👽 졸업 논문 ( 15 ) - 서울대학교 김이곤, 이가인 연구원님 면담

 

 

 

황호성 교수님의 소개로 서울대학교 천문학과 김이곤, 이가인 연구원님과 면담 시간을 가졌다...!

 

 

우선 구체적인 우리의 연구 주제를 소개했답

이후에는 이가인 연구원님이 IllustrisTNG 데이터에 대한 설명을 들었구

김이곤 연구원님한테 우리가 받은 서버(ultron, exgalcos)의 사용법에 대해 들었다

 

 

 

🔭 TNG 시뮬레이션 소개 및 활용

 

우주론적 시뮬레이션이란?

✅ 기본 개념

• 입자 기반 우주 모델링: 우주를 구성하는 입자들을 정의하고 시뮬레이션 공간에 배치
• 주요 입자: 기체, 별, 블랙홀, 암흑 물질
• 각 입자에 대해 물리 법칙(중력, 유체역학 등)을 적용하여 시간 흐름에 따른 우주 진화를 모사

✅ 암흑 물질 vs 일반 물질 (바리온)

• 암흑 물질: 오직 중력만 작용, 빛이나 압력 등과는 상호작용하지 않음
• 바리온(기체, 별 등): 중력 외에도 유체역학, 열역학, 자기장 등 다양한 물리 작용 포함

✅ 시뮬레이션 과정 요약

1. 입자 정의 및 물리 법칙 적용
2. 초기 조건(Initial Conditions) 설정
   • 예: 우주배경복사(CMB) 데이터 기반의 밀도 요동
3. 시간 진화 시뮬레이션 진행
   • 중력과 다양한 물리 법칙에 따라 입자들의 움직임을 계산
4. 결과 해석: 은하 형성, 병합, 블랙홀 활동, 금속 방출 등 다양한 현상 관찰

 

TNG 시뮬레이션 영상 설명

• 초기에는 균일한 물질 분포 → 점점 밀도 차이에 따라 중력 수축
• 구조 형성 (Structure Formation): 물질이 모여 별 형성, 은하 형성
• 별의 제트 분출, 폭발 후 금속 방출 등의 다양한 현상 구현
• 병합(Merger) 현상: 두 은하가 충돌 후 하나로 합쳐지는 과정도 표현

 

TNG 시뮬레이션 (IllustrisTNG) 소개

✅ TNG의 특징

• TNG = The Next Generation
  • 이전 시뮬레이션인 Illustris의 후속 프로젝트
• 중력(Gravitational) + 유체역학(Hydrodynamics) 기반의 고정밀 시뮬레이션
• 사용 코드: AREPO
  • 유체 흐름을 보다 정밀하게 계산할 수 있는 코드

✅ 구성 및 범위

• 다양한 크기의 박스(Box size)를 가진 3가지 주요 시뮬레이션:
  1. TNG50 – 고해상도, 작은 영역 (50 Mpc/h)
  2. TNG100 – 중간 해상도, 보편적 사용 (100 Mpc/h)
  3. TNG300 – 저해상도, 대규모 우주 구조 연구용 (300 Mpc/h)

✅ 시뮬레이션 종류

• Dark Matter Only: 암흑 물질만 고려 (중력 중심)
• Full Physics: 기체, 별, 블랙홀 등 포함 (보다 현실적인 물리 현상 고려)

 

 

시뮬레이션에서 사용하는 주요 물리량

중력(Gravity)	모든 입자에 기본 적용
유체역학(Hydrodynamics)	기체 입자 간 상호작용
별 형성(Star Formation)	밀도가 높은 기체가 별로 변환
피드백(Feedback)	별이나 블랙홀에서 에너지 방출, 주변 물질에 영향
금속 생성(Metal Enrichment)	별의 폭발 등으로 금속이 생성되어 주변에 흩뿌려짐

 

 

 

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QnA

 

🟣 중심 블랙홀 유무와 은하 정의

• 질문: "은하 중심에 블랙홀이 있어야만 하나의 은하로 간주되나요?"
• 답변:
  • 은하가 충분히 질량이 크면 시뮬레이션에서 중심 블랙홀이 인위적으로 초기 조건(seed)으로 삽입됨.
  • 모든 은하가 블랙홀을 가지는 건 아니고, 질량이 작으면 블랙홀이 없을 수도 있음.
  • 이는 관측 결과에 맞추기 위한 조정의 일환임.

 

🟣 은하 충돌 시 병합 여부

• 질문: "은하가 부딪히면 항상 하나로 합쳐지나요? 스쳐 지나가는 경우도 있나요?"
• 답변:
  • 반드시 병합되는 것은 아님. 플라이바이(fly-by)나 중력적 괴롭힘(gravitational harassment)처럼 그냥 스쳐 지나가는 경우도 존재함.
  • 질량이 큰 은하가 작은 은하를 포획하거나, 여러 번 스쳐 지나며 병합되는 경우도 있음.
  • 이 때문에 병합 시점(before/ongoing/after)을 정확히 판단하기 어렵고 애매한 경우가 많음.

 

🟡 스냅샷(Snapshot)의 의미와 간격

• 스냅샷은 시뮬레이션 중 특정 시점의 데이터를 저장한 것으로, 총 100개가 존재함.
• 시뮬레이션 내부에서는 훨씬 더 촘촘하게 계산이 이루어지고, 저장 시점만 스냅샷으로 남음.
• 예시로 스냅샷 간격은 약 0.1 기가이어(1억 년) 정도.
• 은하 병합은 이보다 훨씬 긴 시간에 걸쳐 일어나므로, 스냅샷 사이에서는 다소 정보가 부족할 수 있음.

🟡 스냅샷 파일 종류

• Full Catalog: 대부분의 데이터가 포함된 큰 파일.
• Mini Catalog: 주요 정보만 포함된 축약 버전.
• Full은 데이터가 풍부한 만큼 용량도 크고, Mini는 빠르게 접근 가능하지만 정보가 제한적임.

 

🟢 선행 연구 조사 방법

• 이가인 연구원님:
  • 핵심적으로 참고할 논문을 2~3편 정도 깊이 읽고 전체 틀을 잡음.
  • 그 논문들이 인용한 다른 논문들도 자연스럽게 살펴보며 범위를 확장.
• 김이곤 연구원님:
  • 먼저 가장 관련 있는 논문을 선택한 뒤, 그 인트로덕션만 훑어보며 연구 흐름을 파악.
  • 해당 논문이 인용한 논문(References) 리스트도 스캔해서 어떤 연구들이 있었는지 감 파악.

 

 

 

 

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✨  인사이트

 

 

TNG 데이터 활용 방안

 

결국 우리가 필요한 데이터는

은하의 이미지 데이터 + 해당 은하의 물리량 데이터

그리고 해당 은하의 라벨링 결과인데

 

SKIRT - 은하의 이미지 데이터

TNG의 group catalog - 해당 은하의 물리량 데이터

TNG의 merger tree - 해당 은하의 라벨링 결과

그리고 각 은하는 은하마다의 ID가 있기 때문에 그걸 기반으로 데이터를 매칭하면 된다

 

 

은하의 라벨링

 

은하의 병합 과정이 생각보다 복잡스럽다...

은하와 은하가 스쳐서  멀리 튕겨져나갔다가 다시 부딪히고 병합될 수도 있다고 한다

이때 한번 스쳐서 튕겨져나간 은하는 어떻게 라벨링해야 할지...

천문학과 분들과 회의하면서 라벨링 기준을 명확히 해야 할 것 같다