우주의 숨겨진 구조, 한국산 AI 알고리즘 '물귀신'이 파헤치다

여러분, 밤하늘을 올려다보며 끝없이 펼쳐진 우주를 상상해본 적 있으신가요? 우리 눈에는 그저 별과 은하들이 흩뿌려진 것처럼 보이지만, 사실 우주는 거대한 그물처럼 연결된 장엄한 구조를 이루고 있습니다. 은하단, 초은하단 같은 구조가 대표적이죠. 과학자들은 이 우주 구조의 비밀을 풀기 위해 오랫동안 노력해왔습니다.
하지만 우주 물질은 연속적으로 분포하기 때문에 이 구조들의 경계를 명확히 나누는 것이 매우 어렵습니다. 마치 넓은 들판에 모인 사람들을 보고 '어디까지가 한 그룹일까?' 질문하는 것과 같죠. 그래서 과학자들은 컴퓨터 알고리즘을 이용해 방대한 은하 데이터를 분석하고 구조를 찾아왔습니다. 수십 년간 FoF, MST 같은 전통적인 방식과 최근의 인공지능 기반 DBSCAN 등 다양한 시도가 있었죠.
하지만 기존 알고리즘들은 구조들이 서로 가까이 있을 때 원치 않게 하나로 합쳐져 버리는 '퍼콜레이션' 현상 같은 한계를 보이기도 했습니다. 우리 눈에는 분명 다른 무리인데, 알고리즘은 하나로 인식하는 경우가 생긴 거죠. 바로 이 지점에서 사람의 시각처럼 더 자연스럽게 구조를 찾는 새로운 접근 방식의 필요성이 대두되었습니다.
그리고 여기, 한국 연구진이 개발한 혁신적인 인공지능 알고리즘 '물귀신(MulGuisin)'이 등장했습니다! 이름이 독특하죠? 한국 설화 속 물귀신처럼, 우주에 퍼져 있는 은하들의 밀도를 기준으로 가장 밀집된 곳부터 차례대로 구조를 찾아 올라가는 아이디어에서 탄생했습니다.
물귀신 알고리즘은 은하 밀도가 높은 곳을 '씨앗' 삼아, 가까이 있는 다른 은하들을 마치 나무 가지처럼 연결하며 구조를 확장해나갑니다. 흥미로운 점은 이 알고리즘이 사실 거대 입자 충돌기에서 '제트' 입자 무리를 찾던 소프트웨어에서 영감을 받았다는 것인데요. 전혀 다른 분야의 기술이 우주 연구에 기여하게 된 멋진 사례입니다.
연구진은 실제 관측 데이터와 최신 우주 시뮬레이션을 통해 물귀신 알고리즘의 성능을 검증했습니다. 그 결과, 물귀신은 기존 알고리즘들이 하나의 덩어리로 묶어버리기 쉬운 가까운 구조들도 사람의 눈처럼 정확하게 구분해내는 뛰어난 능력을 보였습니다. 특히 구조 연결 기준을 넓혀도 무분별하게 합쳐지지 않고 안정적으로 더 넓은 범위의 구조를 찾아내는 장점을 확인했습니다.
최근 유클리드 망원경처럼 대규모 우주 관측 프로젝트들이 활발히 이루어지면서 방대한 데이터가 쏟아지고 있고, 이러한 데이터를 분석하는데 AI 알고리즘의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 2023년 발사되어 2025년 현재까지 우주의 3차원 지도를 만들고 있는 유클리드 미션 역시 AI를 활용해 은하를 분류하고 우주 거대 구조를 추적하고 있죠.
물귀신 알고리즘은 은하들이 중력으로 묶인 여부와 상관없이 공간적인 네트워크 구조 자체를 파악하는 데 강점을 가집니다. 이 새로운 AI의 시선이 우주의 복잡한 거대 구조와 그 진화를 이해하는 데 어떤 새로운 통찰을 줄지 정말 기대됩니다.
우주 구조 연구에 새로운 지평을 열고 있는 한국 연구진의 '물귀신' 알고리즘 이야기, 어떻게 들으셨나요? 오늘 영상이 유익했다면 좋아요 꼭 눌러주시고요, 앞으로 우주의 신비로운 이야기를 계속해서 만나보고 싶으시다면 구독과 알림 설정도 잊지 마세요! 여러분의 관심이 저희 채널에 큰 힘이 됩니다. 감사합니다!