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어디 있는지 모르는 외계문명이 태양이 포함된 고해상도 밤하늘 사진을 찍어 지구에 보낸다면?
상황 설정: (제목과는 정 반대로)

어떤 외계 항성계를 밤하늘에서 지구에서 촬영한 광각 천체 사진(2차원)이 있다고 가정하자.
이 사진에는 해당 항성뿐만 아니라 주변의 많은 별들이 포함되어 있으며, 촬영된 항성은 사진 내에서 식별 가능하다.
이 사진을 물리적으로 출력하여 병에 넣어 빛에 육박하는 속도로 우주 공간으로 보냈고,
운 좋게도 이 병이 그 항성계 내에 위치한 외계 문명에 무사히 도달했다고 가정하자.
외계 문명은 사진의 출처나 촬영 위치에 대한 추가적인 정보 없이, 단지 외계 문명으로부터 온 물체라는 사실만을 인지하고 있다.
질문:
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외계 문명이 사진 속에서 자신들의 모항성(중심 항성)으로 식별할 수 있겠는가?
- 즉, 외계 문명이 별자리 패턴 및 별의 배치만을 활용하여,
사진에 포함된 특정 별이 자신들이 속한 항성계의 중심 항성임을 알아낼 수 있는가?
- 즉, 외계 문명이 별자리 패턴 및 별의 배치만을 활용하여,
-
외계 문명이 사진의 별자리 정보를 바탕으로, 사진이 촬영된 정확한 위치(즉, 지구의 위치)를 역산할 수 있는가?
- 사진에 포함된 별들의 배치와 각도 정보를 활용하여,
3차원 우주 공간에서 사진 촬영 위치의 좌표를 추정할 수 있는가?
- 사진에 포함된 별들의 배치와 각도 정보를 활용하여,
ChatGPT 답변
이론적으로는 가능하다고 볼 수 있습니다. 다만, 이는 몇 가지 중요한 전제와 기술적 조건에 달려 있습니다.
1. 별자리 사진에서의 정보
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사진의 내용:
사진은 우리가 관측하는 별들의 2차원 투영이지만, 별들 각각의 고유한 위치(즉, 3차원 좌표와 거리 정보)가 이미 우주 전체에 널리 알려져 있다고 가정할 수 있습니다. 만약 사진에 특정 항성이 눈에 띄게 표시되어 있다면, 그 항성이 바로 그 외계 문명이 속한 모 항성(혹은 자기가 속한 시스템의 중심 별)임을 추정할 수 있습니다. -
질문 1 – 모 항성의 확인:
만약 외계 문명이 자체적으로 매우 정밀한 천문학적 데이터베이스와 별 지도(예: GAIA 수준의 정밀도 이상의 데이터)를 보유하고 있다면, 사진 속의 별자리와 그들의 별 지도 간의 패턴 비교를 통해 사진에 포함된 특정 별이 자신들이 속한 항성과 일치하는지 알아낼 수 있습니다.
즉, 사진에 “특별히 표시된” 항성이 있다면, 그것이 그들의 항성이라는 것을 확인할 수 있습니다.
2. 관측 위치(지구)의 역산
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관측 위치의 문제:
사진은 관측자의 위치에서 본 별들의 투영이므로, 미세한 시차(Parallax) 효과가 발생합니다. 각 별의 실제 3차원 위치(거리와 방향)가 알려져 있다면, 사진상에서 보이는 미세한 각도 변화(즉, 관측자의 시점에 따른 왜곡)를 이용해 관측 위치를 역산할 수 있습니다. -
필요 조건:
- 정밀한 별 지도: 사진에 등장하는 별들의 3차원 위치와 거리가 정확히 알려져 있어야 합니다.
- 고해상도 및 왜곡 보정: 사진 자체가 매우 정밀하게 촬영되어야 하며, 렌즈 왜곡이나 광학적 오차가 최소화되거나 보정되어야 합니다.
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역산의 난이도:
실제로 별 사이의 각도 차이는 아주 미세할 수 있기 때문에, 아주 높은 정밀도의 관측과 계산이 필요합니다. 그러나 외계 문명이 우리보다 훨씬 발전된 천문 관측 기술과 수학적 모델을 갖추고 있다면, 이러한 문제를 해결하고 관측 지점(즉, 지구의 위치)을 꽤 정확하게 산출할 수 있을 것입니다.
