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인공지능이 그린 우리은하 주변 암흑물질 지도 2021-05-27

인공지능이 그린 우리은하 주변 암흑물질 지도

- 딥러닝 기술 활용해 우리은하 주변 암흑물질 분포 예측

- 은하 사이 숨겨진 다리인 암흑물질 예측에 결정적 단서 포착


■ 한국천문연구원은 우리은하 주변의 외부 은하 정보에 인공지능을 적용해 기존 연구 대비 3배 이상 정밀한 우리은하 주변 암흑물질* 분포 지도를 공개했다. 

    *암흑물질: 질량이 있어 중력을 통해 우주에 존재한다고 간접적으로 추정되는 물질. 암흑물질은 빛을 내거나 반사하지 않아 우리 눈에 보이지 않는다. 이러한 암흑물질은 우주를 구성하는 에너지의 약 26%를 차지할 것으로 추정된다.


■ 천문연 홍성욱 박사가 주도한 국제 공동 연구진은 약 1,900개의 외부 은하 정보에 딥러닝(Deep Learning) 기술을 적용해 우리은하로부터 1억 광년 내에 펼쳐져 있는 암흑물질의 밀도 분포를 예측했다. 이번 결과를 통해 약 3백만 광년의 해상도를 가진 우리은하 주변 우주 거대 구조(large-scale structure of the universe)*의 상세한 모습을 확인할 수 있었다.

    *우주 거대 구조: 우주에 분포하는 은하들이 이루는 거시적인 구조.


□ 연구진은 우선 인공지능 모형을 학습시키기 위해 ‘일러스트리스-TNG (Illustris-TNG)’라는 대규모 우주 거대 구조를 모사한 시뮬레이션을 활용했다. 이를 통해 학습한 암흑물질 예측 모형은 은하 간 실가닥(filament) 구조를 매우 자세하게 재구성했다. 특히 은하의 위치와 공간 속도를 동시에 입력했을 때 기존 시뮬레이션과 비슷한 매우 높은 수준의 암흑물질 분포를 예측할 수 있음을 확인했다. 학습된 암흑물질 예측 모형의 성능 확인을 위해 실제 우리은하 주변 1억 광년 내에 존재하는 은하 정보를 적용한 결과 우리은하가 포함된 국부 은하군과 처녀자리 은하단 등 기존에 알려진 은하 집단과 은하들을 연결하는 실가닥 구조가 잘 재현됨을 확인했다.


□ 눈에 보이지도 않는 암흑물질의 분포를 밝히는 것이 중요한 이유는 은하와 은하를 연결하는 우주망(cosmic web)이 대부분 암흑물질로 구성됐기 때문이다. 암흑물질의 분포는 우주에 존재하는 각각의 은하가 과거에 어떻게 형성됐는지 또한 미래에 어떻게 진화할지를 알 수 있는 우주 팽창 모형의 기본 뼈대가 된다. 


□ 특히 과거 우주망 지도를 구현하고자 시도한 연구들은 초기 우주 모형에 대한 가설을 수립하고 수십억 년 동안 우주의 진화를 모사해야 하는데 이는 방대한 계산과 전산 자원이 필요하기 때문에 우리은하 주변 암흑물질 분포까지 상세하게 볼 수는 없었다. 이번 연구 결과는 기존과 다른 완전히 새로운 접근 방식인 딥러닝 기술을 통해 다양한 은하 정보의 확률적 통계 모형을 구축함으로써 암흑물질 분포 예측을 매우 효율적으로 재현했다는 데 큰 의의가 있다.


□ 이번 연구를 이끈 천문연 이론천문센터의 홍성욱 박사는 “차세대 첨단 천문관측 장비들이 가동되면 이제껏 발견되지 못한 새로운 은하들이 지속적으로 은하 목록에 추가될 것이며, 이를 통해 암흑물질 예측 모형의 신뢰성이 더욱 향상될 수 있다”며“이번에 활용된 딥러닝 기술을 통해 향후 우리은하 주변뿐 아니라 더 확장된 우주 거대 구조에 대한 상세 지도를 얻는다면 이는 궁극적으로 현대 천문학의 난제인 암흑물질의 정체를 밝힐 결정적 단서가 될 것이다”고 말했다.


□ 본 연구결과는 천체물리학저널(The Astrophysical Journal) 5월 26일자에 게재됐다.(보도자료 끝. 참고자료 있음.)


< 문 의 > 

☎ 042-865-2020 이론천문센터 홍성욱 선임연구원


[참고 1] 주요 사진


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그림 1. 인공지능으로 예측한 우리은하 주변 1억 광년 내의 3차원 암흑물질 분포와 운동 방향 

좌표 가운데 검은색 ‘X’는 우리은하의 위치를 표시하며, 작은 검은 점들은 우리은하 주변에 위치한 잘 알려진 외부 은하이다. 빨간색 영역은 암흑물질 밀도가 높은 곳이며, 파란색 영역은 암흑물질 밀도가 비교적 낮은 곳임을 의미한다. 화살표는 암흑물질의 운동 방향을 나타낸다. 은하와 은하 사이를 연결하는 암흑물질들이 미세한 실가닥처럼 분포하는 것을 확인할 수 있다. 

   (a) 초은하좌표계* XY평면상 우리은하 주변 암흑물질 분포

   (b) 초은하좌표계 YZ평면상 우리은하 주변 암흑물질 분포

   (c) 초은하좌표계 ZX평면상 우리은하 주변 암흑물질 분포 

*초은하좌표계: 우리은하를 중심으로 하여 우리은하 바깥의 천체의 위치를 표시하는 좌표계 중의 하나. xyz 직각좌표계를 이용할 경우, z축(SGZ)은 헤르쿨레스자리 방향이며, x축(SGX)은 우리은하 중심에서 지구를 향하는 방향으로 정의한다.


