태양계 이야기 956 - 소행성 아포피스를 탐사할 나사 OSIRIS-REx 탐사선

(This artist's concept shows the Origins Spectral Interpretation Resource Identification Security - Regolith Explorer (OSIRIS-REx) spacecraft contacting the asteroid Bennu with the Touch-And-Go Sample Arm Mechanism or TAGSAM. Credit: NASA/Goddard Space Flight Center)

소행성에서 샘플을 채취해 지구로 귀환하는 중인 나사의 탐사선 OSIRIS-REx가 추가 임무를 부여 받았습니다. 소행성 베뉴에서 2021년 5월 벗어난 OSIRIS-REx는 2년 반의 여행을 거쳐 지구에 샘플 회수 캡슐을 내려 보낸 후 우주선 본체는 지구와 화성 궤도 사이의 우주 공간에서 미아가 될 예정입니다.

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하지만 나사와 애리조나 대학의 과학자들은 아직 이 우주선에 연료가 남아 있는 만큼 한 번의 추가 탐사가 가능하다고 보고 연장 임무를 계획했습니다. 새로운 목표는 지구 근접 소행성인 아포피스 (Apophis) 입니다. 그래서 연장 임무의 이름도 OSIRIS-Apophis Explorer (줄여서 OSIRIS-APEX)입니다.

소행성 아포피스는 2029년 지구 근접이 예정되어 있어 많은 과학자들의 목표가 되고 있습니다. 우리 나라 역시 첫 소행성 탐사 목표로 아포피스를 점찍은 상태입니다. 따라서 OSIRIS-APEX 임무 결과가 주목됩니다.

OSIRIS-APEX는 2029년 아포피스에 근접해 18개월 정도 주변을 돌면서 베뉴처럼 소행성을 자세히 관측할 예정입니다. 이때까지 우주선이 정상 작동한다면 아포피스의 구체적인 구조와 구성 물질에 대한 상세한 정보를 얻을 수 있을 것으로 보입니다.

하나의 천체에 대해서 여러 개의 탐사선이 같이 탐사한다고 해서 문제될 건 없지만, 아포피스의 경우 유럽이나 중국도 계획을 지니고 있어 교통 정리가 필요할지도 모르겠다는 생각입니다. 탐사해야 할 소행성이 많은데 굳이 아포피스 하나에 모두 투자할 필요는 없으니까요. 이 문제에 대해 국가 간 조율이 필요해 보입니다.

참고

https://newatlas.com/space/osiris-rex-apex-apophis-asteroid-mission/

https://en.wikipedia.org/wiki/OSIRIS-REx

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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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