호주 박사팀, AI를 사용해 제임스 웹 망원경의 선명도 복원

우주는 깊고 광활합니다. 그것은 소름 끼치게 아름답고 신비로 가득합니다. 이 우주를 이해하는 것은 우리 자신의 기원과 그 안에서의 위치를 이해하는 열쇠입니다.

이를 돕기 위해 과학자들은 제임스 웹 우주망원경(JWST)을 구축했습니다. 이는 최초의 은하들로부터 빛을 포착하고 우리 세계가 어떻게 탄생했는지를 밝히기 위해 설계된 강력한 도구입니다. 이는 우주에서 가장 큰 망원경으로, 적외선 복사를 이용해 천체를 연구할 수 있게 합니다.

이 형태의 빛은 가시광선보다 파장이 길어, 가시광선을 차단하는 우주 먼지 구름을 관통할 수 있습니다. 그리고 웹이 더 긴 파장을 관측하기 때문에 높은 해상도를 얻기 위해서는 큰 수집 면적이 필요합니다.

웹의 주 거울은 금도금 베릴륨으로 만든 18개의 육각형 거울 조각으로 구성되어 직경 6.5미터의 거울을 형성합니다. 이 거대한 거울과 고해상도·고감도 장비가 결합되어 웹은 이전 우주망원경이 도달할 수 없었던 훨씬 더 먼 물체들을 탐지할 수 있습니다.

이러한 관측을 가능하게 하려면 웹을 섭씨 ‑223도(켈빈 50 이하) 이하의 극저온으로 유지해야 합니다. 이는 망원경 자체의 열이 미세한 적외선 신호를 방해하지 않도록 하기 위함입니다. 다층 태양 보호막이 태양, 달, 지구와 같은 외부 열원으로부터 망원경을 보호합니다.

이 강력한 장비 덕분에 웹은 최초의 별 관측, 최초의 은하 형성, 잠재적으로 거주 가능한 외계 행성의 대기 과학 등 천문학·우주론 전 분야에 걸친 연구를 가능하게 했습니다.

하지만 최근 웹에서 얻은 일부 이미지가 핵심 장비 중 하나의 왜곡으로 인해 다소 흐릿하게 나왔습니다. 이 문제를 해결하기 위해 시드니 대학교의 박사 연구원 맥스 찰스와 루이 데스두와가 AI에 의존했습니다. 놀랍게도 이들은 지구에서 하드웨어를 교체하지 않고도 문제를 해결했습니다.

그렇다면 왜 이것이 중요한 걸까요? 웹이 어떤 발견을 하고 있으며, 왜 더 선명한 이미지가 필요한 걸까요? 살펴보겠습니다.

James Webb Space Telescope: Surprises From the Early Universe

운용을 시작한 이후, 웹은 우주가 아직 매우 젊을 때 복잡한 구조를 가진 은하와 블랙홀을 발견했으며, 이는 최초 은하가 얼마나 빠르게 형성·성장할 수 있는지에 대한 기존 인식을 뒤흔들었습니다.

웹은 밝혔습니다 여러 행성에서 메탄, 이산화탄소, 이산화황, 암모니아, 그리고 수소황화물까지 포함된 명확한 대기 신호를. 이러한 분자들은 JWST 이전에는 증거가 미미했거나 전혀 없었으며, 웹은 몇몇 경우에 최초로 명확한 탐지를 제공해 외계 행성 화학을 크게 진전시켰습니다.

망원경은 목성의 오로라와 목성-화성 사이 소행성대에 포함된 작은 천체들을 관측했으며, 이는 다른 망원경으로는 감지하기 어려운 현상입니다, JWST의 유연성을 보여줍니다. 여러 거대한 블랙홀도 발견되었습니다 발견되었습니다.

이러한 수많은 발견을 통해 JWST는 약속한 바를 실현하고 있습니다. 우리는 초기 우주가 우리가 생각했던 것보다 훨씬 더 활발하고 복잡하다는 것을 알게 되었습니다. 그 힘은 우리 은하와 태양계 너머까지 확장되어, 우주의 본질에 대한 보다 상세하고 정확한 통찰을 제공하고 있습니다.

