며칠 전에 안드로메다 은하 관련 신기한 뉴스를 하나 봤는데, 내용이 재미있어서 나름대로 정리해서 글을 하나 써봤습니다.
안드로메다 은하는 허블, 그리고 최근엔 JWST까지 동원해서 정말 여러 차례 정밀 관측을 해온 대상이에요. 그 주변을 도는 위성은하(왜소은하)들도 그동안 자동 탐지 알고리즘으로 꽤 체계적으로 찾아왔고요. 그런데 이번에 새로 확인된 안드로메다 XXXVI라는 왜소은하는, 그 알고리즘이 같은 영역을 최소 세 번은 훑고도 매번 놓쳤던 천체라고 합니다.
이유가 좀 허탈한데, 별이 너무 적어서 그렇대요. 확인된 별 개수가 46개(오차범위 ±11~14개) 수준이라 배경 잡음이랑 통계적으로 잘 구분이 안 됐다는 거예요. 그런데 이걸 최종적으로 잡아낸 게 대단한 신형 장비나 딥러닝 모델이 아니라, PAndAS라는 기존 아카이브 이미지를 사람이 눈으로 하나하나 검토하다가 육안으로 먼저 알아채고, 이후 대형 망원경(GTC)으로 재확인해서 확정한 케이스라고 하네요.
찾아보니 이런 사례가 이번이 처음도 아니더라고요. 이탈리아의 아마추어 관측자 한 명은 예전에 비슷한 방식으로 안드로메다 위성은하 하나를 직접 찾아내서 ESA에서 "구식 방법의 승리" 취급을 받은 적도 있고, 반대로 아주 어두운 왜소은하 하나는 오히려 자동 탐사(SDSS)가 사람보다 먼저 잡아낸 정반대 사례도 있었어요. 결국 방법론 자체에 정답이 있다기보다, 대상마다 유불리가 갈리는 느낌이었습니다.
개인적으로는 이런 사례를 보면서, 데이터가 아무리 쌓이고 알고리즘이 정교해져도 "이 정도면 그냥 잡음이겠지"라고 기계가 넘겨버리는 영역이 여전히 존재하고, 거기서 사람의 판단이 의외로 힘을 발휘한다는 게 흥미로웠습니다.
이번 사례랑 앞서 말씀드린 비교 사례들(아마추어 발견/자동탐사 발견 양쪽)까지 좀 더 자세히 풀어서 정리해뒀습니다. 관심 있으신 분은 한번 보세요.