태양계 이야기 899 - 가니메데의 표면을 상세히 관측한 주노

(This image of Ganymede was obtained by the JunoCam imager during Juno’s June 7, 2021, flyby of the icy moon. Credits: NASA/JPL-Caltech/SwRI/MSSS)

(This image of the dark side of Ganymede was obtained by Juno’s Stellar Reference Unit navigation camera during its June 7, 2021, flyby of the moon. Credits: NASA/JPL-Caltech/SwRI)

목성 탐사선 주노 (Juno)가 현지 시각으로 지난 2021년 6월 7일 태양계 최대 위성인 가니메데에 플라이 바이 (flyby)를 시행했습니다. 보이저와 갈릴레오 시대 이후 가장 근접한 위치인 1038km에서 얻은 선명한 이미지는 태양계 위성을 연구하는 과학자들에게 중요한 정보를 제공할 것으로 기대됩니다. 참고로 가니메데에 가장 근접했던 탐사선은 갈릴레오로 264km 상공 위를 스치듯 지나갔습니다.

주노 탐사선은 사실 목성의 극궤도 탐사선으로 목성의 전체 모습을 관측하는데 최적의 궤도를 돌고 있습니다. 따라서 본래는 위성 관측 임무는 없었으나 연장 임무에서 목성의 4대 위성 가운데 칼리스토를 제외한 이오, 유로파, 가니메데를 관측하는 임무를 부여받았습니다. 이 임무는 2025년 종료 예정입니다.

이전 포스트: https://blog.naver.com/jjy0501/222213372504

나사 주노 연구팀은 주노캠 가시광 이미저 (JunoCam visible-light imager)에서 녹색, 청색, 적색 필터 이미지를 확인했습니다. 컬러 이미지를 만드는데 필요한 파장이 모두 들어 있는데, 해상도는 대략 픽셀 당 1km 정도입니다. 첫 이미지는 이전과 마찬가지로 물의 얼음이 풍부한 표면의 모습을 보여주고 있습니다.

가시광 이미지가 주로 태양빛을 받는 낮 부분의 이미지라면 주노의 스텔라 레퍼런스 유닛 (Stellar Reference Unit)의 네비게이션 카메라가 확인한 가니메데의 어두운 부분은 흑백으로 600-900m 해상도 이미지였습니다. (위에서 두 번째 사진)

나사 과학자팀은 가니메데가 보내온 데이터를 분석해 좀 더 선명하고 자세한 이미지를 공개할 예정입니다. 20년 전 갈릴레오가 보내온 이미지와 비교하면 그 동안 어떤 변화가 있는지 확인할 수 있을 것입니다. 태양계 최대 위성이 어떤 변화를 겪었는지 궁금합니다.

참고

https://www.nasa.gov/feature/jpl/see-the-first-images-nasa-s-juno-took-as-it-sailed-by-ganymede

https://en.wikipedia.org/wiki/Juno_(spacecraft)

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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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