미쉐린의 팽창식 돛 - 21세기 범선의 새 패러다임 될까?

(Credit: Michelin Group)

타이어로 유명한 미쉐린 그룹 (Michelin Group)이 독특한 컨셉의 돛 (Sail)을 선보였습니다. 미쉐린의 윙 세일 모빌리티 (위자모) Wing Sail Mobility (WISAMO) 기술은 전통적인 돛처럼 바람을 받아서 가는 게 아니라 비행기 날개처럼 양력을 이용해 앞으로 나가는 방식입니다. 기존의 돛과 또 다른 차이점은 접이식으로 빠르게 접었다 펼칠 수 있어 강풍이나 태풍, 혹은 장애물을 피할 수 있다는 것입니다.

(동영상)

물론 앞서 공개된 여러 풍력 추진 시스템과 마찬가지로 위자모 역시 엔진을 100% 대체하는 용도는 아닙니다. 그보다는 연료 소비량을 줄여 온실가스와 매연을 줄이려는 목적입니다. 아마도 작은 요트가 아니라면 100% 동력을 대신하기는 어려울 것입니다. 미쉐린 개발팀에 의하면 상선에 탑재시 대략 10-20%정도 연료 소비를 줄이는 것이 목표인데, 다른 풍력 혹은 범선 프로젝트와 비슷한 수준입니다.

독특한 모양과 의도대로만 된다면 편리하게 접을 수 있는 구조 때문에 실용성이 있다면 의외로 수요가 있을 수도 있는데, 바로 소형 요트 부분입니다. 현재 개발팀은 100㎡ 면적의 소형 위자모를 소형 요트에 탑재해 내년에 출시할 계획입니다. 작게 접을 수 있다는 점과 전자동으로 할 수 있다는 점에서 실용성만 입증하면 요트에서는 흔하게 보는 방식이 될 수도 있습니다. 과연 어떤 결과가 나올지 궁금합니다.

그건 그렇고 뭔가 미쉐린 마스코트와 비슷하게 생겼다는 느낌은 아마도 저만 받는 건 아닐 것 같습니다.

참고

https://newatlas.com/marine/michelin-wisamo-inflatable-ship-sails/

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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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