태양계 이야기 881 - 화성 샘플 리턴 프로그램에 참가한 노스롭 그루만

(This illustration shows a concept of how the NASA Mars Ascent Vehicle, carrying tubes containing rock and soil samples, could be launched from the surface of Mars in one step of the Mars sample return mission.

Credits: NASA/JPL-Caltech)

퍼서비어런스 로버가 수집한 화성 샘플을 2031년까지 지구로 가지고 오는 화성 샘플 리턴 Mars Sample Return (MSR) 프로그램에 노스롭 그루만이 새로 참가한다는 소식입니다. 이 프로젝트에는 미국과 유럽의 여러 기관 및 기업이 참가하고 있는데, 노스롭 그루만이 나사와 계약한 부분은 Mars Ascent Vehicle (MAV)에 동력을 공급하는 Mars Ascent Propulsion System (MAPS)을 개발하는 임무입니다.

이미 화성에서 샘플을 가지고 오는 오비터의 경우에는 에어버스와 계약했고 현재 하나씩 프로그램이 구체화하면서 개발 및 제작 회사들의 계약이 순차적으로 이뤄지고 있습니다.

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노스롭 그루만은 앞으로 14개월 동안 개발에 착수해 결과물을 보여줘야 합니다. 계약금은 6020만달러이고 최대 8450만달러까지 증액할 수 있습니다. 2031년 회수를 위해서는 2026년에는 화성으로 발사해야 하기 때문에 사실 시간이 그렇게 많은 편은 아닙니다. 앞으로 5년 안에 모든 준비를 끝내고 화성으로 발사하기 위해서 빠르게 움직일 것으로 예상합니다.

참고

https://newatlas.com/space/northrop-grumman-propulsion-system-mars-ascent-vehicle/

https://www.nasa.gov/press-release/nasa-awards-mars-ascent-propulsion-system-contract-for-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. 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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