별빛 기록에서 블랙홀의 흔적을 찾는다

블랙홀 헌터스는 별의 밝기 기록에서 눈에 잘 띄지 않는 신호를 찾는 시민과학 프로젝트다. 연구진은 NASA의 외계행성 탐사 위성 TESS가 수집한 관측 자료를 활용하고, 자원봉사자들의 분류 결과와 알고리즘을 결합해 분석 대상을 좁혀 간다. 다만 그래프에서 흥미로운 패턴을 발견했다고 해서 곧바로 블랙홀을 확인한 것은 아니다. 후보 신호에는 후속 분석이 필요하다. 1718

별빛이 반복해서 밝아지는 순간을 찾는다

블랙홀 헌터스가 찾는 현상은 쌍성계에서 일어나는 **중력 자기렌즈(gravitational self-lensing)**다. 쌍성계를 거의 옆에서 바라보는 방향으로 관측할 때, 어두운 동반 천체가 눈에 보이는 별 앞을 지나며 중력으로 별빛을 휘게 하고 확대할 수 있다. 이때 나타나는 밝기 변화는 한 번에 그치지 않고 쌍성계의 공전 주기에 맞춰 반복될 수 있다. 18

연구자들은 별의 밝기가 시간에 따라 어떻게 달라지는지 나타낸 ‘광도곡선’에서 이 반복 신호를 찾는다. 프로젝트는 자원봉사자들이 어떤 모양을 살펴봐야 하는지 익힐 수 있도록 가상 사례도 제공한다. 다만 이런 현상은 드물다. 프로젝트 FAQ는 당시까지 블랙홀의 자기렌즈 현상으로 확정된 사례가 없었다고 설명한다.

사람의 분류와 알고리즘을 함께 활용

블랙홀 헌터스는 시민과학 플랫폼 주니버스(Zooniverse)에서 운영된다. 참여자는 온라인 안내를 따라 광도곡선을 분류하며, 연구진은 TESS 자료를 바탕으로 탐색을 진행하고 다른 관측 자료도 살펴볼 계획을 설명해 왔다. 1718

자원봉사자들의 분류는 연구자의 분석을 대신하는 것이 아니라 검색 과정에 보탬이 되는 자료다. 2026년 4월 연구자 애덤 맥매스터는 참여자들이 총 760만 건의 분류를 제출했다고 밝혔다. 그는 더 정교한 시뮬레이션과 이 분류 결과를 활용해 광도곡선을 사전 선별하는 알고리즘을 개발하고 있으며, 이를 통해 유망한 후보를 추리는 데 도움을 얻으려 한다고 설명했다.

주니버스 프로젝트 정보에 따르면 블랙홀 헌터스는 2021년 10월 26일 시작됐다. 팀에는 애덤 맥매스터, 휴 디킨슨, 매슈 미들턴 등이 참여하며, 사우샘프턴대와 오픈대학교, 플랫아이언연구소 연구진이 협력한다. 사우샘프턴대는 2024년 지원금이 미들턴·맥매스터와 디킨슨의 협력 및 자원봉사자 모집을 뒷받침했다고 소개했다. 17

힉스 헌터스가 보여준 것, 그리고 보여주지 않은 것

힉스 헌터스는 블랙홀 헌터스와는 다른 과학 문제를 다룬 프로젝트다. 참여자들은 대형강입자충돌기(LHC)의 ATLAS 실험에서 얻은 충돌 이미지를 살펴보고 **중심에서 벗어난 정점(off-centre vertex)**을 찾았다. 이는 입자의 궤적이 충돌의 중심점이 아닌 다른 곳에서 시작된 것처럼 보이는 흔적이다. 입자가 이동한 뒤 붕괴했을 가능성을 살펴보는 단서가 될 수 있지만, 이미지의 특이한 표시 하나만으로 새로운 입자가 발견됐다고 할 수는 없다. 10

이 프로젝트를 분석한 연구는 비전문가 자원봉사자들이 장수명 입자의 붕괴와 그 밖의 특이한 특징을 얼마나 잘 찾아내는지 살펴봤다. 연구 대상 자료에서 자원봉사자들의 식별 효율과 오탐률은 ATLAS 알고리즘과 비슷한 수준이었다. 참여자들은 추가로 살펴볼 만한 예상 밖의 특징이 있는 사건도 표시했다. 3

옥스퍼드대는 힉스 헌터스에 170여 개국에서 4만 2,280명이 참여했으며, 이후 분석 단계에는 영국의 학교 학생들도 참여했다고 전한다. 이는 힉스 헌터스의 참여 규모다. 블랙홀 헌터스의 분류 건수와 혼동해서는 안 되며, 시민과학자가 모든 과학 과제에서 알고리즘보다 뛰어나다는 뜻도 아니다. 4

시민과학이 보탤 수 있는 역할

두 프로젝트는 시민과학자들이 방대한 자료를 살펴보고 연구자가 더 들여다볼 만한 패턴을 표시하는 데 기여할 수 있음을 보여준다. 힉스 헌터스 연구는 특정한 이미지 분류 과제에서 사람과 알고리즘의 성과를 비교했다. 블랙홀 헌터스는 전혀 다른 천문 관측 자료를 대상으로 자원봉사자들의 분류, 시뮬레이션, 알고리즘을 함께 활용하고 있다. 두 경우 모두 후보를 발견하는 일과 과학적 검증을 마치는 일은 별개다. 318