우주 이야기 1081 - 외계 행성의 대기를 관측할 아리엘 임무

(Ariel will measure chemical fingerprints in the atmospheres of exoplanets as they pass in front of their host star. Credit: ESA/ATG medialab)

(Exoplanet timeline infographic. Credit: ESA)

과학자들은 케플러 우주 망원경 데이터를 분석해 수천 개 이상의 외계 행성을 찾아냈습니다. 이후 발사된 TESS는 이보다 훨씬 많은 외계 행성을 찾아낼 것으로 기대되고 있습니다. 이렇게 많은 외계 행성을 찾아냈다면 그 다음 과제는 이 외계 행성의 환경을 조사하는 것입니다. 하지만 대부분의 외계 행성이 물리적 특징을 분석하기 위해 직접 관측하기에는 너무 멀고 작다는 문제점이 있습니다.

이 한계를 극복하기 위해서 유럽 우주국 (ESA)는 새로운 형태의 외계 행성 관측 망원경인 아리엘 (Atmospheric Remote-sensing Infrared Exoplanet Large-survey, Ariel)을 발사할 예정입니다. 아리엘은 사실 그렇게 큰 주경을 지닌 우주 망원경은 아닙니다. 0.7x1.1m 크기의 독특한 타워형 주경을 지니고 있는데, 면적은 0.64㎡에 불과합니다. 무게도 발사 시 1.2 - 1.3톤 정도로 그렇게 큰 편이 아닙니다.

하지만 아리엘은 1.95 µm - 7.8 µm의 적외선 파장 영역에서 관측하는 고성능 적외선 분광기 (infrared spectroscope)로 외계 행성이 모항성 앞을 지날 때 발생하는 미세한 변화를 측정해 외계 행성의 화학 조성 및 대기 성분을 알아낼 수 있습니다. 다만 이를 위해 55K (영하 218도)의 극저온 상태에서 관측할 필요가 있습니다. 또 지구와 태양의 간섭을 피해 지구에서 150만km 떨어진 L2 지점에서 관측을 하기 때문에 4년간만 관측이 가능합니다. ESA는 이 기간 동안 1000개 정도의 외계 행성을 관측할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

아리엘은 현재 개발 중인 아리안 6 로켓으로 발사되며 모든 것이 순조롭게 진행된다면 2029년에 발사될 예정입니다. 이를 위해 유럽 우주국은 17개 회원국 50개 기관과 미국 나사와 협업한다고 발표했습니다. 아리엘 임무가 성공적으로 진행되면 우리는 외계 행성의 존재 뿐 아니라 대기의 구성, 물의 존재 등 더 자세한 정보를 알아낼 수 있을 것입니다. 그리고 언젠가 제 2의 지구가 어디에 있을지에 대한 단서도 얻을 수 있을 것입니다.

참고

https://newatlas.com/space/esa-ariel-exoplanet-atmosphere-implementation-phase/

https://en.wikipedia.org/wiki/ARIEL

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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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