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블랙홀을 촬영하는 방법

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    영화 '인터스텔라'에서
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    우리는 초대형 블랙홀을
    가까이서 볼 수 있습니다.
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    밝은 가스를 배경으로
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    블랙홀의 엄청난 중력은
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    빛을 고리 모양으로 휘어지게 합니다.
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    하지만, 이것은 실제 사진이 아닙니다.
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    예술적 해석을 가미하여
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    '블랙홀이 이렇게 생겼을 것이다'라고
    컴퓨터 그래픽으로 표현한 것이죠.
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    100여년 전에
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    알버트 아인슈타인은 그의 이론인
    '일반상대성이론'을 처음 출판하였습니다.
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    그 이후로
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    과학자들은 일반상대성이론을 뒷받침하기
    위한 증거들을 제시하고 있습니다.
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    하지만 이 이론을 증명하는 단 하나
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    블랙홀은 직접 관찰된 적이 없습니다.
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    비록 블랙홀의 생김새에 대한 여러
    아이디어는 제시되었지만,
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    우리는 한번도 블랙홀을
    직접 찍어본 적이 없습니다.
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    하지만 여러분들은 아마 이것이
    곧 바뀔 것이라는 점에 놀랄 겁니다.
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    우리는 몇 년 사이 찍힌 최초의
    블랙홀의 모습을 볼 수 있을 것입니다.
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    첫 번째 블랙홀 사진은
    지구만한 망원경과
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    사진들을 합치는 알고리즘을 이용하여
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    여러 국가의 과학자들이
    찍게 될 것이죠.
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    실제 블랙홀을 보여드릴 수는 없지만
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    최초의 사진을 찍기 위한 노력들에 대한
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    간단한 소개를 해드리고자 합니다.
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    제 이름은 케이티 보먼이고
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    MIT의 박사과정을 밟고 있습니다.
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    저는 컴퓨터를 통해 비디오나 사진을
    볼 수 있게 일을 하는
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    컴퓨터 연구실에 있습니다.
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    비록 저는 천문학자가 아니지만
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    오늘 이자리에서 저는
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    제가 이 프로젝트에 어떻게 참여하는지
    말씀드리고자 합니다.
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    만약 오늘밤 도시의
    밝은 빛들을 지나쳐가면,
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    여러분들은 굉장히 아름다운 은하수를
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    볼 수 있는 행운을 얻을 것입니다.
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    그리고 만약 수십만개의
    별들을 확대해서 볼 수 있다면,
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    운하의 중심부로부터
    2만 6천광년이나 떨어진 은하수를 지나
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    중심부 위치한 별무리를
    보게 될 것입니다.
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    우주먼지들을 피하기 위한
    적외선 망원경을 이용해서
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    천문학자들은 이 별들을
    16년 넘게 관찰해왔습니다.
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    하지만 진면목은 보이지 않습니다.
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    이 별들은 보이지 않는 무언가의
    주위를 멤돌고 있는 듯 합니다.
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    이 별들의 궤도를 추적한 결과,
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    천문학자들은 결론을 내렸죠.
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    이러한 움직임을 만들 수 있는
    충분히 작고 무거운 물질은
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    밀도가 아주 높아 주위의
    모든 것을 빨아들이는
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    블랙홀 뿐이라는 것입니다.
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    블랙홀이 빨아들이는 것은
    빛 또한 예외일 수 없습니다
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    더 확대해 본다면 어떨까요?
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    사진상 보이지 않는 것들을
    볼 수 있게 될까요?
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    라디오 파장을 확대한다면
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    블랙홀 주위에
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    고온의 플라스마가
    중력을 가하는 렌즈가 생겨서
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    빛의 고리가 생길 것을
    기대할 수 있습니다.
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    이 블랙홀은 밝은 물질을
    배경으로 그림자를 생성하여
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    어둠의 영역을 조각해냅니다.
