어떤 면에서 천문학 분야는 빠르게 변화하고 있습니다. 기술의 새로운 발전으로 새로운 스펙트럼 영역, 새로운 이미지 획득 방법, 새로운 시뮬레이션 방법 등의 탐색이 가능해졌습니다. 하지만 다른 면에서는 100년 전과 똑같은 일을 하고 있습니다. 우리는 사진을 찍고 어떻게 변했는지 확인합니다. 우리는 빛을 다른 색으로 분해하여 방출과 흡수를 찾습니다. 더 빠르고 더 멀리 할 수 있다는 사실은 우리의 이해에 혁명을 일으켰지만 기본적인 방법론은 아닙니다.
하지만 최근 들어 분야가 바뀌기 시작했다. 접안 렌즈에서 외로운 천문학자의 시대는 이미 지났습니다. 데이터는 처리할 수 있는 것보다 빠르게 수집되고 쉽게 액세스할 수 있는 방식으로 저장되며 대규모 국제 천문학 팀이 협력합니다. 최근 리우데자네이루에서 열린 국제 천문학 회의에서 호주 영연방 과학 및 산업 연구 기구(CSIRO)의 천문학자 레이 노리스(Ray Norris)는 이러한 변경 사항에 대해 논의했습니다. , 그들이 얼마나 멀리 갈 수 있는지, 무엇을 배울 수 있으며, 무엇을 잃을 수 있습니다.
전망대
천문학자들이 오랫동안 분야를 변화시킨 방법 중 하나는 더 많은 빛을 수집하여 우주를 더 깊이 들여다볼 수 있게 하는 것입니다. 이를 위해서는 더 큰 집광력과 더 큰 직경을 가진 망원경이 필요했습니다. 이 더 큰 망원경은 또한 향상된 해상도의 이점을 제공하므로 이점이 명확합니다. 따라서 계획 단계의 망원경에는 엄청난 크기를 나타내는 이름이 있습니다. ESO의 'Over Whelmingly Large Telescope'(OWL), 'Extremely Large Array'(ELA) 및 'Square Kilometer Array'(SKA)는 모두 수십억 달러의 비용이 들고 수많은 국가의 자원이 필요한 거대한 망원경입니다.
그러나 크기가 커지면 비용도 증가합니다. 이미 관측소는 특히 글로벌 경기 침체의 여파로 예산을 압박하고 있습니다. Norris는 다음과 같이 말합니다. “20년 안에 더 큰 망원경을 만드는 데는 국가 부의 상당한 부분이 소요될 것이며 어떤 국가 또는 국가 그룹도 그러한 장비에 자금을 지원하기 위해 천문학에 충분히 높은 우선 순위를 설정하지 않을 것입니다. 따라서 천문학은 합리적으로 구축할 수 있는 최대 망원경 크기에 도달할 수 있습니다.”
따라서 Norris는 빛을 모으는 힘과 해상도에 집착하는 대신 천문학자들이 잠재적인 발견의 새로운 영역을 탐색해야 한다고 제안합니다. 역사적으로 중요한 발견이 이러한 방식으로 이루어졌습니다. 감마선 폭발의 발견은 우리의 관측 체제가 고에너지 범위로 확장되었을 때 발생했습니다. 그러나 스펙트럼 범위는 현재 꽤 잘 다루어져 있지만 다른 영역은 여전히 탐사에 대한 큰 잠재력이 있습니다. 예를 들어 CCD가 개발됨에 따라 이미지의 노출 시간이 단축되고 새로운 종류의 변광성이 발견되었습니다. 더 짧은 기간의 노출도 asteroseismology 분야를 만들었습니다. 검출기 기술의 발전으로 이 하한선은 더욱 확장될 수 있습니다. 다른 한편으로, 장기간에 걸쳐 이미지를 비축함으로써 천문학자들은 단일 천체의 역사를 그 어느 때보다 더 자세하게 탐색할 수 있습니다.
데이터 접근
최근 몇 년 동안 이러한 변화의 대부분은 2 Micron All Sky Survey(2MASS) 및 All Sky Automated Survey(ASAS)와 같은 대규모 조사 프로그램에 의해 추진되었습니다. 수많은 대규모 조사 ). 사전 수집된 데이터의 이러한 대규모 저장소를 통해 천문학자들은 새로운 방식으로 천문학 데이터에 액세스할 수 있습니다. 망원경 시간을 제안하고 프로젝트가 승인되기를 바라는 대신 천문학자들은 데이터에 대한 무제한 액세스를 늘리고 있습니다. Norris는 이러한 추세가 계속된다면 차세대 천문학자들은 직접 천문대를 방문하거나 관측 계획을 세우지 않고도 방대한 양의 작업을 수행할 수 있을 것이라고 제안합니다. 대신 데이터는 다음과 같은 소스에서 컬링됩니다. 가상 전망대 .
물론 더 깊고 전문화된 데이터가 여전히 필요합니다. 이와 관련하여 물리적 천문대는 여전히 사용될 것입니다. 이미 표적 관측에서 얻은 많은 데이터가 천문학적 공개 영역으로 들어가고 있습니다. 프로젝트를 설계하는 팀은 여전히 데이터에 대한 첫 번째 전달을 받지만 많은 관측소에서는 할당된 시간이 지나면 무료로 사용할 수 있도록 데이터를 공개합니다. 많은 경우 이로 인해 다른 팀이 데이터를 수집하고 원래 팀이 놓친 것을 발견하게 되었습니다. Norris가 말했듯이 '많은 천문학적 발견은 데이터가 기기 설계자가 액세스할 수 없는 데이터, 모델 또는 아이디어와 결합하여 데이터에 가치를 추가할 수 있는 다른 그룹에 데이터가 공개된 후에 발생합니다.'
