차세대 고속 수직 이착륙기 풍동 테스트 진행

(Credit: Bell)

DARPA는 오래전부터 제트 엔진을 이용해 고정익기처럼 고속으로 비행할 수 있으면서 수직 이착륙도 가능한 차세대 항공기를 개발해 왔습니다. 가장 최근에 진행 중인 프로젝트는 Speed and Runway Independent Technologies (SPRINT)로 오로라 플라이트 사이언스 (Aurora Flight Sciences), 벨 텍스트론, 노스롭 그루만 항공 시스템 (Northrop Grumman Aeronautic Systems), 피아젝키 항공기 (Piasecki Aircraft Corporation)가 서로 경쟁하고 있습니다.

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앞서 소개드린 데로 벨은 이 회사가 개발한 V-280 밸러에 제트 엔진을 단 형상인 High-Speed Vertical Take-Off and Landing (HSVTOL)을 개발하고 있습니다. 실증기는 아직이지만, 벨은 최종 형상을 결정하고 풍동 테스트를 진행한 사진을 공개했습니다. HSVTOL은 V-280 밸러나 V-22 오스프리처럼 3엽 로터의 방향을 바꿔 수직이착륙이 가능한 VTOL기로 다른 점은 로터를 접은 후 제트 엔진을 이용해 고정익기처럼 빠르게 비행할 수 있다는 것입니다. 복잡한 구조가 단점이긴 하지만, 기존에 있는 기술들을 활용하는 만큼 실용화 가능성은 높은 것으로 평가됩니다.

벨은 HSVTOL이 최고 속도 833km/h, 항속거리 370km, 상승 고도 9100m, 그리고 2,300kg의 페이로드를 목표로 개발 중이라고 설명했습니다. 생각보다 거리는 짧은 편인데, 아무튼 성공한다면 수직 이착륙기 개발사의 한 획을 긋는 일이 될 것입니다. SF 적인 외형을 지닌 차세대 수직 이착륙기의 개발이 기대됩니다.

참고

https://newatlas.com/military/bell-jet-powered-vtol-x-plane-darpa-program/

https://news.bellflight.com/en-US/244996-bell-completes-wind-tunnel-testing-efforts-to-validate-revolutionary-stop-fold-jet-transition-capability

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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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