우주 이야기 1381 - 완성 단계에 이른 32억 화소 천체 망원경

(Rubin Observatory and its target. Credit: Rubin Observatory/NSF/AURA/B. Quint )

(Focal plane of the LSST Cam. It is 60 cm (2 feet) wide, has 189 sensors to produce 3200-megapixel images.

Credit: Jacqueline Orrell/SLAC National Accelerator Laboratory/NSF/DOE/Rubin Observatory/AURA )

(Cutaway rendering of the telescope, dome, and support building. Credit: LSST Project/J. Andrew)

(Artist's conception of the LSST inside its dome. The LSST will carry out a deep, ten-year imaging survey in six broad optical bands over the main survey area of 18,000 square degrees.

Credit: Todd Mason, Mason Productions Inc. / LSST Corporation)

칠레는 천문 관측에 최적화된 자연 환경 덕분에 전 세계 주요 천문대가 모여들어 천문학의 수도라는 이야가가 나올 정도입니다. 이미 설치된 수많은 망원경에 더해 유럽 남방 천문대의 ELT나 미국 에너지부의 베라 루빈 천문대 (Vera C. Rubin Observatory)의 Legacy Survey of Space and Time (LSST)같은 차세대 망원경 건설이 진행 중인데, 후자의 경우 이제 거의 완성이 되어 2025년 초 관측에 나선다는 소식입니다.

이전 포스트: https://blog.naver.com/jjy0501/222084689968

(Vera C. Rubin Observatory: Inside the telescope that will change how we see the universe)

앞서 소개한 것처럼 LSST의 이미지 센서는 1600만 화소 이미지 센서 189개를 하나로 묶어 32억 화소 이미지를 한 번에 찍을 수 있습니다. 이는 현존하는 가장 고해상도 천체 망원경 이미지 센서인 일본의 하이퍼 슈프림 캠 (Hyper Suprime-Cam)의 8억 7천만 화소의 4배에 가까운 수치입니다.

지름 8.4미터의 주경과 초고해상도 이미지 센서를 결합한 덕분에 LSST는 10년 간의 임무 기간 중 2000만 개의 은하와 170억 개의 별, 600만 개의 태양계 천체를 관측할 수 있을 것으로 기대되고 있습니다. 물론 그래도 광활한 우주의 극히 일부에 지나지 않지만, 막대한 데이터를 바탕으로 우주를 들여다 볼 수 있는 창이 더 크게 열리는 것입니다.

앞서 소개드린 것보다 늦은 시기에 관측을 시작하게 됐지만, 별과 은하들이 어딘가로 도망가는 건 아닌 만큼 LSST를 통해 우리는 변함없이 엄청난 데이터를 얻고 우주에 대해 더 많은 것을 알아낼 것입니다. 앞으로 본격적인 관측 데이터가 나온 후 밝혀질 이야기가 궁금합니다.

참고

https://phys.org/news/2024-01-astronomers-chile-scour-universe-car.html

https://en.wikipedia.org/wiki/Vera_C._Rubin_Observatory

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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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