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암흑물질은 질량이 있어 중력을 통해 우주에 있다고 간접적으로 추정되는 물질이다. 빛을 내거나 반사하지 않아 우리 눈에는 보이지 않는다. 하지만 암흑물질은 우주를 구성하는 에너지의 약 26%를 차지할 것으로 추정된다.
연구진은 이번 연구를 통해 300만 광년의 해상도를 가진 우리은하 주변 우주 거대 구조의 상세 모습을 확인했다.
연구진은 ‘일러스트리스-TNG (Illustris-TNG)’라는 대규모 우주 거대 구조를 모사한 시뮬레이션을 이용해 인공지능 모형을 학습시켰다. 학습한 결과, 암흑물질 예측 모형은 은하 간 실가닥 구조까지 자세하게 표현했다.
실제 성능도 우리은하가 포함된 국부 은하군과 처녀자리 은하단 등 기존에 알려진 은하 집단과 은하들을 연결하는 실가닥 구조가 잘 재현한 것으로 확인했다
은하와 은하를 연결하는 우주망이 대부분 암흑물질로 구성됐기 때문에 이를 이해하는 게 중요하다. 우주에 있는 각 은하가 과거에 어떻게 형성됐고, 미래에 어떻게 진화할지 알아낼 우주 팽창 모형의 뼈대가 된다.
홍성욱 박사는 “이번에 활용한 딥러닝 기술로 우리은하 주변뿐 아니라 더 확장된 우주 거대 구조에 대한 상세 지도를 얻으면 현대 천문학의 난제인 암흑물질의 정체를 밝힐 수 있다”고 말했다.
연구결과는 천체물리학저널(The Astrophysical Journal) 5월 26일자에 게재됐다.
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