한국천문연구원이 딥러닝 기술을 활용해 기존보다 3배 이상 정밀한 우리은하 주변 암흑물질 분포 지도를 공개했다.
천문연 홍성욱 박사가 주도한 국제 공동 연구진은 약 1900개의 외부 은하 정보에 딥러닝 기술을 적용해 우리은하로부터 1억 광년 내에 펼쳐져 있는 암흑물질의 밀도 분포를 예측했다.
이번 결과를 통해 약 3백만 광년의 해상도를 가진 우리은하 주변 우주 거대 구조의 상세한 모습을 확인할 수 있었다.
연구진은 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.
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.
홍성욱 박사는 “차세대 첨단 천문관측 장비들이 가동되면 이제껏 발견되지 못한 새로운 은하들이 지속적으로 은하 목록에 추가될 것”이라며 “암흑물질 예측 모형의 신뢰성이 더욱 향상될 수 있다”고 설명했다.
이어 “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 것”이라고 밝혔다.
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