일회용 장거리 수송 드론 개발에 나선 미 공군

(Artist's concept of the CLS-300. Credit: Silent Arrow)

(The Silent Arrow GD-2000 with its wings folded out. Credit: Silent Arrow)

미 공군 연구소 (Air Force Research Laboratory)가 일회용 장거리 수송 드론 개발을 위해 사일런트 애로우 (Silent Arrow)와 계약을 맺고 이 회사가 개발한 Silent Arrow GD-200 글라이더 드론에 엔진을 단 새로운 버전을 개발하기로 했다는 소식입니다.

본래 예이츠 일렉트로스페이스라는 회사명에서 이 회사의 대표 제품인 사일런트 애로우로 명칭을 변경한 사일런트 애로우는 GD-2000이라는 1톤 무게의 글라이더 드론을 개발했습니다. 매우 저렴하게 생긴 일회용 수송 드론으로 수송기에 투하할 경우 최대 65km 정도 글라이더 비행을 해서 680kg 정도의 화물을 전선에 바로 공급해 줄 수 있습니다. 헬리콥터로도 수송이 가능한데, 아마도 이 경우에는 비행 거리는 짧을 것으로 보입니다.

(동영상)

엔진과 프로펠러를 단 CLS-300은 GD-2000보다 훨씬 긴 560km의 긴 비행거리를 목표로 하고 있습니다. 물론 페이로드는 좀 줄어들긴 하겠지만, 의도대로 된다면 매우 먼 거리에서 깊숙히 침투 작전을 벌이는 부대에 직접 물자를 공급해 줄 수 있을 것입니다. 개인적인 생각이지만, 내부를 폭탄으로 채우면 사실 저렴한 순항 미사일 역할을 할수도 있습니다. 또 동력 비행이 가능하다면 굳이 항공기가 아닌 차량이나 선박에서도 발사가 가능할 수 있습니다.

사일런트 애로우 측은 2024년 하반기에 첫 비행 테스트가 가능할 것으로 기대하고 있습니다. 어떤 결과물이 나올지 궁금합니다.

참고

https://newatlas.com/military/silent-arrow-motorized-disposable-drone/

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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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