우주 이야기 1064 - 32억 화소 LSST 카메라 완성

(Credit: Jacqueline Orrell/SLAC National Accelerator Laboratory)

앞서 소개했던 32억 화소 차세대 망원경인 Legacy Survey of Space and Time (LSST)의 메인 이미지 센서가 조립을 완료했습니다. 각각 1600만 화소의 이미지 센서 189개를 이어붙여 만든 32억 화소 이미지 센서는 단순한 카메라 이미지 센서가 아니라 극도로 희미한 빛을 지닌 천체를 관측할 수 있는 특수 이미지 센서입니다. 이 센서는 영하 101도의 저온에서 작동하도록 설계되었습니다.

LSST를 개발하는 미 에너지부 산하의 SLAC 국립 가속기 센터 (SLAC National Accelerator Laboratory)의 엔지니어들은 모든 이미지 센서의 조립을 마치고 이를 저온 용기에 담아 첫 사진을 찍는 테스트를 진행했습니다. 첫 이미지 대상물은 브로콜리인데 (사진) 마치 외계 생물체나 종양을 보는 것 같은 느낌입니다. LSST의 이미지 센서는 한번에 4K 모니터 378개의 이미지를 담을 수 있으며 망원 렌즈 없이도 24km 떨어진 골프공을 식별할 수 있을 정도의 정밀도를 지니고 있습니다. 이 이미지 센서는 보름달 지름의 6배, 면적의 40배에 달하는 하늘을 한 번에 담을 수 있습니다.

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(동영상)

LSST 카메라 부분은 2021년까지 완성될 예정으로 현재 건설 중인 칠레의 베라 C 루빈 관측소 (Vera C. Rubin Observatory) 망원경에 설치됩니다. 베라 C 루빈은 암흑 물질 연구에 큰 기여를 한 여성 과학자로 망원경의 주요 목표인 암흑 물질 연구 업적을 기려 명명되었습니다. 구경은 8.4m 입니다.

베라 C 루빈 망원경에 LSST가 장착되어 관측을 시작하는 것은 2022년으로 2024년부터는 데이터가 과학자들에게 공개될 것으로 보입니다. 남은 과정이 순조롭게 진행되어 우주와 암흑 물질의 비밀을 풀 결정적인 증거가 발견되기를 기대합니다.

참고

https://en.wikipedia.org/wiki/Vera_C._Rubin_Observatory

https://newatlas.com/photography/worlds-largest-camera-first-3200-megapixel-photo/

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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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150년 만에 다시 울린 희귀 곤충의 울음 소리

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9000년 전 소녀의 모습을 복원하다.

( The final reconstruction. Credit: Oscar Nilsson ) 그리스 아테나 대학과 스웨덴 연구자들이 1993년 발견된 선사 시대 소녀의 모습을 마치 살아있는 것처럼 복원하는데 성공했습니다. 이 유골은 그리스의 테살리아 지역의 테오페트라 동굴 ( Theopetra Cave )에서 발견된 것으로 연대는 9000년 전으로 추정됩니다. 유골의 주인공은 15-18세 사이의 소녀로 정확한 사인은 알 수 없으나 괴혈병, 빈혈, 관절 질환을 앓고 있었던 것으로 확인되었습니다. 이 소녀가 살았던 시기는 유럽 지역에서 수렵 채집인이 초기 농경으로 이전하는 시기였습니다. 다른 시기와 마찬가지로 이 시기의 사람들도 젊은 시절에 다양한 질환에 시달렸을 것이며 평균 수명 역시 매우 짧았을 것입니다. 비록 젊은 나이에 죽기는 했지만, 당시에는 이런 경우가 드물지 않았을 것이라는 이야기죠. 아무튼 문명의 새벽에 해당하는 시점에 살았기 때문에 이 소녀는 Dawn (그리스어로는 Avgi)라고 이름지어졌다고 합니다. 연구팀은 유골에 대한 상세한 스캔과 3D 프린팅 기술을 적용해서 살아있을 당시의 모습을 매우 현실적으로 복원했습니다. 그리고 그 결과 나타난 모습은.... 당시의 거친 환경을 보여주는 듯 합니다. 긴 턱은 당시를 살았던 사람이 대부분 그랬듯이 질긴 먹이를 오래 씹기 위한 것으로 보입니다. 강하고 억센 10대 소녀(?)의 모습은 당시 살아남기 위해서는 강해야 했다는 점을 말해주는 듯 합니다. 이렇게 억세보이는 주인공이라도 당시에는 전염병이나 혹은 기아에서 자유롭지는 못했기 때문에 결국 평균 수명은 길지 못했겠죠. 외모 만으로 평가해서는 안되겠지만, 당시의 거친 시대상을 보여주는 듯 해 흥미롭습니다. 참고 https://phys.org/news/2018-01-teenage-girl-years-reconstructed.html

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