02


그림 2. 암흑물질 분포를 예측하기 위해 사용한 인공지능 모형

외부 은하들의 공간 분포와 각각의 운동 속도 정보를 입력값(그림 왼쪽)으로 하고 암흑물질의 밀도 분포를 출력값(그림 오른쪽)으로 하는 합성곱 신경망(convolutional neural network) 기반의 딥러닝 모형이다. 학습훈련은 일러스트리스-TNG 시뮬레이션에서 우리은하와 비슷한 환경을 골라낸 자료를 이용했다. 은하의 공간 분포와 속도 정보를 잘 활용했을 때 인공지능은 암흑물질의 밀도 분포를 약 3백만 광년 규모까지 잘 드러내줄 뿐 아니라, 은하와 은하 사이 암흑물질들이 따라 분포하는 미세한 실가닥 구조도 잘 재현해 낸다.


[참고 2] 용어 설명


○ 암흑물질

질량은 있으나 빛과 상호작용을 거의 하지 않아 망원경으로 직접 관측할 수는 없는 물질을 통틀어 이르는 말. 우리 우주 전체 에너지의 약 26% 정도를 차지하며, 이는 일반적인 물질의 5배에 해당한다. 망원경으로 직접 관측할 수는 없지만, 우주의 전체적인 구조에 큰 영향을 미치므로 은하의 분포나 중력렌즈 효과 등을 통해 간접적으로 그 분포를 알 수 있다.  


○ 우주 거대 구조

오늘날 우주에 있는 물질의 분포는 무작위로 흩어져 있지 않고, 그물 모양과 같은 구조를 이루는데, 이러한 구조를 우주 거대 구조라고 한다. 초기 우주는 매우 균일한 편이지만, 중력과 우주의 공간 팽창에 의해 시간이 지나면 우주 거대 구조가 만들어진다. 따라서 우주 거대 구조를 분석하면 우주의 성질에 대해 많은 것을 알 수 있다.

03

그림3. 슬로언 디지털 천구측량(SDSS, Sloan Digital Sky Survey)을 통해 관측한 우리은하 중심으로 약 20억 광년 반경 내 은하 분포 모습(출처: SDSS Legacy Survey)


우리가 현재까지 볼 수 있는 우주는 그 거리가 약 470억 광년에 이르고 있다. 하지만, 그것도 우주의 전체는 아닐 것이라고 추측하고 있다. 470억 광년에 이르는 거리 안에서도 우리 우주는 다양한 구조를 갖고 있다. 규모가 작은 순서로 은하군, 은하단, 초은하단, 대규모 구조 등이 있다. 은하군과 은하단들도 무리를 지어 초은하단을 이루고 있으며, 이 모든 것들을 포함하는 것을 우주 거대 구조 (large scale structure of the universe)라고 부른다.

이러한 우주의 거대 구조는 은하들의 3차원 공간 분포를 연구하기 시작한 1980년대에 그 존재가 알려졌는데, 은하들의 3차원 공간분포는 은하들의 적색이동을 관측해 알아낼 수 있다. 이런 프로젝트는 하버드-스미소니안 천체물리연구소(CfA, Center for Astrophysics)의 적색이동 탐사로부터 본격적으로 시작됐다. 그들은 북반구 하늘을 관측하였는데 거대 장벽(Great Wall), 보이드(Void), 거대 인력체(Great Attractor)등 우주 거대 구조를 명확히 보여주었다. 현재는 약 250만개의 은하의 적색이동 관측을 목표로 하고 있는 SDSS(Sloan Digital Sky Survey)의 4단계 관측이 완료됐다. 


 - 은하군(Group of galaxies): 은하군은 작은 은하 무리이다. 이들은 보통 수백만 광년 크기 내에 50개보다 적은 은하들을 포함하고 있으며, 우리은하는 국부 은하군에 포함되어 있다.

 - 은하단(Cluster of galaxies): 서로 중력에 의해 속박된 수백 개에서 수천 개의 은하들로 구성된 구조이다. 이들은 우주에서 가장 큰 중력속박 천체로 알려져 있고 초은하단이 발견되기 전인 1980년대까지 우주에서 가장 거대한 것으로 알려졌던 구조이다

 - 초은하단(Supercluster): 은하단 및 은하군으로 이루어진 대규모 무리로 우주에서 가장 거대한 구조 중 하나이다. 은하단과는 달리, 초은하단은 서로 중력에 의해 결집되어 있지 않다. 따라서 초은하단에 포함되더라도, 은하단들은 허블 흐름으로 인해 서로 멀어지는 방향으로 움직이고 있다. 우리은하는 국부 은하군에, 그를 포함하는 라니아케아 초은하단(Laniakea Supercluster)에 포함되어 있다.


[참고 3] 논문 및 연구팀

○ 논문

- 게재지: The Astrophysical Journal

- 제목: Revealing the Local Cosmic Web from Galaxies by Deep Learning

- 게재일자 : 2021년 5월 26일


○ 연구팀(저자순)

-  홍성욱 (한국천문연구원 이론천문센터 선임연구원)

-  정동희 (펜실베니아 주립대학교 천문학 및 천체물리학과 교수)

-  황호성 (서울대학교 물리천문학부 교수)

-  김주한 (고등과학원 거대수치계산연구센터 교수)

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