태양계 이야기 966 - 유로파의 바다를 헤엄치는 군집 로봇 SWIM

(An artist's impression of the SWIM robots being released into the chilly waters of an alien moon, from a probe that melts its way through the ice. Credit: NASA/JPL-Caltech)

(An illustration of the entire SWIM mission, including a lander on the surface of Europa or Enceladus, a probe that melts its way through the ice, and a swarm of swimming robots that are released into the ocean below to search for signs of life. Credit: NASA/JPL-Caltech)

목성의 위성 유로파는 적어도 수십km의 두꺼운 얼음 지각 아래 액체 상태의 바다가 있는 것으로 알려져 있습니다. 과학자들은 생명체가 존재할 가능성이 있다고 보고 내부를 탐사하고 싶어하지만, 이런 깊이의 얼음을 뚫고 탐사하는 일은 지구라도 쉽지 않습니다. 따라서 다양한 아이디어가 제안되고 있습니다.

최근 NASA Innovative Advanced Concepts (NIAC) 프로그램은 새로운 컨셉의 로봇 탐사선 연구를 선정했습니다. Sensing With Independent Micro-Swimmers (SWIM)은 길이 12cm의 작은 소형 잠수 로봇 50대를 유로파의 바다에 풀어 내부를 조사하는 프로젝트입니다.

일단 착륙선이 유로파 표면에 착륙하면 원자력 전지의 열에너지와 프로브 자체의 무게로 얼음을 뚫고 내려가 액체 상태의 바다가 있는 장소까지 도달합니다. 그리고 여기서 여러가지 센서를 장착한 스윔 로봇 50대를 풀어 내부를 조사하는 것입니다. 물속에서 통신은 음파를 이용합니다.

원자력 에너지로 얼음을 뚫고 내려가는 아이디어는 일찍부터 제시된 것입니다. 현실적으로 태양에사 멀리 떨어진 유로파에서 다른 에너지원을 구하기 힘들기 때문입니다. 하지만 일단 뚫고 내려간다면 그 다음에는 어떻게 탐사할 것인지에 대해서는 여러가지 아이디어들이 나오고 있습니다.

스윔은 나사에서 60만 달러의 자금을 지원 받아 2년 안에 프로토타입 로봇을 만들 계획입니다. 그럴 듯한 결과물이 나올지 궁금합니다. 다만 그럴 듯한 로봇이 만들어진다고 해도 유로파의 얼음 지각을 뚫을 수 있는 탐사선 개발은 먼 미래의 일이 될 것입니다. 기술적으로 매우 어려운 과제임에 틀림 없기 때문입니다.

현재 나사는 2030년대 초반 유로파를 상세히 탐사할 유로파 클리퍼 조립에 한창입니다. 하지만 언젠가는 분명 그림처럼 유로파의 바다에 탐사선을 보내는 날이 올 것으로 생각합니다.

참고

https://newatlas.com/space/nasa-concept-swimming-robots-enceladus-europa-life/

https://www.jpl.nasa.gov/news/swarm-of-tiny-swimming-robots-could-look-for-life-on-distant-worlds

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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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