2주/1강: 방대한 자료는 일을 더디게 만든다

[커세라 강좌 소개]자료기반 천문학(Data-Driven Astronomy)
https://www.coursera.org/learn/data-driven-astronomy

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Week 2: Big data makes things slow
제2주차: 자료가 방대해지면 뭘하든 느려진다.
- How to work out the time complexity of algorithms
  복잡한 계산을 빠르게 수행하는 방법
- Exploring the black holes at the centers of massive galaxies
  거대 은하의 중심부 블랙 홀 찾기
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1강: 방대한 자료는 일을 더디게 만든다
Lesson 1: Big Data makes things slow / 한글자막 / 영문자막

[강의대본]

[00:00] 방대한 자료는 일을 더디게 만든다


[00:06] 여러분은 아마도 전세계에 널린 멋진 망원경 사진을 본적이 있을 겁니다. 사막의 전파망원경, 산정상의 광학 망원경, 그리고 우주로 올라간 X-선, 감마선 망원경들이 있죠. 천문학자들은 가능한 모든 주파수 대의 전자기파를 얻기위해 어디든 달려갑니다.


왜 빛 이외 전파, 엑스선 감마선 등 전 파장대에 관심을 가지는 걸까요?

[00:24] 전자기파 영역의 한 부분에 불과한 빛은 별과 은하 내에서 일어나고 있는 다양한 물리 현상을 보여주는 단서 입니다. 예를 들면, 광학 빛은 그 파장이 수백 나노미터 가량 되는데 (100 나노미터는 1미터/10^7 으로 천만분의 일 미터) 에너지가 뜨거운 물체에서 방출되고 있음을 보여주는 것입니다. (스테판-볼츠만 흑체복사)

[00:40] 반면 파장이 수 센티미터에서 미터에 달하는 전파가 방출 되고 있다면 자기장에서 전자가 가속운동을 하고 있는 경우 이거나(싱크로트론 복사), 우주에서 거대한 충돌이 발생한 증거 일 수도 있죠.

[00:53] 광학 영역에서 대규모 탐사를 해보면 디지털화 된 우주관찰 결과물에서 이런 영상을 얻을 수 있다. (예: SDSS-Sloan Digital Sky Survey) 수백개의 은하와 우리은하 내의 수백개 별들이 찍힌 것을 볼 수 있다.


[01:05] 만일 전파 영역에서 대규모 탐사를 하면 시드니 대학의 우주 탐사에서 볼 수 있는 이런 영상을 얻는다.


[01:12] 전혀 천문학의 문외한의 시각으로도 이 두 영상은 완전히 달라보인다. 여기에 보이는 영상에서 작은 검은 점은 먼 전파 은하다. 보고있는 전파 방출은 전형적으로 은하의 중심에 있는 엄청나게 무거운 블랙홀 주위에 형성된 원반에서 방출되는 분출(jet)이나 돌출(lobe)에서 나온다. 이것을 활동성 은하핵 이라 한다. (AGN-Active Galactic Nuclei)

[01:33] 이제 여러분이 이 두가지 탐사를 수행 했다고 하자. 그리고 이들 활동성 은하핵이 이 가시광으로 관측한 은하의 어느 위치하는지 맞춰보려고 한다. 관측한 대상체들 중 어떤 것이 물리적으로 동일한 것이라고 할 수 있을까

[01:47] 정보들을 합쳐서 은하에 대한 좀더 완벽학 그림을 생성해 보고자 한다면 전파 영역에서 관측한 대상과 광학으로 관측한 대상을 일치 시켜야 한다. 이런 작업을 수행할 일반적인 방법은 각 탐사의 목록을 작성한 후 상호 위치를 맞춰보는 것이다.


[02:05] 이것이 전파관측과 광학 관측을 맞춰본 예다. 그리고 관측의 정보를 합쳐봤다. 이것은 허큘리스 A 전파은하로 643 메가파섹, 그러니까 2천 백 광년 가량 떨어져 있다. 우주적 관점에서 이정도 거리는 이웃이라고 봐도 좋다. 은하 중심부블 아주 선명하게 볼 수 있다. 이 은하의 중심에 매우 무거운 초거대 블랙 홀이 있다.

[02:29] 에너지를 전달하는 강력한 제트가 은하 외부로 멀리 분출되고 있다. 그리고 지금 관측되는 활동 이전 단계에서 오래된 전파 방출인 대규모 돌출이 발견된다. 광학 영역의 영상에서는 타원은하 3c348를 구성하는 별들이 보일 뿐이다. 초거대 블랙홀이 별의 형성을 조성하는 중심 역활을 한다는 것을 알고 있지만 어떻게 그리 되는지에 대해선 아직 답을 찾지 못했다. 이와 같은 문제에 대해 탐구하기 위해 광학적 관측과 전파관측 정보를 합쳐볼 필요가 있다.

[02:57] 상호 위치 정합(positional cross-matching)의 과정은 아주 직관적인 것 처럼 보인다. 따라서 학생들의 숙제 정도로도 가능하다. 하지만 아주 간단하게 보면 잘못되기 쉽상이다. 특히 두 관측 목록의 눈금(scale)이 아주 다르다는 점이다.

[03:10] 이번주 강좌에서 조건이 다른 두 관측물을 상호 정합하는 문제를 알고리즘의 규모와 시간 복잡성의 예로서 다뤄볼 것이다. 알고리즘의 이런 시간과 규모의 특성을 어떻게 평가할지 배우게 될 것이다. 그리고 흔히 범하는 실수를 피하는 방법에 대해서도 배운다. 여러분 스스로 상호 정합 알고리즘을 프로그램으로 작성해서 먼 전파 은하의 관측의 예를 연구하는데 사용해 보자. 천문학자들이 우리 인근의 거대 은하를 이해하기 위해 사용 했던 것과 동일한 종류의 분석이 될 것이다.