아르테미스 계획을 업데이트 한 나사

(Illustration of Artemis astronauts on the Moon. Credit: NASA)

나사가 인류의 달 재착륙 프로젝트인 아르테미스 계획의 최신 버전을 업데이트 했습니다. 이번 업데이트는 이전 계획을 대체로 수정없이 진행하다는 의미를 내포하고 있습니다. SLS를 이용한 첫 번째 무인 달 선회 임무 (아르테미스 I)은 예정대로 내년 (2021년)에 진행되고 우주 비행사가 탄 오리온 우주선이 달 선회 궤도를 돌아 지구로 귀환하는 아르테미스 II 임무는 2023년 진행할 예정이며 최초의 여성 우주 비행사가 달 표면에 착륙하는 아르테미스 III 임무도 연기 없이 예정대로 2024년에 추진한다는 계획입니다.

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현재 SLS 로켓은 최종 지상 테스트를 진행 중으로 별다른 이변이 없다면 2021년에 첫 번째 오리온 우주선을 탑재하고 발사할 예정입니다. 나사는 이 임무를 통해 사람이 타지 않은 상태에서 SLS와 오리온 우주선이 안전하게 사람을 달로 보낸 후 귀환할 수 있는지 검증하게 됩니다.

아르테미스 II 임무에서는 오리온 우주선과 연결된 interim cryogenic propulsion stage (ICPS)를 분리한 후 다시 수동으로 랑데뷰 하는 테스트를 진행해서 이후 임무에서 오리온 우주선의 랑데뷰 능력을 검증합니다. 여기서 문제가 없다면 2024년 아르테미스 III 임무를 통해 달에 착륙하게 됩니다. 오리온 우주선이 현재 개발 중인 착륙선과 랑데뷰해서 바로 착륙할지 아니면 루나 게이트웨이에서 도킹 한 후 다시 착륙선으로 옮겨 탈지는 아직 결정되지 않았습니다.

물론 프로젝트 진행 중 예기치 않은 문제가 생기거나 우주 비행사의 안전을 담보할 수 없는 이슈가 발생한다면 프로젝트는 연기될 수밖에 없습니다. 하지만 사람이 가는 만큼 역시 안전은 최우선 고려사항일 것입니다. 50년 전과 마찬가지로 인간을 안전하게 달에 착륙시킨 후 다시 지구로 무사히 귀환할 수 있기를 희망합니다.

참고

https://www.nasa.gov/press-release/nasa-publishes-artemis-plan-to-land-first-woman-next-man-on-moon-in-2024/

https://newatlas.com/space/nasa-artemis-moon-landing-program-update/

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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.

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