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11건의 기사

Comet C/2025 A6 (Lemmon). This comet will be closest to the Earth on Oct 21, 2025 and should be visible to the naked eye. Look low in the west-northwest sky after sunset. It will then slowly recede fr
천문·천체물리

아리엘(Ariel) 우주망원경으로 외계 혜성 통과 신호 포착 가능성 제시

연구진은 아리엘(Ariel) 우주망원경이 파장에 따라 달라지는 광도 변화를 이용해 외계 혜성의 통과(트랜짓)를 탐지하고 특성을 규명할 수 있는지 분석했다. 복사전달 모형으로 3가지 먼지 형태, 3가지 입자 크기 분포, 4가지 균질 먼지 조성을 가정해 모사한 결과, 통과 현상은 보통 1~2일간 이어지며 수 밀리등급(millimagnitude) 수준의 광도 변화를 만들어냈다. 신호의 파장 의존성은 통과 광도곡선의 형태만 볼 때보다 먼지 성질을 더 잘 구분해 주며, VISPhot 밴드 기준 색 변화와 그 파장별 기울기는 조성을 '탄소질 먼지·흑연'과 '감람석·휘석'의 두 그룹으로 나눌 수 있었다. 베타 픽토리스(β Pictoris)의 분광에너지분포와 ArielRad 시뮬레이션으로 검출 가능성을 평가한 결과, 넓은 합성 측광 밴드로 적분하면 신호 대 잡음비가 크게 개선돼 충분히 밝은 천체라면 짧은 노출로도 밀리등급 신호를 검출할 수 있었다. 연구진은 모형 가정의 한계와 장기 측광 임무와의 공동 관측 가능성도 함께 논의했다.

arXiv astro-ph.EP (행성계)

Artemis II deputy lunar science lead Marie Henderson, shown standing on the left, and lunar science team members, from the right foreground, Ariel Deutsch, Maria Banks behind her, Ryan Watkins to her
행성과학·태양계

ESA 아리엘(Ariel) 망원경으로 태양계 소천체 분광 탐사 가능성 평가

태양계 소천체(SSSB)는 수화 물질과 유기물의 기원을 보여주는 3μm 부근 근적외선 특징을 지니지만, 지구 대기 흡수 때문에 지상 관측이 어렵다. 연구진은 가시광~중적외선(0.5~7.8μm)을 관측하는 ESA 아리엘(Ariel) 임무의 보조 과학으로서 NASA JPL Horizons 천체력을 이용해 2032~2035년 소천체 관측 가능성을 평가했다. 보수적인 한계 등급 V=13.6에서는 최대 402개, V=16까지 확장하면 2,144개 소천체를 분광 관측할 수 있으며, 4년 임무 동안 3일·7일·30일마다 1개를 관측하는 운영 시나리오에서는 각각 357개, 209개, 49개가 대상이 된다. 또한 아리엘이 2.7μm와 3.4μm의 핵심 흡수 특징을 기존 아카리(AKARI) 적외선 탐사보다 높은 분광 분해능으로 분해할 수 있음을 스펙트럼 에너지 분포 모델링으로 제시했다.

arXiv astro-ph.EP (행성계)

Artemis II deputy lunar science lead Marie Henderson, background, and lunar science team members, Ariel Deutsch, and Ryan Ewing, react to crew observations during the lunar flyby on April 6, 2026. Th
천문·천체물리

변형된 외계행성 찾기: JWST·아리엘(Ariel) 위상곡선 관측을 위한 타깃 선정 지표

모항성에 가까운 거대행성은 강한 조석력으로 형태가 변형되며, 이 변형은 행성 내부 밀도 분포와 직접 연결된 유체 러브 수(fluid Love number)로 정량화된다. 연구진은 JWST와 향후 아리엘(Ariel) 미션이 전체 궤도 위상곡선 관측으로 뜨거운 목성형 행성의 러브 수를 제약할 수 있는지 평가하고, 예상 변형 진폭과 광측 신호대잡음비를 결합한 새로운 탐지 지표 '변형 지표(D)'를 제시했다. 이 지표를 아리엘 타깃 목록에 적용한 결과 러브 수가 아직 측정되지 않은 유망 대상으로 WASP-33 b, WASP-76 b, HAT-P-32 b가 꼽혔다. WASP-76 b를 기준 사례로 한 전 과정 추정 시뮬레이션에서는 JWST의 연속 위상곡선 관측 1회로 러브 수 h_2f를 약 0.09, 아리엘 1회 관측으로는 약 0.18의 정밀도로 제약할 수 있다는 결과가 나왔다. 저자들은 이 정도 정밀도면 행성 내부 구조 모델을 구분하는 데 의미 있는 제약이 된다고 밝혔다.