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    이 밝은 고리의 중력이 매우 강해져서
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    빛 또한 벗어날 수 없는
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    블랙홀의 지평선을 드러내게 됩니다.
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    아인슈타인의 방정식은 이 고리의
    크기와 모양을 예측하므로,
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    이 사진을 찍는 것은
    근사할 뿐만이 아니라
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    이 방정식이 블랙홀
    주변의 극한의 상태에서도
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    유지된다는 점을 입증합니다.
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    하지만, 이 블랙홀이 너무 멀기에
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    겨우 달의 오렌지만하게 보이는 고리는
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    매우 작게 보여질 뿐입니다.
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    따라서 사진에 담는것이 매우 어렵죠.
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    왜일까요?
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    그건 간단한 방정식 때문이죠.
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    '회절'이라는 현상에 때문에
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    볼 수도 있는 작은 물체들이
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    근본적인 한계에 부딫히게 됩니다.
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    이 방정식에 따르면,
    작은 물질을 보려면
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    망원경을 더 크게
    만들어야 한다고 합니다.
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    하지만 지구 가장 강력한 광학 망원경도
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    달 표면의 영상 촬영에 필요한
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    해상도를 구현해내지 못합니다.
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    최상의 해상도로 달을 담은 사진을
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    보여드리겠습니다.
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    13,000개의 픽셀을 담은 사진 속
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    각각의 픽셀은 150만 개 이상의
    오렌지를 포함합니다.
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    달 표면의 오렌지를 보기 위해서
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    아니면 블랙홀을 보기 위해서는
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    얼마나 큰 망원경이 필요할까요?
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    숫자를 적어 계산을 하면
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    지구 전체 크기의 망원경이
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    필요하다느 걸 알 수 있죠.
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    (웃음)
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    만일 지구 크기의
    망원경을 만들게 된다면
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    블랙홀의 사건의 지평선을 나타내는
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    독특한 빛의 고리를 보게 되겠죠.
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    이 사진은 자세하지 않지만,
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    컴퓨터 그래픽 해석을 통해
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    블랙홀 주변의 환경을
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    안전하게 볼 수 있도록 해줄 것입니다.
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    하지만 여러분이 상상하시는 것과 같이
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    지구 크기의 단일 접시 망원경을
    만드는 것은 불가능합니다.
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    하지만 믹 제거는 이렇게 말합니다,
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    "원하는 것을 항상 가질 수는 없지만
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    시도를 한다면 원하는 것을
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    찾고 가질 수 있을 것이다".
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    그리고 전세계에 망원경을 연결하는
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    국제적인 공동 작업인
    "Event Horizon Telescope"는
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    사건의 지평선의 규모에서
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    구조를 해결할 수 있는
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    지구 규모의 전산 망원경을
    만들고 있습니다.
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    첫 사진은 내년에 찍게 될 예정입니다.
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    전 세계 네트워크 통신망을 통해
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    망원경의 공동 작업이 이루어집니다.
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    정확한 시간을 통해 연결되고
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    연구소끼리 수천 테라바이트 데이터를
    수집함으로써 빛을 동결시킵니다.
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    그 데이터는 이후 바로 이 곳,
    메사추세츠의 실험실에서 다뤄집니다.
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    그래서 이러한 작업이
    어떻게 해서 이루어질까요?
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    만약 우리가 우리은하계의 중심에서
    블랙홀을 보고 싶다면,
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    지구 크기의 망원경이 필요하다는
    얘기를 했던 것을 기억하십니까?
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    잠시 동안 우리가
    지구 크기만한 망원경을
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    만들 수 있다고 가정해 봅시다.
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    이는 지구를 하나의 회전하는 거대한
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    미러볼로 바꾸어 생각할 수 있습니다.
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    각각의 거울은 빛을 모아주고
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    하나의 이미지를 만들기 위해
    빛을 한군데로 모으죠.
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    만약 이들 대부분이 사라지고
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    아주 적은 양만 남았다고 해보겠습니다.