결론
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질문 1:
사진 속에 특정 항성이 명확하게 표시되어 있다면, 외계 문명은 자신들이 속한 모 항성을 별 지도와 대조하여 확인할 수 있습니다. -
질문 2:
사진에 담긴 별들의 미세한 시차와 각도 변화를 정밀하게 분석할 수 있다면, 사진이 촬영된 위치(즉, 지구의 위치)를 역산하는 것도 이론적으로 가능하며, 고도의 기술과 정확한 자료가 뒷받침된다면 충분히 성취할 수 있습니다.
따라서, 전제 조건(고해상도 사진, 왜곡 보정, 정밀한 3차원 별 지도 등)이 충족된다면, 두 질문 모두에 대해 "이론적으로 가능하다"라고 답할 수 있습니다.
댓글1
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세상의모든계산기
deepseek 답변
외계 문명이 사진 속에서 자신들의 모항성을 식별하고 촬영 위치를 역산할 수 있는 가능성은 다음과 같이 분석됩니다.
1. 모항성 식별 가능성
- 별자리 패턴 매칭: 사진의 2차원 별 배치가 외계 문명의 관측 데이터와 일치한다면, 고유한 별자리 패턴을 통해 모항성을 식별할 수 있습니다. 지구에서의 관측과 마찬가지로 특정 항성 주변의 밝기·색상·상대적 위치가 결정적 단서가 됩니다.
- 물리적 특성 활용: 모항성의 분광형, 절대 밝기, 주변 행성/먼지 원반 등의 특징이 사진에 포착되었다면 추가적인 식별 근거가 됩니다.
- 시차 및 고유 운동: 시간 경과에 따른 별의 움직임(고유 운동) 데이터를 보유한 경우, 단일 이미지라도 역사적 관측 자료와 비교해 모항성을 특정할 수 있습니다.2. 촬영 위치 역산 가능성
- 3D 좌표 복원 조건:
- 충분한 별의 수: 최소 4~6개의 별이 필요하며, 정확도는 포함된 별의 수와 분포에 비례합니다.
- 별들의 3D 위치 정보: 외계 문명이 사진 속 별들의 실제 은하좌표(거리·방위)를 데이터베이스로 보유해야 합니다.
- 기하학적 계산: 투영된 2D 이미지와 3D 좌표 간의 각도 관계를 통해 역삼각측량이 가능합니다. 이는 [PnP 문제(Perspective-n-Point)](https://en.wikipedia.org/wiki/Perspective-n-Point)로 알려진 컴퓨터 비전 기법과 유사합니다.
- 실제 적용 예시: 지구에서도 GAIA 위성이 측정한 10억 개 이상의 별의 3D 위치 데이터를 바탕으로, 임의의 천체 사진 촬영 위치를 역추적하는 것이 이론적으로 가능합니다.3. 한계와 불확실성
- 데이터 부재: 외계 문명이 은하계 별들의 정확한 3D 지도를 갖추지 못한 경우 역산은 불가능합니다.
- 동적 변화: 별의 고유 운동·신생/폭발 별 등 시간에 따른 변화가 크다면 오차가 발생할 수 있습니다.
- 광학적 왜곡: 광각 렌즈의 기하학적 왜곡이나 대기 영향이 없는 이상적인 조건이 전제되어야 합니다.결론
- 모항성 식별: 별자리 패턴과 물리적 특성이 명확히 구분된다면 가능합니다.
- 촬영 위치 역산: 외계 문명이 정밀한 3D 천문 데이터를 보유한 경우 이론적으로 가능하나, 기술 수준과 데이터 품질에 크게 의존합니다.이 문제의 핵심은 "은하계 지도"의 존재 여부와 계산 역량에 있으며, 인류의 현재 기술로도 이론적 접근이 가능한 만큼 고도 문명에서는 실용화될 수 있습니다.
