한국천문연구원 연구진이 27일 우리은하 주변의 외부 은하 정보에 인공지능 기술을 적용해 기존 연구에 비해 3배 이상 정밀한 우리은하 주변 ‘암흑물질’ 분포 지도를 제작하고 공개했다. 연구결과는 천체물리학저널 26일자에 게재됐다.
암흑물질은 질량이 존재하며 중력을 통해 우주에 존재한다고 추정되는 물질이다. 빛을 내거나 반사하지 않아 관측이 불가능하며 우주를 구성하는 에너지의 약 26%를 차지할 것으로 추정된다.
홍성욱 천문연 이론천문센터 선임연구원이 주도한 국제공동연구진은 약 1900개의 외부 은하 정보에 인공지능 기술인 딥러닝을 적용해 우리은하로부터 1억 광년 내에 펼쳐져 있는 암흑물질의 밀도 분포를 예측했다. 이를 통해 300만 광년의 해상도를 지닌 우리은하 주변 ‘우주 거대 구조’의 상세한 모습을 확인할 수 있다. 우주 거대 구조란 우주에 분포하는 은하들이 이루는 거시적인 구조를 말한다.
연구진은 인공지능 모형을 학습시키기 위해 ‘일러스트리스-TNG’라는 이름의 우주 거대 구조를 모사한 시뮬레이션을 활용했다. 암흑물질 예측 모형은 은하 간 실가닥 구조를 매우 자세하게 재구성했다.
특히 은하의 위치와 공간 속도를 동시에 입력했을 때 기존 시뮬레이션과 유사한 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 재현됐다.
눈에 보이지 않는 암흑물질의 분포를 밝히는 게 중요한 이유는 은하와 은하를 연결하는 우주망이 대부분 암흑물질로 구성됐기 때문이다. 암흑물질의 분포는 우주에 존재하는 각 은하가 과거에 어떻게 형성됐는지, 미래에 어떻게 진화할지를 알 수 있는 우주 팽창 모형의 기본 뼈대가 된다.
홍성욱 선임연구원은 “차세대 첨단 천문관측 장비들이 가동되면 이제껏 발견되지 못한 새로운 은하들이 지속적으로 은하 목록에 추가되며 이를 통해 암흑물질 예측 모형의 신뢰성이 더욱 향상될 수 있다”며 “이번에 활용한 딥러닝 기술을 통해 향후 우리은하 주변뿐 아니라 더 확장된 우주 거대 구조에 대한 상세 지도를 얻는다면 현대 천문학의 난제인 암흑물질의 정체를 밝힐 단서를 얻을 수 있을 것”이라고 밝혔다.
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2021-05-27 07:12:10Z
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