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    우리는 이 정보들을
    합치기 위해 노력중이지만,
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    많은 양의 공백이 있습니다.
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    망원경이 설치된 장소가 그렇겠죠.
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    그런데 그건 미미한 수치일 뿐입니다.
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    망원경 설치 장소에서
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    지구가 자전하면
    새로운 측정이 가능하죠.
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    다시 말해, 미러볼이 회전할 때
    거울의 위치가 바뀌게 되면서
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    이미지의 다른 부분을
    관찰할 수 있습니다.
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    우리가 개발한 영상 알고리즘이
    미러볼의 빈 공간을 채우게 되는데
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    밑에 있는 블랙홀 이미지를
    복원하기 위해서입니다.
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    만약 우리가 전세계 모든 곳에
    망원경을 설치했다면
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    즉 미러볼에 비유하자면
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    이것은 중요하지 않습니다.
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    하지만 적은 양의 샘플로는
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    만들어질 수 있는 사진이
    너무 다양합니다.
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    그 이미지는 망원경으로
    측정한 것과 완벽하게 일치합니다.
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    그러나, 모든 이미지가
    똑같지는 않습니다.
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    이 이미지의 일부는 다른 것보다
    우리가 생각하는 이미지와 일치합니다.
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    그래서, 블랙홀의 첫 이미지를
    알아내기 위한 제 역할은
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    가장 합리적인 이미지를 만들어
    알고리즘을 설계하는 것입니다.
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    또한 이 알고리즘은 망원경
    측정치에도 부합해야 합니다.
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    법의학 스케치 예술가가 자신의
    얼굴구조에 대한 상식을 이용해
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    제한적인 서술을 통해
    그림을 완셩해가는 것처럼
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    제가 개발한 영상 알고리즘은
    우리 우주의 것처럼 보이는 이미지로
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    우리를 안내하기 위해
    제한적인 망원경 데이터를 사용합니다.
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    이 알고리즘을 사용하면서,
    희박하고 번거로운 데이터로부터
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    이미지를 만들어갈 수 있게 됩니다.
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    여기 우리가 망원경을 통해
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    우리은하계 중심에 있는
    블랙홀을 보려 할 때
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    시뮬레이션된 데이터를 사용하여
    재구성된 샘플이 있습니다.
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    비록 시뮬레이션에 지나지 않지만,
    이것과 같은 재구성은
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    우리에게 얼마 지나지 않아
    블랙홀의 첫 이미지와
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    고리의 크기를 알아낼 수
    있다는 희망을 줍니다.
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    전 이 알고리즘의 세부사항에 대해
    계속 알아내 보고 싶지만
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    다행히도, 여러분께 제가
    설명드릴수 있는 시간이 없습니다.
  • 7:21 - 7:24
    그러나, 간단하게나마 여러분께
    아이디어를 드리고자 합니다.
  • 7:24 - 7:26
    우리가 어떻게 우리은하계의
    모양을 밝혀낼 수 있었는지
  • 7:26 - 7:30
    그리고 어떻게 이것을 저희 결과에
    입증시키고 재구성하는지에 대해서요.
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    망원경을 통한 측정결과를
    완벽하게 설명할 수 있는
  • 7:33 - 7:35
    이미지의 숫자가 무한하기 때문에
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    우리는 이 이미지들을 어떠한
    방식으로든 나누어 선택해야 합니다.
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    블랙홀 이미지가 될 가능성에 따라
  • 7:40 - 7:42
    순위를 매기고
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    가장 근접한 이미지 하나를 선택합니다.
  • 7:45 - 7:47
    그래서 이 말은
    정확히 무슨 뜻일까요?
  • 7:48 - 7:50
    모델을 만든다고 가정해봅시다.
  • 7:50 - 7:52
    이 화면은 페이스북에서
    이미지를 예상한 것입니다.
  • 7:52 - 7:55
    우리는 아마 왼쪽의 이상한 사진을
  • 7:55 - 7:58
    누군가가 게시할 가능성이
    매우 낮을 것이라고 생각합니다.
