천문 관측을 방해하는 인공위성: AI가 해결할 수 있을까?
도입부
지구 궤도에는 수없이 많은 인공위성이 떠돈다. 이들 중 일부는 기상 관측, 군사 목적, 천문 관측 등을 위해 발사되었지만, 최근에는 일론 머스크의 스페이스X가 진행하는 저궤도 위성 인터넷 서비스 스타링크와 같은 통신용 위성이 대량 발사되면서 천문학계에 큰 문제를引き起こ고 있다. 야간에 천체 망원경으로 촬영한 우주 이미지가 인공위성의 빛으로 오염되는 현상이 증가하고 있으며, 이는 천문 데이터의 심각한 왜곡을 초래하고 있다. 이 글에서는 이러한 문제를 어떻게 해결할 수 있는지, 특히 AI 기술이 어떻게 도움이 될 수 있는지 자세히 살펴보도록 하겠습니다.
인공위성의 증가와 천문 관측의 문제
인공위성의 폭발적인 증가
최근 몇 년 동안, 여러 회사들이 수천 개의 통신 위성을 지구 저궤도로 발사하고 있다. 예를 들어, 스페이스X의 스타링크 프로젝트는 이미 수 만 개의 위성을 발사했으며, 중국의 상하이 스페이스콤 위성 테크는 G60 스타링크 위성 인터넷 서비스를 위해 1만 2000개의 위성을 저궤도에 쏘아 올리기로 계획했다. 이러한 대량 발사는 전 세계 이용자들에게 빠른 광대역 인터넷 서비스를 제공하지만, 천문학자들에게는 큰 문제를引き起こ고 있다.
천문 관측의 어려움
인공위성은 하늘 이미지를 밝은 줄무늬 빛으로 오염시켜 천체의 관측을 방해한다. 특히 시야가 넓고 민감한 망원경은 이러한 위성 빛의 영향을 크게 받는다. 예를 들어, 칠레에서 곧 작동할 베라 루빈 망원경의 경우, 이미지의 3분의 1 이상이 손상될 수 있다. 이러한 문제는 천문학계의 연구를 심각하게 방해하며, 데이터의 정확성을 떨어뜨린다.
AI 기술을 활용한 해결책
머신러닝 알고리즘의 개발
천문학자들은 밤하늘 이미지에서 인공위성이 반사하는 빛의 줄무늬를 높은 정확도로 감지할 수 있는 머신러닝 알고리즘을 개발했다. 이 알고리즘은 우주 망원경의 천문 데이터를 해석하기 쉽게 해주고, 천문학에서 점점 더 많은 문제를 일으키고 있는 위성 빛을 제거할 수 있다.
알고리즘의 적용과 성과
칠레 아타카마 대학교의 데이터 과학자인 마리아 로메로-콜메나레스는 칠레, 스페인, 멕시코, 베트남, 한국의 망원경 네트워크에서 촬영한 수만 개의 이미지에 대한 머신러닝 알고리즘을 훈련했다. 이 모델을 WASP(Wide Angle Search for Planets) 및 헝가리 자동 망원경 네트워크에 적용한 결과, 이 알고리즘은 위성 흔적의 96%를 구별해냈다.
향후 계획
연구팀은 내년 말까지 오염된 이미지와 데이터를 식별하고 정리할 수 있는 오픈소스 앱과 프로그램을 개발하는 계획이다. 일단은 감도가 낮은 카메라가 장착된 소형 우주 망원경에서 효과를 거둘 가능성이 높다. 그러나 위성의 태양 전지판과 다른 평평한 표면이 빛을 받으면 순간적으로 과도한 섬광이 발생하는 경우는 처리하기가 훨씬 더 어렵다.
기술적 도전과 한계
데이터 손실의 문제
위성 빛이 너무 밝아 주변에 퍼져 이미지에 스며들면 기본 데이터를 저장할 수 없을 가능성이 높다. 이는 데이터가 손실될 경우 재생성할 수 없는 문제를 초래한다. 더 많은 위성이 발사되면 ‘회복 불가능’이라는 문제가 심각해진다.
규제의 필요성
천문학계는 절제되지 않은 위성 발사가 학문의 진보를 가로막을 수 있다고 우려하고, 위성의 빛을 줄일 수 있는 규제 장치가 마련되어야 할 것이라고 입을 모은다. 국제천문학연맹(IAU) 총회에서 위성 간섭으로부터 우주를 보호하는 책임자 리처드 그린은 현재까지 발사가 예정된 위성이 약 100만 개에 달한다고 언급했다.
결론
인공위성이 천문 관측을 방해하는 문제는 점점 더 심각해지고 있다. 그러나 AI 기술, 특히 머신러닝 알고리즘을 활용하면 이러한 문제를 일부 해결할 수 있다. 천문학자들은 이러한 기술을 통해 위성 흔적을 감지하고 제거하는 도구를 개발하고 있으며, 이는 천문 데이터의 정확성을 높이는 데 큰 도움이 될 것이다. 그러나 기술적 도전과 규제의 필요성도 함께 고려해야 할 중요한 사항이다.
추가 자료와 링크
- 국제천문학연맹(IAU) 총회: IAU 총회에서 발표된 연구
- 머신러닝 알고리즘: WASP 및 헝가리 자동 망원경 네트워크 적용 사례
- 규제 장치 필요성: 천문학계의 규제 요구
FAQ
Q: 인공위성이 천문 관측을 어떻게 방해할까요?
A: 인공위성은 하늘 이미지를 밝은 줄무늬 빛으로 오염시켜 천체의 관측을 방해합니다. 이는 특히 시야가 넓고 민감한 망원경에서 큰 영향을 미칩니다.
Q: 머신러닝 알고리즘이 어떻게 도움이 될까요?
A: 머신러닝 알고리즘은 밤하늘 이미지에서 인공위성이 반사하는 빛의 줄무늬를 높은 정확도로 감지할 수 있습니다. 이는 우주 망원경의 천문 데이터를 해석하기 쉽게 해주고, 위성 빛을 제거하는 데 도움이 됩니다.
Q: 향후 어떤 기술적 도전이 있을까요?
A: 위성 빛이 너무 밝아 주변에 퍼져 이미지에 스며들면 기본 데이터를 저장할 수 없을 가능성이 높습니다. 이는 데이터가 손실될 경우 재생성할 수 없는 문제를 초래합니다. 또한, 위성의 태양 전지판과 다른 평평한 표면이 빛을 받으면 순간적으로 과도한 섬광이 발생하는 경우는 처리하기가 훨씬 더 어렵습니다.