액화수소 극초음속 엔진의 꿈. 꿈으로 끝나나

(Reaction Engines aimed to build single-stage-to-orbit spaceplanes. Credit: Reaction Engines)

극초음속 항공기 개발사인 리액션 엔진의 사브레 엔진 (Synergetic Air Breathing Rocket Engine (SABRE)) 개발이 결국 좌초될 위기에 처했다는 소식입니다.

35년 전 영국 행성간 학회의 프로젝트 다이달로스 (British Interplanetary Society's Project Daedalus)와 단단식 로켓인 호톨 HOTOL의 수석 엔지니어인 앨런 본드 (Alan Bond)와 전 국방부 장관 필립 둔 (Philip Dunne)이 주도한 리액션 엔진은 BAE 시스템스와 보잉, 롤스 로이스 같은 민간 투자자와 영국 정부에서 자금을 지원받으며 사브레 엔진 개발을 진행했습니다.

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사브레 엔진은 액체 수소를 이용해 극초음속으로 들어오는 흡입 공기를 식히고 엔진을 보호하는 방식으로 극초음속 상태에서도 안정적인 연소가 가능한 하이브리드 엔진입니다. 다만 구조가 복잡해 원리는 이전부터 제시되어 왔으나 상용화에는 실패했습니다. 리액션 엔진은 정부 주도 프로젝트가 실패하자 민간주도로 이를 다시 시도한 것으로 볼 수 있습니다.

하지만 최근 리액션 엔진은 추가 개발을 위해 필요한 1억 5천만 파운드의 자금을 모으는데 실패해 개발을 지속하기 어렵게 됐습니다. 지난 10월 31일 이후로 회사는 PricewaterhouseCoopers (PwC) 측에 넘어갔는데, 앞으로 계획은 불투명한 상태로 더 이상 투자자가 나타나지 않는다면 결국 프로젝트가 취소될 것으로 보입니다.

앞서 소개한 것처럼 미 공군도 이 기술에 관심을 보이고 테스트를 진행하기도 했지만, 결국 상용화가 쉽지 않다는 결론을 내린 것으로 보입니다. 여기에 항공기처럼 운용 가능하고 재활용 할 수 있는 발사체라는 특징도 스페이스 X의 재사용 로켓 성공 이후로 사실 큰 메리트가 사라진 상황이라 결국 경쟁력이 없다고 본 민간 투자자들이 철수를 결정한 것으로 보입니다.

항공기로 우주 로켓을 대신하려했던 계획은 사실 스페이스 X의 재사용 로켓 성공 이후 인기를 잃고 있고 민간 우주 사업자들은 재활용 가능 로켓 쪽에 더 힘을 쏟고 있습니다. 아쉬운 일이지만, 액화수소 냉각 극초음속 엔진의 꿈은 멀어지게 될 것으로 보입니다.

참고

https://newatlas.com/aircraft/hypersonic-engine-builder-reaction-engines-administration/

https://www.pwc.co.uk/reactionengines

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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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9000년 전 소녀의 모습을 복원하다.

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