  • 7:58 - 8:00
    그리고 오른쪽의 셀카 사진을
  • 8:00 - 8:02
    게시할 가능성이 높다고 생각합니다.
  • 8:02 - 8:04
    중간에 있는 사진은 흐릿합니다.
  • 8:04 - 8:06
    이런 사진을 페이스북에서
    볼 확률이 더 높겠지요
  • 8:06 - 8:07
    잡음 영상과 비교했을때 말입니다.
  • 8:07 - 8:10
    하지만 자신을 찍어 올린 그림과
    비교한다면 확률은 낮을 수 있습니다.
  • 8:10 - 8:12
    그러나 블랙홀의 이미지로 넘어와서는
  • 8:12 - 8:16
    우리는 진정한 수수께끼에 처합니다
    우리는 이전에 블랙홀을 본적이 없습니다.
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    이러한 상황에서, 무엇이
    블랙홀 이미지에 가깝고
  • 8:19 - 8:21
    블랙홀 구조에 관해
    어떻게 생각해야 할까요?
  • 8:21 - 8:23
    우리는 '인터스텔라'에 나오는
    블랙홀의 이미지처럼
  • 8:23 - 8:26
    우리가 완성시켜놓은 시뮬레이션으로부터
    이미지를 가져올 수 있습니다
  • 8:26 - 8:29
    그러나 우리가 이렇게 한다면,
    상당히 심각한 문제를 야기할 수 있습니다
  • 8:29 - 8:33
    만약 아인슈타인의 이론이 유지되지
    않았다면 무슨 일이 벌어졌을까요?
  • 8:33 - 8:37
    우리는 아직까지 어떤 일이 벌어졌는지
    정확한 그림을 재구성하고 있겠죠.
  • 8:37 - 8:41
    아인슈타인의 방정식을 우리의
    알고리즘에 너무 많이 적용시킨다면
  • 8:41 - 8:43
    결국 예상되는 결과를 보는
    상황에 처해질 것입니다.
  • 8:43 - 8:46
    즉, 우리는 많은 선택을
    열어두고 싶습니다.
  • 8:46 - 8:48
    왜냐하면 우리 은하계의 중심에는
    하나의 거대한 코끼리가 있기 때문입니다.
  • 8:48 - 8:50
    (웃음)
  • 8:50 - 8:53
    다른 유형의 이미지들은
    서로 구별되는 특징들을 가집니다.
  • 8:53 - 8:56
    블랙홀 시물레이션 이미지와
    지구에서 찍은 사진 사이에서
  • 8:56 - 8:58
    쉽게 다른점을 찾는 것 처럼요.
  • 8:59 - 9:01
    우리는 한 유형의 사진 속 특징을
    부각시키지 않으면서
  • 9:01 - 9:05
    알고리즘을 설명할 수 있는
    방법이 필요합니다.
  • 9:06 - 9:08
    이와 비슷하게 실행 가능한
    방법 중 하나는
  • 9:08 - 9:10
    서로 다른 유형의
    이미지 특징을 내세우고
  • 9:10 - 9:14
    예상된 유형의 이미지가 재구성에
    어떤 영향을 미치는지 보는 것입니다.
  • 9:15 - 9:19
    만약 모든 유형의 사진이
    매우 유사해보이는 인상을 준다면
  • 9:19 - 9:22
    우리가 만들고 있는 이미지 추정결과가
    이 사진에 편향되어 있지 않다는
  • 9:22 - 9:25
    생각에 자신감을 가질 수
    있게 될 것입니다.
  • 9:25 - 9:28
    이는 전세계의 3명의 서로 다른
    스케치 예술가들에게
  • 9:28 - 9:31
    동일한 설명을 해준 것과 비슷합니다.