arXiv astro-ph.EP (행성계)

Members of the Artemis lunar science team, from left, Ariel Deutsch, Amber Turner, and Wilfredo Garcia-Lopez, watch the Artemis II launch from the Science Evaluation Room (SER) in Mission Control at J
천문·천체물리

아리엘(Ariel) 3단계 관측, 항성 변동성 보정 기법 비교 연구

아리엘(Ariel) 우주망원경의 Tier 3 관측 전략은 분광·시간 영역에서 행성과 항성의 변동성을 함께 탐색할 기회를 제공하지만, 서로 다른 시기에 얻은 관측을 결합할 때 모항성의 시간적 변동성이 분석을 복잡하게 만들 수 있다. 연구진은 흑점과 백반이 다양하게 분포한 유리한 조건의 가상 행성계에 대해 반복 관측을 시뮬레이션하고, 보정 없이 단순 합산하는 방식, 오염이 심한 광학 파장대를 점진적으로 제거해 적외선 영역만 따로 분석하는 방식, 항성-행성 결합 역추정으로 개별 방문 관측을 보정하는 방식 등 세 가지 완화 기법을 비교했다. 항성 변동성이 강할 때 일관되지 않은 관측을 그대로 합산하면 행성 물성 추정에 상당한 편향이 생기지만 단일 활동 보정만으로도 비교적 잘 복원되며, 광학 데이터를 점진적으로 잘라내는 방식은 역추정 내 보정 없이도 정확도를 크게 높이고 정밀도 손실은 작았다. 개별 방문을 먼저 보정한 뒤 합산하면 더 일관된 스펙트럼과 작은 오차를 얻지만 계산 부담이 커진다고 밝혔다.

arXiv astro-ph.EP (행성계)

New modeling shows that there likely is an ocean layer in four of Uranus' major moons: Ariel, Umbriel, Titania, and Oberon. Salty – or briny – oceans lie under the ice and atop layers of water-r
행성과학·태양계

aRieL - 아리엘(Ariel) 우주망원경 관측 스케줄링을 위한 강화학습

아리엘(Ariel) 미션은 수백 개 외계행성 대기를 대상으로 하는 집단 수준 서베이를 수행하며, 방대하고 다양한 관측 후보 목록 전체에 걸쳐 관측 일정을 수립해야 한다. 연구진은 아리엘의 스케줄링을 장기 최적화 문제로 설정하고, 시뮬레이션 관측 환경에 Set Transformer 기반 PPO(Proximal Policy Optimisation) 에이전트를 결합한 aRieL을 제안했다. 이 강화학습 정책은 기존 휴리스틱 기준 정책들과 비교해 대규모 Tier 1 표본을 확보하면서도 높은 Tier 3 완수율, 모집단 커버리지, 관측 효율을 유지하는 절충안을 일관되게 찾아냈고, 후보 목록을 크게 확장해도 같은 특성이 유지됐다. 또한 기본 미션 시나리오로 학습한 정책이 재학습 없이 Tier 3 반복 관측이 필요한 변형 시나리오에도 일반화됐으며, 보상 함수를 수정하면 학습된 관측 전략도 그에 따라 변화했다. 연구진은 강화학습이 상태 의존적이고 복잡한 스케줄링 문제를 가진 관측소 전반에 유연하게 적용될 수 있다고 평가했다.

arXiv astro-ph.EP (행성계)

jsc2022e083565 (5/20/2022) --- The MIT Space Exploration Initiative team prior to an Extrusion payload flight test on a parabolic flight in May 2021. Left to Right: Che-Wei Wang, Aiden Padilla, Sean A
천문·천체물리