가장 최근에, 천문학자들은 발견했습니다¹ “지금까지 가장 난해한 발견” 중 하나를 웹 이미지에서 찾아냈습니다.

이 매우 밝고 난해한 물체들은 빅뱅 1억 년 후에 나타난 가장 초기의 은하일 수도 있고, 혹은 갈색 왜성(핵융합을 지속할 수 없는 거대한 가스 행성보다 큰 별의 실패 형태)일 수도 있습니다. Capotauro의 정확한 정체는 아직 불확실하지만, 확실히 “흥미롭고 유망합니다”.

Capotauro는 이탈리아 국립천문연구소(National Institute of Astrophysics) 팀에 의해 이전 연구에서 발견되었으며, 당시 JWST 관측에서 오래된 은하를 식별하려는 과정이었습니다. 그러나 세밀한 데이터가 부족해 정체를 명확히 규정할 수 없었습니다. 이후 JWST가 올해 초 Capotauro에 대한 추가 데이터를 공개하면서 팀은 가능한 정체를 좁힐 수 있었습니다.

팀은 JWST의 근적외선 카메라(NIRCam)로 7가지 파장에서 촬영된 이미지를 사용해 Capotauro의 밝기를 측정하고, 근적외선 분광기(NIRSpec)에서 얻은 제한적이지만 보다 세밀한 데이터를 활용해 나이와 온도를 추정했습니다.

NIRCam과 NIRSpec 데이터를 결합하고, 다양한 은하 구성 모델을 적용해 세 가지 가능한 은하 형태를 테스트했습니다. 또한 Milky Way 외곽에 위치한 갈색 왜성 시나리오와, 특이 외계 행성 혹은 매우 이색적인 젊은 은하 등 여러 가능성도 검토했습니다.

결과는 확정적이지 않았지만, 팀은 가장 가능성이 높은 두 가지 옵션을 도출했습니다.

첫 번째 가능성은 Capotauro가 빅뱅 1억 년 후에 형성된 은하일 가능성으로, 이는 현재 알려진 가장 오래된 은하의 연령을 약 2억 년 정도 앞당깁니다. 두 번째 가능성은 Capotauro가 우리 은하에서 가장 차갑고 먼 갈색 왜성이라는 것입니다.

두 경우 모두 “매우 흥미로운” 가능성으로, 이는 우리 은하와 그 진화에 대한 기존 이해를 뒤흔들 수 있다고 INAF 천체물리학자이자 연구 공동저자인 Giovanni Gandolfi가 말했습니다.

또 다른 새로운 JWST 관측에서, 천문학자들은 다섯 개의 탄소 기반 복합 화합물을 발견했습니다². 이 화합물들은 은하 외부의 별 주위 얼음에 갇혀 있었습니다.

이 유기 분자들은 소형 은하인 Large Magellanic Cloud (MCLOUD.BO ) 에 있는 원시별 주변에서 탐지되었습니다. 이 은하는 지구에서 160,000광년 떨어져 있으며 우리 은하와 가까이 공전하고 있습니다. 이 작은 은하는 뜨겁고 밝은 별들로 가득 차 있으며, 은하보다 헬륨보다 무거운 원소가 적습니다. 이 은하를 이해함으로써 천문학자들은 우주가 훨씬 젊었을 때의 먼 은하들을 이해하는 데 적용하고자 합니다.

“열악한 환경에서도 복잡한 유기 화학이 어떻게 일어날 수 있는지, 탄소, 질소, 산소와 같은 무거운 원소가 거의 없는 원시 환경에서 알려줍니다.”

– 연구 공동저자 Marta Sewilo, 메릴랜드 대학교 및 NASA Goddard Space Flight Center 천문학자

연구진은 Large Magellanic Cloud의 발달 중인 별 ST6을 향해 웹을 조준했고, 적외선 측정 도구를 이용해 얼음 주변에 메탄올, 에탄올, 아세트알데히드, 아세트산, 메틸 포르메이트와 같은 복잡한 분자를 발견했습니다..

