달에다 철도를 건설한다?

(달에 건설한 매스 드라이버의 상상도. 출처: 나사)

DARPA가 노스럽 그루만에 매우 독특한 연구 용역을 맡겼습니다. 그것은 달에 철도를 놓는 것으로 10년 계획으로 진행 중인 달 건축 능력 연구 Lunar Architecture (LunA-10) Capability Study의 일부로 진행됩니다.

언뜻 생각하기엔 말이 안되는 이야기 같아 보이지만, 당연히 DARPA와 노스럽 그루만 모두 합리적인 이유가 있습니다. 대다수의 사람들은 달의 흙이 지구와 별 차이가 없을 것이라고 생각하지만, 물과 공기가 없는 환경에서 운석 충돌에 의해 생성된 고운 먼지인 렉골리스(regolith)는 지구의 흙과 상당히 다른 물질입니다.

침식과 마모 과정을 거치지 않은 레골리스는 매우 날카로울 뿐 아니라 정전기를 일으켜 쉽게 달라붙는 성질을 지니고 있습니다. 따라서 달 표면을 주행하는 로버는 부품들이 쉽게 마모되고 고장날 가능성이 높으며 마찰이 커 속도를 내기 어렵습니다.

따라서 달 표면에서 고속으로 이동하려면 도로를 깔아야 하지만 아무래도 그건 비용이 너무 많이 들기 때문에 레골리스가 달라 붙지 않을 정도로 레일을 깔고 그 위에 열차를 달리게 하는 아이디어가 나온 것입니다. 그리고 비바람이 없는 달에선 레일 관리도 매우 쉬울 수밖에 없습니다.

레일을 깔 경우 한 가지 생각할 수 있는 정점은 달은 밤에 온도가 크게 낮아지므로 이 온도에서 초전도 현상을 일으키는 물질이 있으면 아주 쉽게 초고속 열차를 만들 수도 있습니다. 오래전부터 제안된 적이 있는 달 매스 드라이버와 같은 아이디어입니다. 이 경우 달에서 우주 공간으로 쉽게 물자를 보낼 수 있습니다.

하지만 달은 밤과 낮의 온도 차이가 극단적으로 커서 레일의 팽창과 수축을 생각하지 않을 수 없습니다. 물론 더 큰 문제는 비용입니다. 가능하면 현지에서 레일 소재를 조달하지 않으면 현실적으로 가능성이 희박한 아이디어가 될 것입니다.

이런 모든 점을 감안해 어떤 구상을 내놓을지 결과가 주목됩니다.

참고

https://newatlas.com/space/northrop-grumman-moon-railway/

https://news.northropgrumman.com/news/releases/northrop-grumman-to-develop-concept-for-lunar-railroad

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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. 잘 쓰지도 않을 방법을 열심히 공부하는 것은 아무래도 효율

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150년 만에 다시 울린 희귀 곤충의 울음 소리

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