태양계 이야기 934 - 달의 극지방에 이산화탄소가 갇혀 있다.

(A view of the lunar south pole, where newly confirmed carbon dioxide cold traps are located, according to new research in Geophysical Research Letters. Future missions on the Moon may target this region to find out more about the resources that may exist there. Credit: NASA/GSFC/Arizona State University)

(A map of carbon dioxide cold traps on the Moon, with likely cold traps marked in purple hues. In these regions, temperatures dip below even the coldest temperatures measured on Pluto. Credit: AGU/Geophysical Research Letters)

달의 남극과 북극에 있는 크레이터에는 햇빛이 영원히 도달할 수 없는 영구 음영 지대가 있습니다. 이곳에는 혜성이나 혹은 화학 반응에 의해 생성된 물의 얼음이 존재한다는 증거가 있어 앞으로 자원 재취 및 탐사의 중요한 목표입니다.

행성 과학 연구소의 노르베르트 쇠고퍼(Norbert Schörghofer, a planetary scientist at the Planetary Science Institute)가 이끄는 연구팀은 이 영구 음영 지대에 물 이외에 이산화탄소의 얼음, 즉 드라이아이스도 있을 수 있다고 주장했습니다.

드라이아이스는 낮은 온도에서도 직접 기체로 승화되면서 사리질 수 있으나 달의 남극에 있는 영구 음영 지대의 온도는 60K 수준에 불과해서 가장 높은 온도에서도 이산화탄소가 고체로밖에 존재할 수 없는 환경입니다. 따라서 총 204㎢에 달하는 영구 음영 지대에 상당한 양의 이산화탄소가 존재할 수 있습니다.

지구 밖에서는 이산화탄소도 중요한 자원이 될 수 있습니다. 식물을 재배할 경우 광합성에 필요한 이산화탄소를 제공할 수 있고 수소와 결합해 메탄이나 다른 보관이 편리한 탄화수소 상태의 연료로 보관할 수도 있습니다. 물론 여러 가지 플라스틱 원료 등을 만들 수도 있습니다.

다만 정확한 양과 분포를 알기 위해서는 역시 직접 탐사가 필요합니다. 현재 추진 중인 무인 로버 탐사와 유인 탐사가 성공적으로 진행된다면 더 정확한 정보를 알 수 있을 것입니다. 미래 우주 개척 자원으로써 이산화탄소가 얼마나 있을지 궁금합니다.

참고

https://phys.org/news/2021-11-carbon-dioxide-cold-moon.html

Norbert Schorghofer et al, Carbon Dioxide Cold Traps on the Moon, Geophysical Research Letters (2021). DOI: 10.1029/2021GL095533

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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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