ESA 아리엘(Ariel) 미션, 항성 플레어 관측 가능성과 외계행성 분광 영향 분석

ESA의 외계행성 대기 관측 미션 아리엘(Ariel)에 탑재되는 VISPhot 장비가 고주기(high-cadence) 광학 측광으로 항성 플레어를 연구하는 동시에 투과 분광에 미치는 영향을 식별·완화할 수 있다는 연구가 발표됐다. 연구진은 아리엘 관측 후보 항성 3,321개를 TESS 기반 플레어 목록과 교차 대조해 하루 0.0012~1.05회의 플레어 발생률을 보이는 항성 44개를 확인했으며, 대부분은 일반적인 아리엘 관측 중 플레어를 자주 일으키지 않지만 가장 활동적인 일부 천체는 관측 구간 중 플레어가 발생할 가능성이 상당하다고 밝혔다. 시간 의존 RADYN 플레어 모형을 아리엘 복사 시뮬레이터에 적용한 합성 스펙트럼 분석에서는 저온 왜성의 강한 플레어가 수 퍼센트 수준의 적외선 플럭스 변화를 만들어 일반적인 외계행성 대기 신호의 진폭을 크게 웃도는 것으로 나타났다. 연구진은 항성 플레어가 부가적 과학 성과인 동시에 관측 오염원이라며, 개선된 플레어 모형과 완화 전략이 필요하다고 지적했다.

arXiv astro-ph.EP (행성계)

P-29511 BW Range: 130,000 kilometers (80,000 miles) This clear-filter, narrow-angle picture is part of the high-resolution Voyager 2 imaging sequence of Ariel, a moon of Uranus about 1,300 kilometers
천문·천체물리

ESA 아리엘(Ariel) 미션, 외계행성 대기 화학 연구 우선순위 백서 공개

ESA의 아리엘(Ariel) 미션은 약 1,000개 외계행성에 대한 최초의 균질하고 통계적으로 유의미한 대기 관측 데이터를 제공할 예정이다. 이번 백서는 아리엘 화학 워킹그룹이 정리한 핵심 과학 질문들을 제시하며, 비평형 화학을 일으키는 메커니즘, 황·인 함유 화학종의 역할, 항성 활동의 영향, 헤이즈 전구체 형성, 그리고 나이와 유형이 다른 항성 주위 대기의 화학적 진화를 다룬다. 저자들은 각 주제별로 관측 전략과 이미 미션 후보 표본(Mission Candidate Sample)에 포함된 대표 관측 대상을 제시해, 아리엘의 분광 성능이 이 질문들에 어떻게 답할 수 있는지 설명한다.

arXiv astro-ph.EP (행성계)

Range : 2.52 million miles (1.56 million miles) Resolution : 47km. ( 29 mi.) Closest Approach: 127,000 km. (79,000 mi.) P-29479B/W This Voyager 2 image of the brightest Uranian satellite of the five
천문·천체물리

외계행성 3D 기후 모델링을 위한 잠재공간 신경망 임베딩 연구

제임스웹 우주망원경(JWST)과 아리엘(Ariel) 같은 망원경의 발전으로 외계행성 대기 관측을 해석할 효율적인 3D 기후 모델 수요가 커지면서, 계산량이 많은 기존 3차원 대기대순환모델(GCM)을 대체할 머신러닝 에뮬레이터 연구가 진행되고 있다. 기존 연구(Plaschzug et al. 2026)는 심층신경망(DNN)으로 기체 압력·경위도 좌표·전역 온도를 입력받아 격자점마다 국소 기체 온도와 바람을 예측했으나, 학습 격자의 해상도와 제약에 한계가 있었다. 연구진은 국소 기체 온도(T_gas)의 잠재공간 표현에 기반한 대안적 프레임워크들을 검토해 저차원 표현을 얻었으며, 이는 기존 점 단위 예측 방식을 대체할 잠재공간 회귀 모델 개발의 첫 단계라고 설명했다. 대기 데이터의 최적 임베딩 공간을 포착함으로써 계산 효율을 유지한 채 프로파일을 생성할 수 있어 대규모 외계행성 앙상블 연구에 적합하다는 것이 연구진의 설명이다.

arXiv astro-ph.EP (행성계)

Montage of Uranus five largest satellites taken by NASA Voyager 2. From to right to left in order of decreasing distance from Uranus are Oberon, Titania, Umbriel, Ariel, and Miranda.
행성과학·태양계