이 중 메탄올은 원시별에서 “명확히 탐지된” 유일한 물질이며, 이번 관측을 “특별한” 것으로 만들었습니다.

연구진은 또한 글리콜알데히드에 의한 신호도 발견했으며, 이는 리보스(핵산 RNA의 중요한 구성 성분) 형성에 필요한 당류와 반응할 수 있습니다.

우주에서 레이저와 3D 프린팅이 미래를 어떻게 구축할지 알아보려면 여기를 클릭하십시오.

AMIGO: The AI Calibration That Sharpened JWST’s NIRISS-AMI

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이러한 모든 발견을 바탕으로, 시드니 대학교의 박사 연구원 맥스 찰스와 루이 데스두와는 망원경을 더욱 효율적으로 만들 수 있다고 깨달았습니다. 그들의 AI 기반 소프트웨어는 지구에서 웹 이미지의 흐림을 비용이 많이 드는 우주 수리 임무 없이 교정했습니다.

그들이 해결한 문제는 Aperture Masking Interferometer (AMI)였으며, 이는 웹의 유일한 호주 설계 부품입니다. NIRISS 장비에 탑재된 AMI는 우주에 배치된 가장 고해상도 적외선 간섭계이며, 웹의 주 거울 여러 구역에서 빛을 결합해 태양계 밖 별과 행성의 고해상도 이미지를 얻을 수 있게 합니다.

하지만 망원경이 운용을 시작하자, AMI의 성능이 적외선 카메라 검출기에서 전자 왜곡에 영향을 받았습니다. 전하 이동(Brighter-Fatter Effect)으로 인해 AMI 성능이 제한되면서 촬영된 이미지에 미세한 흐림이 나타났습니다.

우주 망원경은 이전에도 유사한 광학 결함을 겪었습니다. 허블은 1990년대에 렌즈 간격 오류로 인해 문제가 발생했습니다. 주 거울의 형태가 잘못돼 구면 수차라는 결함이 발생했으며, 이로 인해 주 거울에 여러 초점이 생겨 이미지가 흐려졌습니다.

흐릿한 데이터를 선명하게 만들기 위해 NASA는 Wide Field and Planetary Camera 2 (WFPC2)를 재설계하고, Hubble의 Corrective Optics Space Telescope Axial Replacement (COSTAR) 장치를 개발했습니다. COSTAR는 대형 냉장고 크기의 장치로, Hubble의 Faint Object Camera (FOC), Goddard High Resolution Spectrograph (GHRS), Faint Object Spectrograph (FOS) 등에 안경 역할을 했으며, 1993년 말 첫 번째 정비 임무에서 우주비행사에 의해 설치되었습니다.

이번에는 우주비행사를 보내 물리적 수리를 하는 대신, 연구진이 지구에서 소프트웨어 기반 교정 방법을 만들었습니다. 찰스와 현재 네덜란드 레이덴 대학교 박사후 연구원인 데스두와는 Aperture Masking Interferometry Generative Observations, or AMIGO³라 부르는 방식을 개발했습니다.

AMIGO는 “JWST AMI 시스템 전체—광학, 검출기 물리, 판독 전자 회로—를 엔드투엔드 차별화 가능한 아키텍처로 전방 모델링하는 오픈소스 교정 프레임워크”이며, Jax 프레임워크와 특히 dLux 광학 모델링 패키지를 활용합니다.

이 프레임워크는 신경망과 고급 시뮬레이션을 사용해 웹의 광학 및 전자 시스템이 우주에서 어떻게 작동하는지를 재현합니다. 연구진은 전하가 인접 픽셀로 퍼지는 문제를 파악해 디지털 방식으로 이미지를 교정하는 알고리즘을 설계했습니다.