따라서 Nelson은 천문학자들이 이러한 방식으로 데이터를 제공하도록 권장합니다. 종종 연구 경력은 다수의 출판물을 기반으로 합니다. 그러나 이것은 출판물이 적은 단일 프로젝트에 많은 시간을 할애하는 사람들을 처벌할 위험이 있습니다. 대신 Nelson은 천문학자들이 커뮤니티에 공개하는 데 도움이 된 데이터의 양으로 인정을 받을 수 있는 시스템을 제안합니다. 이렇게 하면 집단 지식도 증가하기 때문입니다.
데이터 처리
자동화된 데이터 수집에 대한 분명한 추세가 있기 때문에 초기 데이터 처리의 많은 부분도 마찬가지일 수 있습니다. 이미지가 천문학 연구에 적합하기 전에 이미지는 소음 청소 및 보정 . 많은 기술에는 종종 지루한 추가 처리가 필요합니다. 나 자신도 이것을 반복적인 작업과 관련된 10주간의 여름 인턴쉽에서 경험했습니다. 별의 점-확산 기능에 프로파일 맞추기 수십 개의 이미지에 대해 그런 다음 어떤 식으로든 결함이 있는 별을 수동으로 거부합니다(예: 프레임 가장자리에 너무 가깝거나 부분적으로 잘림).
이것은 종종 신진 천문학자들에게 프로세스 이면의 추론을 가르치는 귀중한 경험이지만 자동화된 루틴을 통해 확실히 가속화될 수 있습니다. 실제로, 천문학자들이 이러한 작업에 사용하는 많은 기술은 경력 초기에 배운 것이며 구식일 수 있습니다. 따라서 자동화된 처리 루틴은 현재의 모범 사례를 사용하여 가능한 최상의 데이터를 허용하도록 프로그래밍할 수 있습니다.
그러나 이 방법 자체에 위험이 없는 것은 아닙니다. 이러한 경우 새로운 발견이 전달될 수 있습니다. 상당히 비정상적인 결과는 알고리즘에 의해 계측 결함 또는 감마선 충돌로 해석될 수 있으며 추가 고려가 필요한 새로운 이벤트로 식별되는 대신 거부될 수 있습니다. 또한 이미지 처리 기술은 여전히 아티팩트가 포함되어 있습니다. 기술 자체에서. 천문학자들이 그 기술과 그 함정에 대해 적어도 어느 정도 익숙하지 않다면 인공적인 결과를 발견으로 해석할 수 있습니다.
데이터 수집
생성되는 데이터가 엄청나게 증가함에 따라 천문학자들은 이를 탐색하기 위한 새로운 도구가 필요합니다. 이미 Galaxy Zoo와 같은 프로그램을 사용하여 적절한 식별자로 데이터에 태그를 지정하려는 노력이 있었습니다. 그러한 데이터가 처리되고 분류되면 천문학자들은 컴퓨터에서 관심 대상을 신속하게 비교할 수 있게 되지만 이전에 관측된 실행은 계획될 것입니다. Norris는 다음과 같이 설명합니다. '이제 관찰을 계획하는 데 필요한 전문 지식은 대신 데이터베이스로의 진출을 계획하는 데 전념할 것입니다.' 내 학부 과정(2008년 말, 아직 최근) 동안 천문학 전공은 컴퓨터 프로그래밍에서 단일 과정만 수강해야 했습니다. Norris의 예측이 맞다면 나 같은 학생들이 관찰 기술(여전히 필름 사진과 관련된 일부 작업이 포함됨) 과정을 수강한 과정은 데이터베이스 관리뿐 아니라 더 많은 프로그래밍으로 대체될 것입니다.
일단 조직화되면 천문학자들은 이전에 볼 수 없었던 규모로 물체의 개체군을 빠르게 비교할 수 있게 될 것입니다. 또한 여러 파장 영역에서 관찰에 쉽게 액세스하여 물체에 대한 보다 포괄적인 이해를 얻을 수 있습니다. 현재 천문학자들은 하나 또는 두 개의 스펙트럼 범위에 집중하는 경향이 있습니다. 그러나 훨씬 더 많은 데이터에 액세스할 수 있게 되면서 천문학자들은 더욱 다양화하거나 협력하게 될 것입니다.
결론
모든 발전 가능성을 가지고 노리스는 우리가 천문학의 새로운 황금기에 접어들고 있을지도 모른다고 결론지었습니다. 데이터를 쉽게 사용할 수 있기 때문에 발견이 그 어느 때보다 빨라질 것입니다. 그는 박사 후보자가 프로그램을 시작한 직후 최첨단 연구를 수행할 것이라고 추측합니다. 고급 학부생과 정보에 정통한 평신도도 그렇지 않은 이유가 궁금합니다.
그러나 모든 가능성에도 불구하고 데이터에 쉽게 액세스할 수 있다는 점 역시 문제를 일으킬 것입니다. 이미, 무능한 사기꾼들이 내 인용문을 찾는 저널을 휩쓸고 있습니다. 그들이 자신의 헛소리를 정당화하기 위해 소스 자료와 그들의 기이 한 분석을 지적 할 수 있다면 얼마나 더 나쁠 것입니까? 이에 맞서기 위해 천문학자들은 (모든 과학자들과 마찬가지로) 대중 봉사 프로그램을 개선하고 대중이 앞으로 있을 발견에 대비할 수 있도록 준비해야 합니다.