지구상에서 가장 강력한 X선 레이저 LCSC-II 완공

(The LCLS-II upgrade lets the world's most powerful X-ray laser fire a million bursts per second, each one up to 10,000 times brighter than those of its predecessor. Credit: SLAC National Accelerator Laboratory)

(A cross-section illustration of one of LCLS-II's cryomodules. As electrons move through a series of niobium cavities, an oscillating electrical field transfers energy to them, accelerating them to near the speed of light. Credit : Greg Stewart/SLAC National Accelerator Laboratory)

스탠포드 대학의 강력한 X선 레이저인 Linac Coherent Light Source (LCLS)가 초전도 업그레이드 통해 세상에서 가장 강력한 X 선 레이저로 거듭났습니다.

LCSC-II 는 강 X선 자유전자 레이저 hard X-ray free-electron laser (XFEL)라는 종류의 장치로 주 목적은 세포나 분자처럼 매우 작은 물체의 고해상도 이미지를 얻는 것입니다. 이 장치의 원리는 1세대와 동일합니다. 우선 긴 파이프 안에서 전자가 생성된 후 가속됩니다. 그 후 전자는 언듈레이터 모듈 (undulator module) 안에서 강력한 X선 레이저를 내놓고 소멸됩니다.

(SLAC Recent History: The creation of a powerful X-ray laser)

1세대 LCSC는 구리를 이용해 상온에서 전자를 가속했습니다. 2세대는 크라이오모듈 은 2K의 초저온 상태에서 전자를 가속해 10000배나 밝은 X선 레이저를 만듭니다. 1세대가 초당 120회 레이저를 발사할 수 있는 반면 2세대는 초당 100만번 발사가 가능합니다. 따라서 세포나 바이러스의 이미지를 더 고해상도로 얻을 수 있을 뿐 아니라 더 짧은 시간 동안 발생하는 변화를 관측할 수 있습니다. 참고로 니오븀 금속이 초전도체로 사용됩니다.

LCSC-II는 강 X선 레이저를 발사하는 장치이지만, 사실 소프트 X선 생성도 가능합니다. 전자는 주로 분자를 원자 단위까지 구조를 분석할 수 있고 후자는 원자와 분자 사이의 관계를 분석할 수 있습니다. LCSC-II는 올해 말부터 가동에 들어갈 예정입니다. 본격 가동에 들어가면 여러 과학 분야에서 획기적인 성과가 기대됩니다.

참고

https://newatlas.com/science/lcls-ii-worlds-most-powerful-x-ray-laser/

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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.

( The final reconstruction. Credit: Oscar Nilsson ) 그리스 아테나 대학과 스웨덴 연구자들이 1993년 발견된 선사 시대 소녀의 모습을 마치 살아있는 것처럼 복원하는데 성공했습니다. 이 유골은 그리스의 테살리아 지역의 테오페트라 동굴 ( Theopetra Cave )에서 발견된 것으로 연대는 9000년 전으로 추정됩니다. 유골의 주인공은 15-18세 사이의 소녀로 정확한 사인은 알 수 없으나 괴혈병, 빈혈, 관절 질환을 앓고 있었던 것으로 확인되었습니다. 이 소녀가 살았던 시기는 유럽 지역에서 수렵 채집인이 초기 농경으로 이전하는 시기였습니다. 다른 시기와 마찬가지로 이 시기의 사람들도 젊은 시절에 다양한 질환에 시달렸을 것이며 평균 수명 역시 매우 짧았을 것입니다. 비록 젊은 나이에 죽기는 했지만, 당시에는 이런 경우가 드물지 않았을 것이라는 이야기죠. 아무튼 문명의 새벽에 해당하는 시점에 살았기 때문에 이 소녀는 Dawn (그리스어로는 Avgi)라고 이름지어졌다고 합니다. 연구팀은 유골에 대한 상세한 스캔과 3D 프린팅 기술을 적용해서 살아있을 당시의 모습을 매우 현실적으로 복원했습니다. 그리고 그 결과 나타난 모습은.... 당시의 거친 환경을 보여주는 듯 합니다. 긴 턱은 당시를 살았던 사람이 대부분 그랬듯이 질긴 먹이를 오래 씹기 위한 것으로 보입니다. 강하고 억센 10대 소녀(?)의 모습은 당시 살아남기 위해서는 강해야 했다는 점을 말해주는 듯 합니다. 이렇게 억세보이는 주인공이라도 당시에는 전염병이나 혹은 기아에서 자유롭지는 못했기 때문에 결국 평균 수명은 길지 못했겠죠. 외모 만으로 평가해서는 안되겠지만, 당시의 거친 시대상을 보여주는 듯 해 흥미롭습니다. 참고 https://phys.org/news/2018-01-teenage-girl-years-reconstructed.html

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