종이접기 처럼 접혔다 펼쳐지는 재사용 가능 히트 쉴드

(The Pridwen heat shield is set for its first orbital re-entry test later this year. Credit: Space Forge)

(Folding up tightly for launch, the shield deploys on re-entry to reject heat and slow the craft down enough to be caught in a hover net. Credit: ESA)

우주선이 지구나 화성처럼 대기를 지닌 행성과 위성에 착륙할 때 사용하는 것이 히트 쉴드 (heat shield)입니다. 보통은 내열성 소재로 만들며 일회용입니다. 화성 탐사선처럼 한 번 정도 착륙할 경우 한 번 사용하는 것이 당연하지만, 만약 지구 대기권으로 여러 번 진입해야 하는 경우 비싼 히트 쉴드를 그때마다 새로 제작하는 것은 상당한 낭비입니다.

유럽 우주국 (ESA)의 지원을 받은 우주 스타트업인 스페이스 포지 (Space Forge)는 여러 번 사용이 가능하면서 낙하산의 기능도 일부 겸할 수 있는 독특한 접이식 히트 쉴드인 프리드웬 (Pridwen)을 개발하고 있습니다. 참고로 프리드웬은 아서왕의 방패 이름에서 따 왔습니다.

프리드웬의 프로토타입은 이미 17km 높이에서 낙하테스트를 마쳤으며 올해 말 첫 번째 우주 진입 테스트를 진행할 계획입니다. 스페이스 포지가 노리는 시장은 우주 공간의 무중력 상태에서 실험을 진행했다가 임무가 끝나면 다시 지구로 귀환하는 형태의 우주 실험실로 하나의 실험이 끝나면 다른 실험을 위해 인공 위성을 다시 사용할 수 있습니다. 착륙은 바다에서 드론으로 움직이는 그물에 내려 앉는 방식입니다.

(Introducing Pridwen | Space Forge)

실제로 대기권 재진입 및 회수에 성공할 수 있을진 모르겠지만, 재미 있는 아이디어 같습니다. 다만 나사의 풍선식 히트 쉴드 쪽이 더 현실적인 아이디어가 아닐까 생각합니다.

나사 LOFTID: https://blog.naver.com/jjy0501/222912629553

참고

https://newatlas.com/space/esa-origami-heat-guard/

https://www.esa.int/ESA_Multimedia/Images/2023/05/Origami_heat_shield_reusable_for_reentries

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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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