차세대 헬리콥터 SB-1 Defiant 최신 근황

(The Defiant X making a close-quarters landing after a high-speed approach. Credit: Boeing)

앞서 소개드린 시코르스키 - 보잉의 SB -1 Defiant의 근황입니다. SB>1으로 표기하는 이 차세대 헬리콥터는 미 육군의 UH-60 Black Hawk 및 AH-64 Apache를 대체하는 중형 수송/공격 헬리콥터를 목표로 개발되고 있습니다. 한 개의 동축 반전 메인 로터와 꼬리에 달린 로터를 이용해 기존의 헬리콥터보다 더 빠르고 더 많은 화물을 견인할 수 있다는 것이 큰 장점입니다.

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2019년 초도 비행에 성공한 SB -1 Defiant는 최근 1월 5일 437 km/h의 속도 기록을 세웠습니다. 공개 영상에서는 60도 경사로 방향을 전환하거나 나무 사이로 숨는 뛰어난 기동성을 보여주기도 했습니다. 그 외에도 중형 공격 헬리콥터로 개발하기 위해 외부 무장을 탑재하는 테스트도 진행 중입니다. 이론적으로 최대 2,400kg의 무장을 장착할 수 있습니다.

(동영상)

현재 시코르스키는 자사의 X2 기술을 적용한 다양한 크기의 군용 헬리콥터를 미 육군에 납품하기 위해 다른 제조사들과 경쟁을 벌이고 있습니다. 개인적으로는 틸트로터보다 더 좋은 아이디어라고 생각하는데 어떤 결과가 나올지 궁금합니다.

참고

https://newatlas.com/military/defiant-x-attack-helicopter-completes-first-mission-profile-test-flights/

https://en.wikipedia.org/wiki/Sikorsky%E2%80%93Boeing_SB-1_Defiant

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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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150년 만에 다시 울린 희귀 곤충의 울음 소리

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