“그들은 코드로 문제를 해결했으며, 새로운 부품을 달기 위해 우주비행사를 보내는 대신에 해결했습니다.”라고 시드니 대학교 물리학부와 시드니 천문학 연구소의 교수 피터 투틸(Peter Tuthill)이 말했습니다. “이는 호주 혁신이 전 세계 우주 과학에 미치는 영향을 보여주는 훌륭한 사례입니다.”

AMIGO 덕분에 웹은 더 선명하고 대비가 높은 이미지를 제공하며, 희귀 천체를 정밀하게 포착할 수 있게 되었습니다.

AMIGO의 효과를 테스트하기 위해 찰스는 별도의 연구⁴를 진행했으며, 개선된 교정을 사용해 웹은 목성의 위성 이오의 화산, 블랙홀 제트, 그리고 WR 137의 먼지 풍선을 선명하게 촬영했습니다.

“이 작업은 JWST의 시야를 더욱 선명하게 만들었습니다.”라고 데스두와는 말했습니다. “소프트웨어 솔루션이 망원경의 과학적 범위를 확장시킨다는 점이 매우 보람 차며, 실험실을 떠나지 않고도 가능했다는 것이 놀랍습니다.”

Investing in Space Tech

우주 기술 분야에서 Northrop Grumman (NOC )은 제임스 웹 우주망원경의 주요 계약업체였던 선두 기업입니다.

JWST 구축을 돕는 것 외에도, 이 회사는 사이클론 우주선(국제우주정거장(ISS) 보급용 화물선), 안타레스 로켓(사이클론 임무용), 공중 발사 페가수스 로켓, 위성과 도킹해 운용 수명을 연장하는 미션 연장 차량(MEV), 그리고 아르테미스 프로그램용 HALO 등 다수의 주요 우주 기술을 개발했습니다.

항공우주·방위 기술 기업으로서 Northrop Grumman은 미국 정부 기관 및 국제 고객을 위한 군용 항공기 시스템, 첨단 전술 무기, 미사일 방어 솔루션도 개발합니다. 또한 지휘·통제·통신·정찰 시스템을 제공합니다.

최근 이 회사는 AI 스타트업 Luminary Cloud와 협력해 AI 기반 가속 우주선 설계를 추진했습니다. 

Luminary Cloud는 NVIDIA의 PhysicsNeMo를 기반으로 한 AI 모델을 개발했으며, 방위 계약업체가 새로운 우주선을 더 빠르게 설계·제작하도록 지원합니다. 이 파트너십을 통해 엔지니어는 Physics AI라는 전용 도구에 접근하게 되며, 이는 기존 전산유체역학(CFD) 시뮬레이션이 12시간 걸리던 작업을 몇 초 만에 고충실도 서브시스템 시뮬레이션으로 생성할 수 있게 합니다. 현재는 우주선 추력 노즐 설계에 특화되어 있습니다.

“Physics AI는 AI 복잡성의 다음 단계이며, Northrop Grumman은 이 기술을 설계 엔지니어에게 제공해 하드웨어 개발 속도를 크게 높이고 있습니다. 작은 우주선 추력 노즐을 AI로 설계하는 것이 더 큰 부품이나 전체 우주선을 AI로 설계하는 길을 열어줍니다.”

– Northrop Grumman Space Systems AI 통합 부사장 Han Park

모델을 만들 때 스타트업은 인터넷에 있는 데이터를 사용하지 않고, 물리 법칙을 활용해 우주선 설계를 만들었습니다.

“우리는 이미지가 고양이인지 개인지 예측하는 것이 아니라, 특정 물리 원리를 따르는 흐름이 어떻게 전개되는지를 예측하려고 합니다.”

– Luminary Cloud CTO Juan Alonso이 말했습니다.

현재 회사의 시장 상황을 보면, 시가총액 850억 달러에 Northrop Grumman 주가는 약 595달러에 거래되고 있으며, 올해 26.8% 상승했습니다. 이번 달 초에는 NOC 주가가 사상 최고가인 640.90달러에 도달했습니다.