https://www.coursera.org/learn/data-driven-astronomy
----------------------------------------------
제1주차: 자료의 개념
- Principles of computational thinking
전자계산학에 기초한 자료처리의 원리
- Discovering pulsars in radio images
전파망원경 관측영상에서 펄서 찾기
----------------------------------------------
[강좌대본]
[0:00] 안녕하세요. 자료기반 천문학 무크 강좌에 오신 것을 환영합니다. 저는 시드니 대학에 근무하는 타라 머피 입니다. 전파 천문학을 연구하고 전산 물리학을 가르치고 있지요.
[0:15] 이 강좌의 구성에 대해 다음 동영상 강좌에서 소개해 드리기로 하고, 이번 편부터 강좌에 직접 들어가 보죠.
[0:22] 태초에 인간이 하늘을 쳐다보기 시작한 이래 우주란 무엇이며 우리의 존재에 대해 커다란 질문을 품었죠. 우리는 어떤 존재일까요? 계절의 변화가 생기는 요인은 무엇일까? 지구는 어떻게 만들어 졌을까?
[0:32] 천문학이 과학의 영역에 들면서 우리는 수많은 질문을 던지기 시작했고 매우 정밀한 관측을 해왔습니다.
[0:38] 오늘날 우리는 우주에 대해 더 많은 것을 알게 되었으나 여전히 답할 수 없는 것들이 많습니다. 일예로, 최초의 별과 은하는 어떻게 만들어 졌을까? 암흑 물질의 정체는 무엇일까? 그리고 다른 행성에도 생명체가 있을까?
[0:54] 현대 천문학자들은 세계적으로 가장 발전된 과학측정 도구들을 사용해 이런 여러 질문에 답하고자 애쓰고 있죠. 하지만 이런 장비들에서 얻는 자료의 양이 너무나 엄청나서 하룻밤에 수 백만 기가(페타)바이트의 자료가 쌓입니다.
[1:04] 게다가 우리가 관측 가능한 영역의 우주를 재구성하는 모의 실험도 그에 못지 않게 복잡합니다. 그 과정에서 해석하기 어려운 엄청난 양의 자료들이 생산되죠.
[1:13] 천문학은 진정 자료들로 넘쳐나는 시대를 맞고 있습니다. 이는 과거에 해왔던 전통적은 접근 방법으로는 더이상 해석이 불가능 하다는 것을 의미하죠. 방대하고 복잡한 자료들로 인해 쉬워보이던 문제들도 풀기 어렵게 만듭니다. 그리하여 우리가 관측하고 모의실험하여 얻은 자료를 분석하고 다루고 재구성할 때 컴퓨터를 사용한 방법이 필요함을 느끼게 되었습니다.
[1:33] 대부분의 측정장비들은 수퍼 컴퓨터 시설에 물려 있고 전문 소프트웨어 기술자들이 취급하며 자료창고 전문가들에 의해 관리됩니다. 따라서 여러분들이 수백만 기가바이트 분량의 자료와 수 평방 키로미터에 널려있는 배열형 안테나를 직접 다루는 경우는 없습니다. 하지만 수집된 데이터가 방대하다는 것 만으로도 큰 난관이 아닐 수 없죠.
[1:49] 모든 과학자들 마다 여전히 우리가 중간 규모라고 할만한 양의 자료를 다뤄야 합니다. 그 일단의 자료들도 분량이 방대하여 수작업으로 저리하기는 불가능 하죠. 그 자료들 간의 복잡도 또한 매우 높기 때문에 문제를 풀기 위해서는 우리가 이제것 생각했던 방법을 바꿔야 할 것입니다. 그렇다면 도데체 어떤 방법이 있다는 것까요?
[2:06] 제대로 처리하지 못하여 방대해진 자료로 인해 쉬운 문제들도 매우 매우 어렵게 만듭니다. 이런 경우를 여러분과 함께 생각해 보기로 합시다.
