우주 이야기 1163 - ALMA로 찾은 보이지 않는 은하

(Left: Hubble's visible-light view of a region of space. Right: ALMA's view of the same area in radio waves, revealing a previously hidden galaxy. Credit: NASA)

과학자들이 지구상에서 가장 강력한 전파 망원경 중 하나인 ALMA (Atacama Large Millimeter Array)를 이용해 우주 초기에 숨겨진 은하를 찾아냈습니다. 허블 우주 망원경은 아무 것도 없는 우주 공간을 장시간 관측해 여기서 100억 광년 이상 멀리 떨어진 초기 은하들을 대거 발견했습니다.

하지만 허블 우주 망원경은 모든 파장을 관측하는 것이 아니라 가시광선과 적외선/자외선 파장 가운데 일부만 관측할 수 있습니다. 초기 은하 가운데 먼지나 가스에 가려 있는 은하는 관측이 어려운 파장입니다.

제네바 대학의 후다모토 요시노부 (Yoshinobu Fudamoto)가 이끄는 천문학자 팀은 ALMA를 이용해 허블 우주 망원경이 관측했던 우주 초기 은하들을 다시 관측했습니다. 먼지나 가스를 뚫고 나오는 밀리미터/서브밀리미터 파장에서 관측한 결과 연구팀은 두 개의 새로운 은하를 찾아냈습니다. (사진)

REBELS-12-2과 REBELS-29-2라고 명명된 이 은하들은 130억 광년 거리에 있는 극초기 은하들로 현재는 우주의 팽창에 따라 지구에서 290억 광년 떨어진 위치에 있을 것입니다. 물론 별은 거의 없고 가스가 풍부한 현재 모습과는 달리 진화와 합체를 통해 이제는 거대한 나선 은하의 일부가 되어 있을지도 모릅니다.

과학자들은 곧 발사될 예정인 제임스 웹 우주 망원경이 관측을 시작하면 이런 초기 은하들을 더 자세히 들여다 볼 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 제임스 웹 우주 망원경이 파장이 긴 적외선 관측에 최적화 되어 있기 때문입니다. ALMA를 통해 흐릿한 이미지만 확인한 두 은하의 실제 모습도 좀 더 상세히 드러날 것으로 생각합니다. 그리고 궁극적으로는 아직 희미하게만 보이는 우주 초기의 진화 모습이 더 자세한 모습을 드러낼 것으로 기대합니다.

참고

https://newatlas.com/space/invisible-galaxies-alma-hubble/

https://www.nature.com/articles/s41586-021-03846-z

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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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근육 떨림을 막는 전자 임플란트

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