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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
> 자동차 회사의 노조가 "노조와 합의 없이 AI로봇을 공장에 들일 수 없다"는 선언을 하고 있어. 위의 내용에 적용하여 해결 방안을 만들어 줘. ✦ 네, 아주 현실적이고 시의적절한 시나리오입니다. 자동차 회사의 노조 선언은 앞으로 여러 산업 현장에서 벌어질 일의 축소판과도 같습니다. 이 문제를 앞서 나눈 대화의 해결 방안에 적용하여, '기업-노조-정부' 3자가 참여하는 '미래 지향적 대타협: AI 전환 파트너십 구축 방안'을 구체적으로 만들어 보겠습니다. 상황 분석: 노조의 선언은 '저항'이 아닌 '협상 요구' 먼저, 노조의 선언을 "기술을 맹목적으로 거부하는 러다이트 운동"으로 해석해서는 안 됩니다. 이는 일자리의 미래와 인간의 존엄성에 대한 조합원들의 지극히 합리적인 '불안'의 표현이자, 변화의 과정에서 소외되지 않고 주체적으로 참여하겠다는 강력한 '협상 요구'입니다. 따라서 해결 방안의 목표는 노조를 억누르는 것이 아니라, 이들을 AI 전환의 가장 중요한 '파트너'로 만드는 것이어야 합니다. 해결 방안: 'AI 전환 파트너십' 3자 협약 모델 이 모델은 '사회적 안전망'과 '산업적 가속 페달'의 원리를 특정 산업 현장에 맞게 구체화한 것입니다. 1. 기업의 역할: '이익 공유'와 '재교육 투자'를 통한 신뢰 구축 기업은 AI 로봇 도입으로 얻게 될 막대한 이익을 독점하는 대신, 그 과실을 노동자들과 공유하고 이들의 미래에 투자하는 모습을 보여주어야 합니다. ① 생산성 향상 이익 공유제 도입: * AI 로봇 도입으로 발생하는 비용 절감액과 생산성 향상분의 일정 비율(예: 20%)을 노사 합의로 'AI 전환 기금'으로 적립합니다. 이 기금은 아래의 재교육 및 전환 배치 프로그램의 재원으로 사용됩니다. ② 대규모 사내 재교육 및 '신(新)직무' 전환 배치: * 단순 조립 라인의 노동자를 해고하는 대신, 이들을 새로운 시대에 필요한 인력으로 재교육하여 전환 배치합니다. 이것이 바로 '기여 인센티브' 개념을 기업 내에서 실현하는 것입니다. * '로봇 유지보수 및 운영 전문가': 현장 경험이 풍부한 노동자들이 로봇의 일상적인 점검, 유지보수, 운영을 책임집니다. * 'AI 시스템 모니터링 및 평가자': 로봇의 생산 데이터를 모니터링하고, 로봇의 움직임이나 작업 결과가 비정상적일 때 이를 식별하고 평가하는 역할을 합니다. (예: "이 로봇의 용접 불량률이 높아지고 있다.") * '공정 데이터 라벨러 및 AI 트레이너': 숙련된 인간 노동자의 정교한 움직임과 문제 해결 과정을 데이터로 기록하고, 이를 AI가 학습할 수 있도록 가공(라벨링)합니다. 이는 AI 로봇의 완성도를 높이는 가장 중요한 '데이터 노동'이며, 기존 노동자들에게 새로운 고부가가치 직무를 제공합니다. 2. 노조의 역할: '저항의 주체'에서 '전환의 주체'로 노조는 고용 안정을 보장받는 대신, AI 도입에 협력하며 조합원들이 새로운 시대에 적응하도록 이끄는 역할을 맡습니다. ① 단계적 AI 도입 협력: * 회사가 제안한 '이익 공유' 및 '재교육' 계획을 신뢰하고, AI 로봇 도입 자체에 대한 반대를 철회합니다. 대신, 가장 위험하거나 반복적인 공정부터 로봇을 도입하는 '단계적 계획'을 회사와 함께 수립합니다. ② 재교육 프로그램 공동 설계 및 운영: * 회사가 제공하는 재교육 프로그램이 실효성이 있는지 감시하고, 현장 노동자들의 눈높이에 맞게 커리큘럼을 공동으로 설계하고 운영합니다. ③ '신(新)직무'에 대한 임금 및 단체 협약 체결: * 'AI 트레이너', '로봇 운영 전문가' 등 새롭게 만들어진 직무에 대한 적정한 임금 수준, 노동 조건, 권익 보호를 위한 새로운 단체 협약을 회사와 체결합니다. 노조의 역할이 '기존 일자리 사수'에서 '미래 일자리의 가치 창출 및 권익 보호'로 진화하는 것입니다. 3. 