[2:14] 저는 매해 학부 학생들의 연구과제를 지도 하고 있습니다. 그중 몇년전 한 학생이 잡음이 깔린 여러 관측 영상에서 미약한 펄서 신호를 찾아내려 한 적이 있었습니다. 이에 대한 자세한 사항은 다음 강좌에서 살펴볼 것입니다.
[2:27] 저는 이 학생에게 여러장의 관측영상을 겹쳐 쌓아 평균을 구하는 방법을 조언해 주었습니다. 말 그대로 모든 관측 영상을 더하여 신호대 잡음의 비율을 높이는 방법이죠. 그 학생은 이를 수행할 아주 깔끔한 파이썬 스크립트를 작성 했습니다. 그리고 다음 회의 때 그것을 선보이기로 했죠.
[2:42] 그 학생이 얻은 결과를 그의 동료들과 논의하는 중에 누군가 평균(mean)을 취하는 것보다 중간값(median)을 취하는 방법이 통계적으로 더 안정적이라는 사실을 제안 했었죠.
[2:48] 아마도 여러분도 고등학교 때 이에 대해 배웠을 겁니다. 기억나지 않는 다면 그이유에 대해 나중에 공부할 수 있는 자료를 제공 하겠습니다.
[2:54] 결국 그 학생은 평균값 대신 중간값으로 계산하도록 그의 코드를 변경 하였고 소규모 자료에 적용해 보고 아주 만족한 결과를 얻었습니다.
[3:03] 그후 우리 시스템 관리자로부터 전자우편을 받았는데 내가 지도하는 학생 하나가 우리 컴퓨터 망 전체를 점유헤서 정체시키고 있다고 했죠. 그래서 무슨 일이 진행중인지 문의하는 내용 이었습니다.
[3:13] 결국 시스템 관리자는 그학생이 띄워놓은 작업을 중지 시키고 다른 사람들이 컴퓨터 사용을 계속 할 수 있게 했죠. 그나저나 무슨일이 있었던 걸까요? 그저 단순한 작업을 할 뿐이었는데 이렇게 큰 문제로 비화 될 수 있었을까? 이번 강좌의 첫번째 내용이 바로 이 질문에 대한 답을 하려는 것입니다.
[3:28] 이 강좌에서 천문학에 관련된 질문에 답변하기 위한 자료를 어떻게 다루는지, 과학적 규범에 맞게 적용할 수 있는 어떤 기법이 있는지 보여줄 것입니다. 따라서 이 강좌는 컴퓨터를 활용한 접근에 대해 좀더 배우고자하는 천문가, 현대 천문학에 대해 좀더 깊이 배우고 싶은 프로그래머, 자료해석이나 코딩 능력을 향상 시키고자 하는 학생에게 유용할 겁니다.
[3:50] 학습의 목표는 여러분의 관심 영역에서 좀더 효율적이며 효과적인 기술을 갖도록 돕고자하는 것이며 천문학은 그저 흥미로운 예제로서 활용되었습니다.
[3:58] 전 과정을 통해 여러분은 일련의 연계된 자료들을 어떻게 관리할 것인지 배우게 될 것이며 그 결과 과학적 업무를 좀더 효과적으로 수행할 수 있게 될 것입니다. 기계학습을 활용해 당신이 가진 자료로부터 특징을 자동적으로 찾아내는 방법을 배우게 됩니다. 그리고 좀더 현명한 방법으로 알고리즘을 생각해 내는지 배울 것입니다.
[4:11] 학습과정에서 자료구조에 대해 이야기 할 것이며 실제적인 예제를 부과 함으로써 최고의 코딩 연습을 해볼 겁니다. 뿐만 아니라 천문학의 주요한 주제거리 전반을 다루게 될텐데 행성, 펄사 블랙혹 등이 포함되죠. 관심이 간다면 우리와 함께 천문학은 빅 데이터의 시대에 어떻게 대처해 나가는지 탐구해 보기로 합시다.
댓글 없음:
댓글 쓰기