5기의 B-21 레이더 스텔스 전략 폭격기 생산 중

(An artist's concept of the B-21 Raider. Credit: US Air Force)

미 공군 장관인 프랭크 켄달 (Secretary of the US Air Force, Frank Kendall)이 현재 캘리포니아 팜데일의 공군 플랜트 42(Air Force Plant 42 in Palmdale, California)에서 B-21 레이더 스텔스 전략 폭격기 5대가 생산 중이라고 언급했습니다.

B-21 레이더는 B-2를 잇는 최신 스텔스 폭격기로 대당 5억5000만 달러를 목표로 하고 있습니다. 생산 수량은 적어도 80-100기 정도인데, 최대 175-200기 정도 생산할 수 있다고 보고 있습니다. 현재 초도기 2기가 완성되어 시험 비행을 준비 중이라는 소식도 있는데, 여러 가지가 베일에 가려 있는 극비 개발 기체로 정확한 내용은 알 수 없습니다.

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미 공군이 B-2를 재생산하는 대신 굳이 새로운 전략 폭격기를 개발하는 이유는 B-2가 너무 고가인데다 1987년에서 2000년 사이 생산한 기체로 생각보다 오래된 기체이기 때문입니다. 사실상 1980년대 기술로 개발한 기체로 이제는 새로운 스텔스 기술을 도입할 시기가 된 것이죠.

B-21은 B-2의 등장 이후 나온 카운터 스텔스 기술에 대응해 더 감지하기 어렵게 진화했습니다. 저주파 레이더나 마이크로웨이브에 잘 감지되지 않기 때문에 더 은밀하게 작전을 펼칠 수 있습니다. 더 중요한 것은 B-2보다 훨씬 저렴하다는 점입니다. 수량도 많고 유지 비용도 저렴하면 B-2처럼 특별한 이벤트에만 꺼내 쓰는 애물 단지가 아니라 더 적극적으로 운용할 수 있습니다. 다만 과거 사례를 보면 개발 중 가격이 치솟는 경우가 드물지 않았기 때문에 이 부분은 2027년 쯤 실제 실전 배치가 이뤄질 때 다시 살펴봐야 할 것 같습니다.

참고

https://newatlas.com/military/us-confirms-five-b-21-raider-nuclear-bomber-prototypes-under-construction/

https://en.wikipedia.org/wiki/Northrop_Grumman_B-2_Spirit

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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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