태양계 이야기 1080 - 태양권 밖 탐사를 위한 최적의 경로는?

(A future interstellar probe mission aims to travel beyond the heliosphere to the local interstellar medium to understand where our home came from and where it is going. Credit: John Hopkins Applied Physics Laboratory)

넓은 우주에서 인간이 탐사한 공간은 매우 작습니다. 보이저 1,2 호 같은 예외적인 경우를 제외하면 인간이 발사한 우주 탐사선들은 모두 태양권 (heliosphere)안에서 탐사를 진행했습니다. 따라서 과학자들은 태양풍 입자가 성간 입자를 밀어내면서 전진하는 권역인 태양권 밖의 성간 우주에 대한 직접 탐사를 계획하고 있습니다. 하지만 여기까지 도달하는데, 상당한 시간이 필요하기 때문에 이 시간을 단축할 수 있는 최적의 비행 경로를 찾아야 합니다.

태양권: https://terms.naver.com/entry.naver?docId=5753013&cid=62801&categoryId=62801

미시간 대학의 사라 스피처 (Sarah A. Spitzer, a postdoctoral research fellow at U-M)가 이끄는 연구팀은 태양권을 탈출하기 위한 최적의 루트를 검토했습니다. 6개의 경로를 검토한 결과 일반적으로 생각하듯이 태양이 전진하는 방향이 아니라 오히려 꼬리 쪽으로 각도를 45도 정도 틀어서 측면을 통과하는 것이 가장 유리하다는 결론이 나왔습니다.

연구팀은 성간 입자들이 쉽게 들어오는 곳은 운동 방향의 앞쪽이 아니라 꼬리 쪽이라는데 착안했습니다. 앞쪽의 충격파가 형성되는 공간으로는 우주의 성간 입자가 쉽게 들어올 수 없기 때문에 오히려 입자를 포획하는 것이 목표라면 돌아가야 한다는 것입니다. 또 앞쪽 방향으로 간 보이저 1,2호와 다른 정보를 확보하기 위해서라도 다음 탐사선의 방향은 좀 달라야 할 필요가 있습니다.

일반적으로 태양권은 앞쪽에서 충격파를 형성하면서 전진하는 올챙이 같은 형태로 그려지지만, 사실은 누구도 전체 모습을 진짜 측정한 일이 없기 때문에 많은 것들이 미지의 영역으로 남아 있습니다. 차세대 태양권/성간 우주 탐사선은 이런 점을 고려해 가능하면 몇 개의 방향으로 나눠서 동시에 발사하는 것이 유리할 것으로 생각합니다. 물론 비용이 부담되기는 하지만, 결국 정확한 형태와 크기를 알기 위해서는 다른 대안이 없을 것입니다.

참고

https://phys.org/news/2024-03-route-spacecraft-sun-sphere.html

Sarah A. Spitzer et al, Complementary interstellar detections from the heliotail, Frontiers in Astronomy and Space Sciences (2024). DOI: 10.3389/fspas.2023.1163519

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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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