우주

#TRAPPIST-1e

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This artist's concept shows what the TRAPPIST-1 planetary system may look like, based on available data about the planets' diameters, masses and distances from the host star, as of February 2018.  Thi
행성과학·태양계

"준동기 자전" 외계행성의 빙상 운명 — 물 가둠, 기존 예측보다 덜 심각

M형 왜성을 도는 암석형 외계행성은 보통 동기 자전으로 가정돼 영구 밤면에 물이 빙상으로 갇히는 문제가 거주가능성을 위협한다고 여겨져 왔으나, 조밀한 다중행성계에서는 행성 간 중력 상호작용으로 항성직하점이 수천 년 규모로 칭동하거나 순환할 수 있다. 연구진은 TRAPPIST-1e를 사례로 3차원 전지구 기후모델을 써서 이런 '준(near)동기 자전' 행성의 물 가둠 능력을 처음으로 정량화했으며, 다양한 회합일 길이에서 영구적인 극지 얼음 저장고와 함께 낮이 길수록 저위도 밤면의 일시적 얼음이 더 많이 쌓이고, 낮면에는 액체 상태의 물이 유지될 수 있는 영구 무빙결 지역이 형성된다는 결과를 얻었다. 다만 얼음 축적 시간척도가 자전 상태 변화보다 느릴 수 있어 이 정상상태 분포가 실현되지 않을 가능성도 제기했다. 또한 대기 기온감률과 지각평형 조정 되먹임을 포함한 대기+빙상 결합 수치모델로 동기 자전 행성의 밤면 얼음 축적을 다시 계산한 결과, 얼음-고도 되먹임을 고려하면 예측 축적량이 약 3분의 1로 줄어드는 것으로 나타났다.

arXiv astro-ph.EP (행성계)

This artist's concept shows what the TRAPPIST-1 planetary system may look like, based on available data about the planets' diameters, masses and distances from the host star. The system has been revea
천문·천체물리

신경망으로 외계행성 투과 스펙트럼의 항성 오염·잡음 효율적으로 제거

연구진은 잡음제거 오토인코더(DAE) 신경망을 이용해 외계행성 투과 스펙트럼에서 항성 흑점·백반 등에 의한 오염과 기기 잡음을 제거하는 방법을 제시했다. TRAPPIST-1e 유사 지구형 행성과 K2-18b 유사 서브넵튠 행성의 대규모 합성 데이터로 학습시킨 결과, 낮은 신호대잡음비 환경에서도 분자 특징을 보존하며 오염되지 않은 스펙트럼을 재구성했다. 대기 정보 추출(retrieval) 시험에서는 항성 오염을 동시에 피팅하는 기존 방식과 대체로 비슷한 대기 변수 추정값을 얻으면서 계산 비용은 약 10분의 1 수준이었다. 연구진은 이 방식이 향후 암석형·서브넵튠 외계행성 대기 특성 분석 파이프라인에 통합될 수 있다고 밝혔다.

arXiv astro-ph.EP (행성계)