  • 9:32 - 9:34
    만약 그들이 매우
    비슷해 보이는 얼굴을 그려낸다면
  • 9:34 - 9:36
    그들이 고유의 문화적 편견을
    그림에 담아내지 않았다고
  • 9:36 - 9:39
    확신을 가져도 되는 것입니다.
  • 9:40 - 9:43
    서로 다른 이미지의 특징점을
    부각시킬 수 있는 방법은
  • 9:43 - 9:45
    기존의 이미지 조각을
    사용하는 것입니다.
  • 9:46 - 9:48
    그래서 거대한 양의
    사진 더미를 얻을 수 있고
  • 9:48 - 9:51
    우리는 그것을 작은 이미지 조각으로
    쪼갤 수 있게 됩니다.
  • 9:51 - 9:55
    그 후 각각의 이미지 조각을
    하나의 퍼즐처럼 취급할 수 있습니다.
  • 9:55 - 10:00
    그리고 우리는 흔히 보이는 퍼즐처럼
    하나의 이미지를 맞출 수 있게 되고
  • 10:00 - 10:02
    망원경으로 측정한 것에도
    똑같이 적용할 수 있죠.
  • 10:03 - 10:06
    다른 유형의 이미지는 매우
    특징적인 퍼즐 조각을 가지고 있습니다.
  • 10:06 - 10:09
    그렇다면 똑같은 데이터를 얻었으나
  • 10:09 - 10:13
    이미지를 재구성하는데 다른 퍼즐조각을
    쓰면 어떤 일이 벌어질까요?
  • 10:14 - 10:18
    그럼 블랙홀 이미지 시물레이션
    퍼즐 조각으로 시작해봅시다.
  • 10:19 - 10:20
    네, 상당히 괜찮군요.
  • 10:20 - 10:23
    이 사진은 블랙홀이 어떻게 생겼는지
    우리가 예상하는 것과 비슷합니다.
  • 10:23 - 10:24
    그러나 우리는 단지 이것이
  • 10:24 - 10:27
    소수의 블랙홀 이미지에
    충족시킨다고 얻어낼 수 있었을까요?
  • 10:27 - 10:29
    그렇다면 천문학적이지만 블랙홀이 아닌
  • 10:29 - 10:31
    물체의 퍼즐 조각으로 실험해봅시다.
  • 10:33 - 10:35
    상당히 비슷한 이미지를 얻어냈군요.
  • 10:35 - 10:37
    그런 다음 일상적인 사진들
  • 10:37 - 10:40
    예를 들어 당신의 개인 카메라로
    촬영하는 것들과 비교해본다면 어떨까요?
  • 10:41 - 10:43
    아주 좋네요,
    똑같은 사진을 볼 수 있습니다.
  • 10:43 - 10:47
    모두 다른 퍼즐 조각 세트로부터
    똑같은 이미지를 찾아낸다면
  • 10:47 - 10:49
    우리가 만들고 있는 이미지의 추정치가
  • 10:49 - 10:51
    결과적 이미지에
    영향을 받지 않았다는 것에
  • 10:51 - 10:53
    확신을 가질 수 있습니다.
  • 10:54 - 10:57
    시도해 볼 수 있는 다른 방법은,
    똑같은 퍼즐 조각을 쓰는 것입니다.
  • 10:57 - 10:59
    일상사진에서 유래된 것처럼 말이죠.
  • 11:00 - 11:03
    많은 유형의 원본 이미지를
    재구성할 수 있습니다.
  • 11:03 - 11:05
    우리의 시물레이션에서는
  • 11:05 - 11:08
    블랙홀이 천문학적이지만
    블랙홀이 아닌 물체라고 가정했습니다.
  • 11:08 - 11:11
    우리은하계 중심에 있는 코끼리 같은
    일상적인 사진처럼 말이죠.
  • 11:12 - 11:14
    제일 밑에 보이는
    우리 알고리즘의 결과가
  • 11:14 - 11:17
    위쪽에 있는 시물레이션의
    진짜 이미지와 매우 비슷해 보일 때
  • 11:17 - 11:20
    우리 알고리즘에 대한 확신을
    가질 수 있습니다.
