태양계 이야기 854 - 화성 샘플을 지구로 가져올 지구 귀환 오비터 본격 개발

(Artist's concept of the Earth Return Orbiter. Credit: Airbus)

화성 탐사 로버인 퍼서비이런스의 임무 중 하나는 화성에서 샘플을 채취하는 것입니다. 이 샘플은 특수한 용기에 넣어 보관한 후 다른 탐사선을 이용해 지구로 가져와 분석하게 됩니다. 역사상 최초로 지구 밖 다른 행성에서 샘플을 가져오는 역사적인 임무를 수행해기 위해 유럽 우주국 (ESA)은 에어버스(Airbus)와 손을 잡았습니다.

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(How will Airbus bring the first samples ever from planet Mars - Introducing the Earth Return Orbiter)

유럽 우주국은 에어버스를 화성에서 지구로 샘플을 가져올 지구 귀환 오비터 (Earth Return Orbiter) 프로젝트의 주사업자로 선정하고 연구 및 개발비로 4억9100만 유로 (6조 6000억원 정도)에 계약을 맺었습니다. 여담이지만 계약금이 생각보다 적은 점으로 봐서 전체 비용 중 일부만 지급하고 나머지는 사업 진행 정도에 따라 지급하는 방식 같습니다.

지구 귀환 오비터는 무게만 6톤에 달하는 대형 화성 탐사선으로 2026년 발사를 목표로 하고 있습니다. 2027년까지 화성에 도달하기 위해 RIT-2X 이온/화학 하이브리드 추진 로켓을 사용합니다. 화성에 도착하면 착륙선을 퍼서비어런스 로버 근방으로 내려보내는데, 이 착륙선에는 귀환용 로켓과 샘플 수거를 위한 샘플 페치 로버 (Sample Fetch Rover)가 탑재되어 있습니다. 로버가 회수한 샘플을 소형 로켓에 실려 화성 궤도에 있는 오비터에 전달되며 오비터에서 지구까지 귀환선을 보내는 것은 2031년의 일입니다.

매우 복잡한 임무이기 때문에 실패 가능성도 높지만, 나사와 유럽 우주국은 서로 긴밀한 협력을 통해 역사상 최초로 다른 행성의 샘플을 확보하는 세기의 우주 임무를 성공시키기 위해 노력하고 있습니다. 과연 이 야심찬 계획이 성공할 수 있을지 궁금합니다.

참고

https://newatlas.com/space/esa-selects-airbus-build-mars-sample-return/

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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...

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9000년 전 소녀의 모습을 복원하다.

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150년 만에 다시 울린 희귀 곤충의 울음 소리

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