우주 이야기 1093 - 가장 멀리 떨어진 은하를 확인하다.

((Upper) The arrow points to the most distant galaxy in the universe. (Lower) Carbon emission lines observed in infrared. When it left the galaxy, the signal was ultraviolet light in the region of 0.2 micrometer, but it was redshifted and stretched to over 10 times that to about 2.28 micrometers. Credit: Kashikawa et al.)

우주를 연구하는 천문학자들이 중요한 관측 목표 중 하나는 더 오래된 은하를 찾는 것입니다. 더 멀리 떨어진 은하를 찾을 수록 더 오랜 시간 빛이 이동한 것이기 때문에 더 오랜 은하입니다. 과학자들은 우주 극초기인 130억년 이전의 초기 은하들을 하나씩 찾아내고 있습니다.

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최근 도쿄 대학의 카시카와 노부나리 교수 (Professor Nobunari Kashikawa from the Department of Astronomy at the University of Tokyo)가 이끄는 연구팀은 하와이에 있는 켁 I (Keck I) 망원경을 이용해서 134억 광년 떨어진 은하를 포착했습니다. 이 거리는 134노릴리온 (nonillion=10^30)km에 해당하며 빅뱅 이후 수억 년 이내의 매우 짧은 시간이며 사실상 우주에 다시 빛이 돌아온 재이온화기 직후에 형성된 초기 은하라고 할 수 있습니다.

재이온화기: https://blog.naver.com/jjy0501/222000370565

이번에 관측한 은하 GN-z11의 적색편이 (Z)는 11.09로 대략 우주 나이가 4억2000만년 일 때 형성된 은하로 생각됩니다. 이 정도 거리에서는 은하도 매우 작고 희미한 점으로 보일 뿐입니다. 연구팀은 허블 우주 망원경으로도 이 은하의 스펙트럼을 분석하기 힘들어 켁 I에 설치된 MOSFIRE를 사용해 이를 관측했습니다.

연구팀에 따르면 GN-z11는 이제까지 확인된 은하 중 가장 큰 적색편이를 지니고 있습니다. 이는 가장 멀리 떨어진 은하라는 것입니다. 아마도 이보다 조금 더 오래된 은하도 찾을 수 있겠지만, 기본적으로 우주의 나이가 있고 재이온화기 전 시기에는 관측이 어려운 만큼 가장 오래된 은하 중 하나라고 봐도 무방할 것입니다.

다만 최신 장비와 대형 망원경을 사용해도 현재는 아주 작은 점으로만 확인이 가능할 뿐입니다. 앞으로 등장할 차세대 거대 망원경과 제임스 웹 우주 망원경을 통해 우주 극초기 은하들에 대한 궁금증을 풀어야 할 것입니다.

참고

https://phys.org/news/2020-12-farthest-galaxy-universe.html

Linhua Jiang et al, Evidence for GN-z11 as a luminous galaxy at redshift 10.957, Nature Astronomy (2020). DOI: 10.1038/s41550-020-01275-y

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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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