레이저와 무선 전파를 함께 사용하는 하이브리드 우주 안테나

(The Goldstone experimental radio/laser hybrid antenna. Credit: NASA/JPL-Caltech)

(The laser collecting arrray. Credit: NASA/JPL-Caltech)

(Artist's concept of a purpose-built radio/laser antenna. Credit: NASA/JPL-Caltech)

나사는 우주 먼 곳에서 활약하는 여러 대의 우주선과 탐사선, 로버와의 통신을 위해 거대한 안테나 네트워크인 딥 스페이스 네트워크 (DSN)을 구축했습니다. 문제는 전파를 이용해 먼 거리에서 통신을 주고 받다 보니 속도가 매우 느리다는 것입니다.

최적의 조건에서 DSN은 10Mbit/s의 데이터 전송 속도를 지니고 있으나 뉴허라이즌스호처럼 명왕성 거리에서 데이터를 전송하는 경우 속도가 1Kbit/s로 감소합니다.

따라서 나사는 기존의 전파보다 더 빠른 데이터 전송을 위해 레이저를 이용한 통신 시스템인 Deep Space Optical Communications (DSOC)를 개발하고 이를 프시케 탐사선에서 테스트했습니다.

이전 포스트: https://blog.naver.com/jjy0501/223273384847

DSOC는 지구에서 1600만km 떨어진 지점에서 성공적으로 데이터를 전송했습니다. 하지만 이를 위해 칼텍의 팔로마 천문대에 있는 헤일 망원경 (Hale Telescope)과 나사의 광학 통신 망원경 연구소 (Optical Communications Telescope Laboratory)가 도움이 필요했습니다.

나사는 기존의 DSN을 보조할 수 있는 전용 레이저/무선 하이브리드 통신 시스템을 Deep Space Station 13에 만들었습니다. 34m 지름의 안테나는 무선 전파 신호를 받고 7개의 세그먼트로 된 지름 1m의 광학 망원경은 초전도 냉각 나노와이어 단광자 검출기 (cryogenically-cooled semiconducting nanowire single photon detector)를 이용해 희미한 레이저 신호를 먼 거리에서 포착할 수 있습니다.

나사는 새로운 하이브리드 안테나가 3200만km 거리에서 15.63Mbit/s의 속도로 데이터를 다운링크할 수 있을 것으로 보고 있습니다. 그리고 화성 지구간 최대 거리인 3억 7400만km 거리에서도 신호를 받을 수 있기를 기대하고 있습니다.

궁극적으로 나사는 8m 지름의 광학 리시버를 구현하고 (사진 참조) 먼 거리에서도 우주 광통신 시대를 열려고 하고 있습니다. 고속 우주 광통신 시대가 언제 열릴 수 있을지 궁금합니다.

참고

https://newatlas.com/space/nasa-hybrid-antenna-laser-radio-space-communications/

https://www.nasa.gov/technology/space-comms/deep-space-network/nasas-new-experimental-antenna-tracks-deep-space-laser/

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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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