세상의모든계산기 님의 최근 댓글
1. 왜 검은색이 아닌 다른 색으로 보일까? (제공된 LUT 필터) 제가 제공해 드린 magenta_lens.cube LUT 필터는 540~560nm(녹색-노란색) 파장대의 색상을 '완전히 제거(검은색으로 만듦)'하는 대신, '다른 색상으로 왜곡/변환'하도록 설계되었습니다. * 원리: LUT(Look-Up Table)는 특정 입력 색상(Input RGB)을 미리 정해진 다른 출력 색상(Output RGB)으로 매핑하는 테이블입니다. 이 LUT는 540~560nm에 해당하는 RGB 값들이 들어오면, 검은색(0, 0, 0)이 아닌, 매우 어둡거나 채도가 낮은 특정 색(예: 어두운 올리브색, 갈색 등)으로 변환하라고 지시합니다. * 의도: * 현실적인 물리 필터 시뮬레이션: 실제 고가의 색약 보정 안경도 특정 파장을 100% 완벽하게 차단하지는 못합니다. 빛의 일부를 흡수하고 일부는 통과시키거나 변환하는데, 이 LUT는 그러한 현실 세계의 필터 효과를 더 비슷하게 흉내 냈을 수 있습니다. * 시각적 정보 유지: 특정 색을 완전히 검게 만들면 그 부분의 형태나 질감 정보가 완전히 사라집니다. 하지만 다른 어두운 색으로 대체하면, 색상 정보는 왜곡되더라도 밝기나 형태 정보는 어느 정도 유지되어 전체적인 이미지가 덜 어색하게 보일 수 있습니다. 결론적으로, 스펙트럼 그림에서 해당 대역의 색이 갑자기 '다른 색으로 툭 바뀌는' 현상은, LUT 필터가 "이 파장대의 색은 앞으로 이 색으로 표시해!"라고 강제적으로 지시한 결과이며, 이것이 바로 이 필터가 작동하는 방식 그 자체입니다. 2. 왜 'Color Vision Helper' 앱은 검은색으로 보일까? 비교하신 'Color Vision Helper' 앱은 노치 필터의 원리를 더 이상적(Ideal)이고 교과서적으로 구현했을 가능성이 높습니다. * 원리: "L-콘과 M-콘의 신호가 겹치는 540~560nm 파장의 빛은 '완전히 차단'되어야 한다"는 개념에 매우 충실한 방식입니다. * 구현: 따라서 해당 파장에 해당하는 색상 정보가 들어오면, 어떠한 타협도 없이 그냥 '검은색(RGB 0, 0, 0)'으로 처리해 버립니다. 이는 "이 파장의 빛은 존재하지 않는 것으로 처리하겠다"는 가장 강력하고 직접적인 표현입니다. 2025 11.06 적용사례 4 - 파장 스펙트럼 https://news.samsungdisplay.com/26683 ㄴ (좌) 연속되는 그라데이션 ➡️ (우) 540 이하 | 구분되는 층(색) | 560 이상 - 겹치는 부분, 즉 540~560 nm 에서 색상이 차단? 변형? 된 것을 확인할 수 있음. 그럼 폰에서 Color Vision Helper 앱으로 보면? ㄴ 540~560 nm 대역이 검은 띠로 표시됨. 완전 차단됨을 의미 2025 11.05 빨간 셀로판지로도 이시하라 테스트 같은 숫자 구분에서는 유사한 효과를 낼 수 있다고 합니다. 색상이 다양하다면 빨강이나, 노랑, 주황 등도 테스트해보면 재밌겠네요. 2025 11.05 안드로이드 앱 - "Color Vision Helper" 다운받아 본문 내용을 카메라로 찍어 보니, 본문 프로그램에서는 애매하게 보이던 부분에서도 구분이 완전 확실하게 되네요. 숫자 구분 능력 & 편의성 면에서 압도적이라고 할 수 있겠습니다. 2025 11.05 적용 사례 3 - 색상표 https://namu.wiki/w/%ED%97%A5%EC%8A%A4%20%EC%BD%94%EB%93%9C 적녹 색약 기준에서 필터 후 색깔을 느낌으로 표현하면 녹색 계열이 좀 차분? 묵직? 해지는 느낌 적색 계열이 전반적으로 조화를 이루지 못하고 튀는? 느낌 노랑이가 사라지는 느낌. * 적색 계열에서 글씨가 살짝 안보이는 것은 계조 문제(프로그램 문제)일 수 있겠다는 생각 2025 11.04