우주 이야기 1115 - 거대 질량 블랙홀을 만든 초거대 질량별이 있었다?

(A mirrored half-slice through the interior of a simulated exploding supermassive star of 55,500 solar masses one day after the onset of the explosion. The radius of outer circumference is close to the Earth’s orbit. Credit: K.-J. Chen)

대부분의 은하 중심에는 거대 질량 블랙홀이 존재합니다. 태양 질량의 수백만배에서 수십억배에 달하는 거대한 블랙홀이 은하의 진화에 상당한 영향을 미치는데, 은하 중심부가 가장 물질의 밀도가 많은 장소임을 생각하면 이런 블랙홀이 존재하는 것이 의외의 결과가 아닌 것처럼 보입니다. 하지만 과학자들은 거대 질량 블랙홀의 생성 과정에 대해서 명쾌한 설명을 내놓지 못하고 있습니다.

우선 생각하기에는 태양 질량의 수백배에 달하는 1세대 별이 죽으면서 남긴 블랙홀이 커져서 지금처럼 되었을 것으로 생각할 수 있으나 여기에는 한 가지 문제점이 있습니다. 시뮬레이션을 해보면 이런 블랙홀은 주변에서 물질을 좀 흡수한 후 주변에 남은 물질이 별로 없어 지금보는 것 같은 거대 질량 블랙홀을 만들기에 적합하지 않습니다. 항성 질량 블랙홀들은 서로 멀리 떨어져 있어 중력으로 끌려서 뭉치기에 적합하지 않습니다.

대만의 ASIAA (Academia Sinica Institute of Astronomy and Astrophysics. 中央研究院天文及天文物理研究所)의 과학자들은 새로운 가설을 제안했습니다. 우주 초기에 태양 질량의 1만배에서 10만배에 달하는 초거대 질량별이 존재했다는 것입니다. 그렇다면 현재의 거대 질량 블랙홀로 진화하는데 필요한 중력을 처음부터 쉽게 얻을 수 있습니다. 중력이 크면 더 멀리 있는 물질도 쉽게 흡수할 수 있기 때문입니다. 연구팀은 시뮬레이션을 통해 그 가능성을 주장했습니다.

하지만 실제로 이런 별이 존재할 수 있는지 회의적인 시각도 적지 않습니다. 연구팀은 현재 발사를 앞둔 제임스 웹 우주 망원경 (JWST)이 이런 초거대 질량별에 의한 초신성을 확인할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 우주 극초기에 있었던 독특한 초신성 폭발을 발견할 수 있을지는 그때가 되봐야 알겠지만, 흥미로운 주장인 점은 확실합니다. 전 세계 천문학자들이 제임스 웹 우주 망원경을 기다리는 이유가 하나 더 추가될 수 있을 것 같습니다.

참고

https://phys.org/news/2021-03-massive-stars-early-universe-progenitors.html

Takashi J Moriya et al. Observational properties of a general relativistic instability supernova from a primordial supermassive star, Monthly Notices of the Royal Astronomical Society (2021). DOI: 10.1093/mnras/stab622

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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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근육 떨림을 막는 전자 임플란트

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