정부의 역할: '안전망' 제공과 '가속 페달' 지원 정부는 이 대타협이 원활하게 이루어지도록, 기업과 노조 양측 모두에게 인센티브를 제공하고 최후의 안전망을 구축합니다. ① 'AI 전환 투자 세제 혜택' 제공 (가속 페달): * 회사가 'AI 전환 기금'에 출연하는 금액과, 노동자 재교육에 투자하는 비용에 대해 파격적인 세액 공제 혜택을 줍니다. 이는 회사가 노동자를 해고하는 대신 재교육을 선택하도록 유도하는 강력한 당근이 됩니다. ② '전환기 고용보험' 적용 (안전망): * 불가피하게 전환 배치되지 못하는 소수의 노동자들을 위해, 일반 실업급여보다 더 긴 기간 동안, 더 높은 수준의 소득을 보장하는 특별 고용보험 프로그램을 적용합니다. 재취업 및 창업 지원도 병행합니다. ③ 국가적 '기본소득/기여 인센티브' 모델의 시범 사업으로 지정: * 이 자동차 공장의 사례를 국가 전체의 사회 시스템 전환을 위한 중요한 시범 사업으로 지정하고, 재교육 참여자나 신직무 종사자에게 국가 차원의 '기여 인센티브'를 추가로 제공하는 방안을 모색합니다. 결론 이러한 3자 파트너십을 통해, 노조의 선언은 더 이상 '위기'가 아닌 '기회'가 됩니다. 기업은 노사 갈등 없이 안정적으로 미래 경쟁력을 확보하고, 노동자들은 일자리를 잃는 대신 새로운 기술 시대의 주역으로 거듭나며, 정부는 사회적 혼란을 최소화하며 산업 구조 전환을 성공적으로 이끌 수 있습니다. 이는 AI 시대의 갈등을 해결하는 가장 현실적이고 상생 가능한 모델이 될 것입니다. 2026 01.28 은행앱 통합하면서 없어졌나보네요. ㄴ 비슷한 기능 찾으시는 분은 : 스마트 금융 계산기 검색해 보세요. https://play.google.com/store/apps/details?id=com.moneta.android.monetacalculator 2026 01.25 Ctrl+Z 를 이용해 뒤로 돌아기기 Undo 기능이 있는지 살펴보세요. 2026 01.23 쌀집계산기로 연립방정식 계산하기 - 크래머/크레이머/크라메르 공식 적용 https://allcalc.org/56739 3. 'x' 값 구하기 계산기 조작법 목표: x = Dx / D = [(c×e) - (b×f)] / [(a×e) - (b×d)] 계산하기 1단계: 분모 D 계산 (메모리 활용) 1 * 1 M+ : 메모리(M)에 1를 더합니다. (현재 M = 1) -0.1 * -0.2 M- : 메모리(M)에서 0.02를 뺍니다. (현재 M = 0.98 = 0.98) 이로써 메모리(MR)에는 분모 0.98가 저장됩니다. 2단계: 분자 Dx 계산 후 나누기 78000 * 1 : 78000를 계산합니다. = : GT에 더합니다. -0.1 * 200000 : -20000를 계산합니다. ± = : 부호를 뒤집어 GT에 넣습니다. // sign changer 버튼 사용 GT : GT를 불러옵니다. GT는 98000 (분자 Dx) 값입니다. ÷ MR = : 위 결과(98000)를 메모리(MR)에 저장된 분모 D(0.98)로 나누어 최종 x값 100,000를 구합니다. 4. 'y' 값 구하기 계산기 조작법 목표: y = Dy / D = [(a×f) - (c×d)] / [(a×e) - (b×d)] 계산하기 1단계: 분모 D 계산 (메모리 활용) 'x'에서와 분모는 동일하고 메모리(MR)에 0.98가 저장되어 있으므로 패스합니다. 2단계: 분자 Dy 계산 후 나누기 GT ± = : GT를 불러오고 부호를 뒤집어 GT에 더합니다. GT가 0으로 리셋됩니다. 【AC】를 누르면 M은 유지되고 GT만 리셋되는 계산기도 있으니 확인해 보세요. 1 * 200000 : 200000를 계산합니다. = : GT에 더합니다. 78000 * -0.2 : -15600를 계산합니다. ± = : 부호를 뒤집어 GT에 넣습니다. GT : GT를 불러옵니다. 215600 (분자 Dy) 값입니다. ÷ MR = : 위 결과(215600)를 메모리(MR)에 저장된 분모 D(0.98)로 나누어 최종 y값 220,000를 구합니다. x, y 값을 이용해 최종 결과를 구합니다. 2026 01.18 크레이머 = 크레머 = 크라메르 공식 = Cramer's Rule https://allcalc.org/8985 2026 01.18