그래프 신경망으로 외계행성 대기 비평형 화학 계산 속도 높인다

외계행성 대기의 비평형 화학 계산은 대기 역산(retrieval) 과정에서 큰 계산 병목으로 남아 있는데, 연구진은 화학종을 노드로, 온도 의존 반응률을 엣지로 표현한 그래프 신경망(GNN) 대리모델을 제안했다. Venot+2020 화학 스킴과 Guillot 온도-압력 프로파일로 생성한 대기 데이터로 학습한 이 모델은 기존 U-Net 모델 대비 평균 존재비 오차를 약 3배 줄였다. 투과 스펙트럼에 적용했을 때 대부분의 예측이 제임스웹 우주망원경(JWST)과 아리엘(Ariel) 미션의 예상 관측 정밀도 안에 들어왔고, 평균 스펙트럼 오차가 20ppm을 넘은 경우는 시험 대기의 약 7%였다. 성능 저하는 주로 탄소-산소 비가 1에 가까운 화학적 전이 영역과 저온 조건에서 나타났으며, 경계 사례인 WASP-39b 평가에서는 중간 정도의 도메인 변화에서도 효과적으로 작동했다.

arXiv astro-ph.EP (행성계)

Marie Henderson, from NASA’s Goddard Space Flight Center, foreground, and Ariel Deutsch, from NASA Ames, follow the geology traverses during the JETT 5 field test. JETT 5 was a week-long field test in
천문·천체물리

저질량 항성 주위 거대 외계행성의 금속함량 — 아리엘(Ariel)이 풀 수 있는 문제

M형 왜성 주위를 도는 거대 외계행성(GEMS)은 질량과 반지름 측정으로 평균 밀도를 구할 수 있고, 이를 내부 구조·진화 모델과 결합하면 벌크 금속함량을 추정할 수 있으나 여러 해가 가능한 축퇴 문제가 남는다. 연구진은 GEMS가 행성 형성 과정과 형성 이후 미행성 포획 효율이 낮은 결과로 낮은 벌크 금속함량을 가질 것으로 예상된다고 제시했다. 이를 실증하려면 대기 측정이 확보된 GEMS 표본이 더 필요하며, 제임스웹 우주망원경(JWST)과 아리엘(Ariel)을 이용한 대기 조성 측정이 이 독특한 행성 유형을 이해하는 데 핵심이 될 것이라고 밝혔다.

arXiv astro-ph.EP (행성계)

On Jan. 24, 1986, NASA Voyager 2 obtained this color picture of the Uranian moon, Ariel. Most of the visible surface consists of relatively intensely cratered terrain transected by fault scarps and fa
천문·천체물리

sub-Neptune 대기 조성·구름 반영 시 아리엘(Ariel) Tier-2 요구 관측 횟수 재산정

아리엘(Ariel) 미션 후보 표본(MCS)의 Tier-2 요구조건은 맑은 H2/He 대기와 5 스케일 하이트 투과 신호를 가정하는데, 연구진은 반지름 1.5~4.0 지구반경인 알려진 행성 197개를 대상으로 대기 조성과 구름을 명시했을 때 이 요구조건이 어떻게 달라지는지 계산했다. 태양 조성의 1배·10배·100배 금속함량에서 맑은 대기와 1mbar 구름층을 가정해 평형화학 투과 스펙트럼을 AIRS Tier-2의 47개 채널로 묶고, 특징 없는 스펙트럼을 반복 관측의 90% 이상에서 3σ로 기각하는 데 필요한 통과(transit) 횟수를 구했다. 10배 태양 조성에서는 분자 불투명도가 커져 검출성이 대체로 좋아지지만, 100배에서는 평균 분자량 증가가 우세해 필요한 통과 횟수가 약 두 배로 늘어난다. 구름이 있는 경우 같은 비단조 경향을 보이면서도 비용이 훨씬 커서, 1배 태양 조성·1mbar 사례는 MCS 예측보다 거의 한 자릿수(약 10배) 많은 통과 횟수를 요구한다. 저자들은 문헌 교차 대조를 통해 준안정 헬륨이 검출된 아리엘 관측 대상도 함께 제시했다.

arXiv astro-ph.EP (행성계)