우주 이야기 1221 - 시민 과학자의 참여로 찾아낸 초저온 왜성 쌍성계

(Illustration of an ultracool dwarf with a companion white dwarf. Ace citizen scientist Frank Kiwy used the Astro Data Lab science platform at NSF's NOIRLab to discover 34 new ultracool dwarf binary systems in the sun's neighborhood, nearly doubling the number of such systems known. Credit: NOIRLab/NSF/AURA/M. Garlick)

시민 과학자들의 도움으로 태양 주변에 있는 초저온 왜성 쌍성계 (ultracool dwarf binary) 34개가 추가로 발견됐습니다. 대규모 천체 이미지 데이터에서 행성이나 갈색왜성으로 의심되는 천체를 찾는 Backyard Worlds: Planet 9 프로젝트는 이제 지원자가 10만명으로 늘어났습니다.

시민 과학자들은 미 국립 과학 재단 NSF의 NOIRLab의 Source Catalog DR2에 포함된 40억 개 천체의 이미지를 수작업으로 확인했습니다. 이들은 수많은 천체 가운데 멀리 떨어진 별과 달리 조금씩 움직이는 천체 2500개를 찾아냈습니다. 그리고 후속 연구를 통해 백색왜성 혹은 매우 작은 별과 공전하는 34개의 초저온 왜성 (갈색왜성) 쌍성계를 확인했습니다.

갈색왜성은 태양질량의 0.08배나 혹은 목성 질량의 80베 이하이면서 목성 질량의 13배 이상인 천체로 중수소 등에 의한 핵융합은 가능하지만, 안정적인 수소 핵융합 반응을 유지하기 어려운 천체를 의미합니다. 일반적인 별보다 훨씬 어두워 우주에 흔하게 존재하지만, 찾기는 매우 어려운 천체입니다. 만약 갈색왜성이 매우 어두운 별이나 백색왜성 주변을 공전하는 경우에는 반사되는 빛도 거의 없어 더 찾기 어렵습니다. 이번 연구의 목표는 이런 초저온 쌍성계를 찾는 것입니다.

이번에 발견된 34개의 초저온 왜성 쌍성계 덕분에 보고된 초저온 쌍성계의 숫자는 거의 두 배로 늘어났습니다. 과학자들은 이렇게 숨어 있는 갈색왜성이 상당한 숫자일 것으로 생각하고 있으나 이번 조사 이전에는 극히 일부만을 확인할 수 있었습니다. 이번 연구는 일반인들도 얼마든지 중요한 과학 연구에 도움을 줄 수 있다는 사실을 다시 한 번 보여줬습니다.

앞으로 이 천체들에 대한 후속 관측과 연구를 통해 우주에 흔하지만, 좀처럼 그 정체를 알 수 없었던 갈색왜성의 여러 비밀이 밝혀질 것으로 기대됩니다. 갈색왜성에 대한 이야기를 들으면 혹시 우리가 모르는 갈색왜성이 태양계 가까이에 숨어 있는 건 아닐까 하는 상상을 해봅니다.

참고

https://phys.org/news/2022-07-citizen-scientist-discovery-ultracool-dwarf.html

Frank Kiwy et al, Discovery of 34 Low-mass Comoving Systems Using NOIRLab Source Catalog DR2, The Astronomical Journal (2022). DOI: 10.3847/1538-3881/ac68e7

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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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