태양계 이야기 900 - ESA의 금성 탐사선 EnVision

(EnVision will study how Venus evolved in an effort to discover why it is so different to earth. Credit: NASA/JAXA/ISAS/DARTS/Damia Bouic/VR2Planets)

유럽 우주국이 2030년대 2030년대 우주 탐사 목표 중 하나로 금성을 선정했습니다. 엔비전 (EnVision)은 금성 표면에 착륙하지는 않고 궤도에서 표면과 가스를 탐사하는 우주선으로 비슷한 시기에 금성을 탐사하는 나사의 베리타스 (Veritas)와 유사하나 세부적인 내용에서는 몇 가지 차이가 있습니다.

베리타스: https://blog.naver.com/jjy0501/222026955220

엔비전의 핵심 장비인 금성 합성 개구 레이더 Venus Synthetic Aperture Radar (VenSAR)는 사실 나사의 협력으로 제작됩니다. 이런 부분은 역시 합성 개구 레이더로 표면을 관측하는 베리타스와 유사한 부분입니다. 다만 두 기관이 서로 협력해 서로에 대한 백업을 만들어 둔다면 발사 실패 리스크를 줄일 수 있다는 장점이 있습니다. 하나가 실패해도 서로 백업이 있고 둘 다 성공하면 데이터를 교차 검증할 수 있어 도움이 됩니다.

두 번째 장비인 금성 지표 밑 레이더 사운더 Venus Subsurface Radar Sounder (SRS)는 표면 지형이 아니라 그 아래 지각에 대한 데이터를 수집하기 위한 것으로 지구에서는 주로 지질 연구 및 자원 탐사에 사용되었던 방법입니다. 엔비전 임무에서는 금성 표면의 지형과 그 아래 지질 구조를 연구해서 화산 활동 등 중요한 의문에 대한 답을 찾을 것입니다. 금성은 판 구조가 없는 대신 내부 에너지를 화산 활동을 통해 방출한 것으로 보이는데, 지금도 활발한 화산 활동이 이어지는지 단서를 찾는 것입니다.

이 두 가지 장비에 더해 Venus Spectroscopy Suite (VenSpec)는 금성 대기에서 화산 활동에 의한 것으로 보이는 미량 가스를 추적할 수 있습니다. 이 데이터들을 종합하면 금성에서 얼마나 자주 화산 활동이 발생하는지에 대한 답을 구할 수 있을 것입니다. 베리타스 역시 스펙트럼 분석을 통해 대기 성분을 분석하지만, 수증기에 집중하는 것과는 조금 다른 부분입니다.

(동영상)

참고

https://newatlas.com/space/esa-selects-envision-orbiter-venus-mission/

https://en.wikipedia.org/wiki/EnVision_(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.

( The final reconstruction. Credit: Oscar Nilsson ) 그리스 아테나 대학과 스웨덴 연구자들이 1993년 발견된 선사 시대 소녀의 모습을 마치 살아있는 것처럼 복원하는데 성공했습니다. 이 유골은 그리스의 테살리아 지역의 테오페트라 동굴 ( Theopetra Cave )에서 발견된 것으로 연대는 9000년 전으로 추정됩니다. 유골의 주인공은 15-18세 사이의 소녀로 정확한 사인은 알 수 없으나 괴혈병, 빈혈, 관절 질환을 앓고 있었던 것으로 확인되었습니다. 이 소녀가 살았던 시기는 유럽 지역에서 수렵 채집인이 초기 농경으로 이전하는 시기였습니다. 다른 시기와 마찬가지로 이 시기의 사람들도 젊은 시절에 다양한 질환에 시달렸을 것이며 평균 수명 역시 매우 짧았을 것입니다. 비록 젊은 나이에 죽기는 했지만, 당시에는 이런 경우가 드물지 않았을 것이라는 이야기죠. 아무튼 문명의 새벽에 해당하는 시점에 살았기 때문에 이 소녀는 Dawn (그리스어로는 Avgi)라고 이름지어졌다고 합니다. 연구팀은 유골에 대한 상세한 스캔과 3D 프린팅 기술을 적용해서 살아있을 당시의 모습을 매우 현실적으로 복원했습니다. 그리고 그 결과 나타난 모습은.... 당시의 거친 환경을 보여주는 듯 합니다. 긴 턱은 당시를 살았던 사람이 대부분 그랬듯이 질긴 먹이를 오래 씹기 위한 것으로 보입니다. 강하고 억센 10대 소녀(?)의 모습은 당시 살아남기 위해서는 강해야 했다는 점을 말해주는 듯 합니다. 이렇게 억세보이는 주인공이라도 당시에는 전염병이나 혹은 기아에서 자유롭지는 못했기 때문에 결국 평균 수명은 길지 못했겠죠. 외모 만으로 평가해서는 안되겠지만, 당시의 거친 시대상을 보여주는 듯 해 흥미롭습니다. 참고 https://phys.org/news/2018-01-teenage-girl-years-reconstructed.html

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