아르테미스 I과 함께 발사될 나사의 솔라 세일 탐사선

(Engineers prepare NEA Scout for integration and shipping. Credits: NASA)

(NEA Scout spacecraft in Gravity Off-load Fixture, System Test configuration at NASA Marshall.

Credits: NASA)

(Illustration showing NEA Scout with the solar sail deployed as it flies by its asteroid destination.

Credits: NASA)

올해 11월 발사 예정인 무인 발사 임무인 아르테미스 I 에는 사람이 타지 않은 오리온 우주선 (Orion) 이외에도 우주를 탐사할 작은 손님들이 타게 됩니다. SLS의 남는 공간에 소형 우주선을 탑재해 탐사하는 프로젝트로 앞서 소개한 바 있습니다.

이전 포스트: https://blog.naver.com/jjy0501/220319721061

이 미니 우주선 가운데 하나가 솔라 세일을 이용한 첫 장거리 탐사 임무인 NEA Scout (Near-Earth Asteroid Scout)입니다. 6U 큐브셋(10 cm × 20 cm × 30 cm)인 NEA 스카웃은 무게 14kg에 신발 상자 만한 크기지만 중형 아파트 수준인 85㎡ 면적의 솔라 세일을 탑재할 수 있습니다. 작은 크기의 우주선에 상대적으로 큰 솔라 세일을 달았기 때문에 소량의 연료로도 먼 거리를 비행할 수 있는 것입니다.

NEA 스카웃의 목표는 상황에 따라 바뀔 순 있지만, 현재는 소행성 1991 VG입니다. 이 소행성은 5-12m 크기의 작은 소행성으로 지구와 근접한 궤도를 따라 태양 주변을 공전하고 있습니다. 일부 과학자들은 하나의 큰 돌 같은 구조와 특이한 궤도를 종합할 때 소행성이 아니라 사실은 아폴로 12호나 다른 우주선의 버려진 로켓 혹은 연료 탱크라는 주장이 있었습니다. 만약 사실이라면 NEA 스카웃에 의해 밝혀질 것입니다.

NEA 스카웃은 연료를 많이 실을 수 없는 소형 탐사선에 솔라 세일을 달아 장거리 우주 비행이 가능한지 검증하는 무대가 될 것입니다. 참고로 솔라 세일의 두께는 2.5 마이크로미터 수준으로 6.8m 길이의 십자형 막대기에 걸려 사진처럼 우주에서 펼쳐지게 됩니다. 우주에는 강한 바람이 없고 대신 매우 약한 태양풍이 있기 때문에 이런 얇은 막으로도 충분합니다.

NEA 스카웃이 만족할만한 성과를 거두면 2025년에는 이보다 16배나 더 큰 솔라 세일을 지닌 솔라 크루저 (Solar Cruiser) 탐사선이 발사될 예정입니다. 1,672㎡ 면적의 솔라 세일을 탑재하는데, 독특한 부분은 탐사 목표가 태양 자체라는 것입니다.

2020년대 솔라 세일 탐사선의 시대가 열릴 것인지 결과가 주목됩니다.

참고

https://www.nasa.gov/marshall/news/releases/2021/nasa-solar-sail-asteroid-mission-readies-for-launch-on-artemis-i.html

https://en.wikipedia.org/wiki/Near-Earth_Asteroid_Scout

https://en.wikipedia.org/wiki/Solar_Cruiser

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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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