공중 항공모함 꿈 현실로? Gremlins X-61A 테스트 소식

(The X-61A vehicle in flight below an Air Force C-130. Credit: DARPA)

DARPA는 C-130 같은 수송기는 물론 다른 군용기에서 공중으로 발사된 후 다시 공중이나 지상에서 회수할 수 있는 드론을 개발하고 있습니다. X-61A 그렘린으로 알려진 이 공중 발사 무인기는 오래전 시도된 공중 항모의 꿈을 다시 현실로 만들 수 있는 시도로 주목받았습니다. 2년전엔 프로토타입 무인기를 공중에서 실제 회수하는데 성공하기도 했습니다.

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2020년 7월말에 DARPA는 X-61A 그렘린 프로토타입에 대한 테스트를 진행했습니다. 이번에 공개된 사진을 보면 과거 등장한 테스트기보다 훨씬 실전 배치에 가까운 형태라는 점을 짐작할 수 있습니다. 이번 테스트에서는 C-130 수송기에 실려 공중에서 투하된 그렘린이 90분간 비행한 후 지상 기지에 무사히 착륙했습니다. 그렘린은 자율 비행 시스템을 이용해서 C-130H 수송기에서 38m 정도 떨어진 위치에서 밀착 비행했습니다.

올해 10월에는 최대 4대의 그렘린을 공중에서 회수할 예정으로 DARPA는 30분 이내에 모두 회수하는 것을 목표로 하고 있습니다. 그렘린의 페이로드는 68kg (150파운드) 정도로 무장보다는 정찰 임무에 필요한 장비를 주로 탑재합니다. C-130 수송기에 4대 정도 싣기 때문에 무장을 탑재하는 것은 상당한 낭비입니다. 그렘린의 목표는 공중에서 급유와 정비를 간단히 마치고 다시 임무에 투입할 수 있는 드론입니다. 재임무 투여에 상당한 시간이 걸리는 지상 기지보다 빠르게 임무에 투입할 수 있으며 드론의 작전 범위를 크게 넓힐 수 있습니다.

과연 공중 항모의 꿈이 21세기에 부활할 수 있을지 결과가 주목됩니다.

참고

https://newatlas.com/military/darpa-gremlins-military-drone-completes-second-test-flight/

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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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