  • 11:20 - 11:23
    그리고 여기에서 여러분께
    매우 강조하고 싶은 것이 있는데
  • 11:23 - 11:24
    여기 있는 모든 사진들은
  • 11:24 - 11:27
    자그마한 일상 사진들의 조각을
    맞추어 만들어 낸것입니다.
  • 11:27 - 11:29
    당신의 개인 카메라로
    찍은 사진들도 마찬가지죠.
  • 11:30 - 11:33
    그래서 우리가 여지껏 본 적 없는
    블랙홀의 이미지도
  • 11:33 - 11:36
    결국에는 사람, 건물,
    나무, 고양이, 개와 같은
  • 11:36 - 11:40
    항상 볼 수 있는 사진들로
    만들어 낼 수 있을 것입니다.
  • 11:40 - 11:43
    이런 아이디어를 상상한다는 것은
    우리를 블랙홀 최초의 그림으로
  • 11:43 - 11:45
    데려다 줄 수 있을 겁니다.
  • 11:45 - 11:48
    그리고 바라건대,
    과학자들이 일상적으로 의존하는
  • 11:48 - 11:50
    저런 유명한 이론들을 검증하십시오.
  • 11:50 - 11:53
    그렇지만 당연하게도 이러한 일처럼
    상상한 아이디어를 이루어내는 것은
  • 11:53 - 11:55
    제가 지금 함께 일할 수 있는
    영광을 누린 좋은 팀의 연구원 분들 없이는
  • 11:55 - 11:58
    절대 가능하지 않을 것입니다.
  • 11:58 - 11:59
    아직도 저는 천체물리학적
    배경이 없는 제가
  • 11:59 - 12:02
    이 프로젝트를 시작했지만
  • 12:02 - 12:05
    이런 특별한 연구를 통해
  • 12:05 - 12:07
    블랙홀 최초의 이미지를 만들 수
    있었다는 것에 놀라곤 합니다.
  • 12:07 - 12:11
    Event Horizon Telescope 같은
    엄청난 프로젝트는
  • 12:11 - 12:14
    여러 학문 분야에서 서로에게
    가져다주는 전문성 덕분에
  • 12:14 - 12:15
    성공적입니다.
  • 12:15 - 12:17
    우리는 천문학자
  • 12:17 - 12:19
    물리학자, 수학자, 그리고 엔지니어
    분들이 섞여 있었습니다.
  • 12:19 - 12:22
    이것이 바로 언뜻 생각해 보았을 때
    불가능해 보이는 것을
  • 12:22 - 12:24
    이뤄낼 수 있었던 비결이 되었습니다.
  • 12:24 - 12:27
    전 여러분 모두에게 밖으로 나가서
  • 12:27 - 12:29
    과학의 경계를 넓히도록
    권하고 싶습니다.
  • 12:29 - 12:33
    그게 비록 처음에는 블랙홀처럼
    이해하기 쉽지 않더라도요.
  • 12:33 - 12:34
    감사합니다.
  • 12:34 - 12:38
    (박수)
Title:
블랙홀을 촬영하는 방법
Speaker:
케이티 보우만 (Katie Bouman)
Description:

은하수 중심에 존재하는 거대한 블랙홀은 뜨거운 가스 덩어리를 뿜어내고 빛을 포함한 근처의 모든 것을 집어 삼키고 있습니다. 관찰할 수는 없지만, 이 이벤트는 그림자를 드리우고 그 그림자는 우주에 대한 해답을 가지고 있습니다. 과거의 과학자들은 지구 크기의 망원경만 있어야 관찰이 가능하다고 했지만, 케이티 보우만과 그의 연구팀은 기발한 방법을 발견하였습니다. 궁극적인 암흑물질에 대한 얘기를 들어 봅시다.

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Video Language:
English
Team:
TED
Project:
TEDTalks
Duration:
12:51

Korean subtitles

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