNOs (Sedna and 2002 MS4) are known to have moon(s). 출처; https://en.wikipedia.org/wiki/File:EightTNOs.png)

과학자들이 행왕성 너머 태양계 외곽의 새로운 소행성 100개를 찾아냈습니다. 펜실베니아 대학의 페드로 베르나르디넬리와 그레이 번스타인, 마사오 사코 교수 (graduate student Pedro Bernardinelli and professors Gary Bernstein and Masao Sako)는 본래 암흑 에너지를 연구하기 위한 관측 데이터인 Dark Energy Survey (DES)를 분석했습니다.

DES의 기본 목적은 초신성과 은하를 관측해서 암흑 에너지의 분포를 알아내는 것입니다. 따라서 DES의 카메라는 6년에 걸쳐 남반구 하늘에서 1-2시간 간격으로 이미지를 촬영했습니다. 그런데 여기에는 은하, 별, 초신성 이외에도 태양계의 희미한 천체들이 포함될 수 있습니다.

연구팀은 70억개에 달하는 천체 가운데 은하, 별, 초신성을 제거해 2200만개의 천체를 찾은 후 trans-Neptunian objects (TNOs)에 합당한 천체를 찾아냈습니다. 오랜 시간에 걸쳐 점들을 연결한 결과 연구팀은 316개의 TNOs를 찾아낼 있었습니다. TNOs는 이름처럼 태양계의 마지막 행성인 해왕성 궤도와 그보다 먼 곳에 있는 천체로 명왕성이 그 대표적인 천체라고 할 수 있습니다.

과학자들은 지금까지 3000개 가량의 TNOs를 찾아냈는데, 이번 연구에서 확인된 316개 가운데 완전히 새로 발견된 것은 139개입니다. 이들의 공전 궤도는 30-90AU 정도이며 모두 어둡고 차가운 얼음 천체입니다. 중요한 점은 DES 데이터가 아직 다 분석되지 않았다는 것입니다. 연구팀은 추가 분석을 통해 더 많은 TNOs를 새로 찾아낼 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

참고

Pedro H. Bernardinelli et al, Trans-Neptunian Objects Found in the First Four Years of the Dark Energy Survey, The Astrophysical Journal Supplement Series (2020). DOI: 10.3847/1538-4365/ab6bd8

https://phys.org/news/2020-03-minor-planets-neptune.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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