태양계 이야기 970 - 새로운 소행성 위성을 찾아낸 루시 팀

(A graphic showing the observed separation of asteroid Polymele from its discovered satellite.

Credits: NASA's Goddard Space Flight Center)

(Using the occultation data, the team assessed that this satellite is roughly 3 miles (5 km) in diameter, orbiting Polymele, which is itself around 17 miles (27 km) along its widest axis. The observed distance between the two bodies was about 125 miles (200 km).

Credits: NASA's Goddard Space Flight Center)

나사의 소행성 탐사선 루시 Lucy 팀은 루시 발사 이전부터 경로에 있는 다른 소행성들에 대한 선행 관측을 진행했습니다. 루시의 목표인 목성의 트로이 소행성들은 숫자가 많기 때문에 한 번의 임무에 여러 개의 소행성을 탐사할 수 있습니다. 현재 목표 소행성도 늘어날 수 있습니다. 루시 탐사에서 선행 관측이 중요한 이유입니다.

그런데 이 과정에서 새로운 소행성은 물론 소행성의 숨은 위성들이 드러나고 있습니다. 앞서 소행성 쿠에타에서 위성이 발견된 것처럼 이번에는 목표 소행성 중에 하나인 폴리밀 (Polymele)에서 새로운 위성이 발견됐습니다.

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폴리밀은 2027년 방문 예정인 소행성으로 목성의 L4 지점에 위치한 트로이 소행성입니다. 대략 지름 27km의 소행성인데 200km 떨어진 궤도에 지름 5km 정도의 위성을 거느리고 있습니다.

목성의 강한 중력 덕분에 많은 소행성들이 트로이 소행성으로 편입되어 공전하고 있습니다. 따라서 이들이 서로의 중력에 의해 우연히 결합되는 경우도 많을 것으로 예상됩니다. 경우에 따라서는 소행성 끼리의 충돌이나 합체도 있었을 것입니다.

루시는 아직 아무도 직접 가보지 못한 목성의 트로이 소행성을 직접 방문해 이들이 어떤 사연을 갖고 있는지 밝혀낼 것입니다. 루시는 2021년 발사되어 트로이 소행성을 향한 12년의 여정을 시작했습니다. 주소행성대 관측은 2025년, 트로이 소행성 관측은 2027년 시작입니다. 앞으로 소행성에 대한 놀라운 사실들이 밝혀질 것으로 기대합니다.

참고

https://www.nasa.gov/feature/goddard/2022/nasa-s-lucy-team-discovers-moon-around-asteroid-polymele

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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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