로켓 대신 운동 에너지로 위성 발사? SpinLaunch의 궤도 질량 가속기

(SpinLaunch's Suborbital Accelerator at Spaceport America. Credit: SpinLaunch)

(SpinLaunch's L100 Orbital Mass Accelerator is designed to fling 200-kg satellites into orbit. Credit: SpinLaunch)

현재 우주에 위성이나 우주선을 발사하는 유일한 방법은 로켓을 이용하는 것입니다. 이 방식은 상당한 많은 연료를 필요로 하는 데다 재활용도 쉽지 않기 때문에 많은 연구자들이 다른 대안들을 찾기 위해 노력했습니다. 그 중 하나는 바로 운동 에너지(Kinectic energy)를 사용하는 방식입니다. 대표적인 경우는 대포나 레일건을 이용하는 방법입니다. 그 외에도 몇 가지 대안들이 있는데, 그 중 하나가 진공 상태의 원통에서 빠른 속도로 회전 시킨 발사체를 한 방향으로 발사해 대기권을 탈출하는 방식입니다.

미국의 스타트업 가운데 하나인 스핀런치 (SpinLaunch)는 이런 원리의 궤도 질량 가속기 (Orbital Mass Accelerator)를 개발하고 있습니다. 이들은 우선 준궤도 가속기(Suborbital Accelerator) 프로토타입을 건설하겠다고 발표했습니다. 이 프로토타입은 시속 8,047 km로 작은 발사체를 발사할 수 있습니다.

(California-based startup to hurl rockets into space with mechanical centrifuge)

원리적으로는 간단하지만 실제로 구현하기는 매우 어려울 것으로 생각되는데, 스핀런치는 이 방법에 큰 장점이 있다고 보고 있습니다. 가장 큰 장점은 에너지가 적게 들 뿐 아니라 대기 중에 많은 금속과 연소 결과물을 남기지 않아 더 친환경적이라는 점입니다. 궤도 질량 가속기가 실제로 가능하기만 하다면 전통적인 로켓보다 에너지 사용량을 1/4로 줄이고 비용도 1/10로 줄일 수 있습니다. 더구나 하루에 여러 번 발사도 가능해 한 번에 발사하는 양이 적어도 전체적으로 보면 상당한 페이로드를 지닐 수 있습니다.

스핀런치는 프로토타입을 통해 가능성을 검증한 후 200kg급 위성을 저지구궤도로 발사할 수 있는 L100 궤도 질량 가속기를 건설한다는 계획입니다. 솔직히 실현 가능성에 대해선 다소 의문이지만, 만약 성공하기만 한다면 여러 가지 의미로 우주 개발사에 한 획을 긋는 일이 될 것 같습니다.

참고

https://newatlas.com/space/spinlaunch-rocket-free-kinetic-launch-system-first-flight/

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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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