미 공군의 드론 전투기 Skyborg 프로그램 계약을 수주한 BAE Systems

(A Skyborg drone concept. Credit: USAF/AFRL)

BAE Systems가 미 공군이 추진 중인 인공지능 무인 드론 전투기 프로젝트인 스카이보그 프로그램 (Skyborg program)에 계약을 맺었다고 발표했습니다. 스카이보그 프로그램에는 이미 개발이 상당히 진척된 Kratos XQ-58A Valkyrie 이외에도 보잉, 노스롭 그루먼, 제네랄 아토믹 사가 뛰어든 상태이며 이제 BAE Systems까지 합쳐 5개 회사가 되었습니다. 최대 계약 규모는 4억 달러로 각 제조사들이 시제기를 선보여 경쟁하게 될 것으로 보입니다.

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스카이보그 프로그램의 목적은 F-22나 F-35 같은 고가의 스텔스 전투기를 보조할 수 있는 저렴한 무인 전투기입니다. 속도나 폭장량은 F-22/35보다 더 빠르지 않아도 되지만, 생존성을 보장하기 위해 스텔스성을 지닐 필요가 있으며 인공지능 윙맨으로 같이 작전을 수행할 수 있어야 합니다. 그리고 무엇보다 가격이 수백만 달러로 저렴해서 높은 손실율을 감당할 수 있어야 합니다.

최종적으로 어떤 회사 제품이 선정될지는 모르겠지만, 생각보다 많은 회사가 참여하는 꽤 큰 사업이 될 가능성이 높아 보입니다. 최신 유인 스텔스 전투기는 유지비가 너무 비싸기 때문에 활용도가 떨어진다는 문제점이 있습니다. 스텔스 무인 전투기가 이를 보조할 수 있는 효과적인 수단이 될지 궁금합니다.

참고

https://newatlas.com/military/bae-systems-design-us-air-force-skyborg-drone-new-contract/

https://www.defensenews.com/unmanned/2020/07/23/four-companies-got-contracts-to-build-the-air-forces-skyborg-drone/

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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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