우주 사진에서
별을 찾는 방법.
한 장의 사진에서 시작해, 같은 하늘을 여러 시점에 관측한 NASA 자료를 분석합니다.
픽셀을 분석하고 별 후보를 검증하는 학생 연구 프로젝트입니다.
가상 사진에는 정답 좌표가 있어 점수를 계산할 수 있습니다. 실제 사진은 별 후보만 탐지합니다.
별 자동 스캐너 / 하늘 영역·점광원 분석
사진 적합성 확인 → 하늘 영역 선택 → 인공광 의심 제거 → 별 후보 신뢰도 비교
분석 데이터를 준비하고 있습니다.
같은 하늘, 여러 장의 사진 / 별 후보 검증
같은 별 영역을 연속 촬영한 2~6장을 위치 정렬한 뒤 합성합니다. 한 장에만 생긴 노이즈를 줄이고 반복되는 별 후보를 확인합니다.
예제 사진 또는 같은 하늘 사진을 선택하세요.
같은 위치에 반복되는 별빛 신호는 남기고, 매번 위치가 달라지는 센서 노이즈는 중앙값 합성으로 줄입니다. 사진 사이의 작은 평행 이동은 공통 별의 좌표 차이로 추정합니다. 단, 여러 사진에서 보인다고 실제 별로 확정되는 것은 아닙니다.
광도 곡선 / 외계 행성 시뮬레이션
행성이 별 앞을 지날 때 발생하는 빛의 감소를 시간에 따라 확인합니다.
NASA TESS 실제 관측 광도 곡선
위의 행성 애니메이션과 곡선은 물리 모델 시뮬레이션입니다. 아래 그래프는 NASA MAST TESSCut의 실제 관측 사진에서 추출한 상대 밝기입니다. 같은 별의 관측값을 비교할 수 있지만, 이 곡선만으로 외계 행성인지 식쌍성인지 확정할 수는 없습니다.
HTML을 더블클릭해서 실행하면 NASA API 자동 통신이 제한될 수 있습니다. 02번의 「NASA 공식 TESSCut 사이트 열기」를 이용한 뒤 여기에서 ZIP을 열면 05번 실제 광도 곡선에도 바로 반영됩니다.
아직 실제 관측 데이터를 불러오지 않았습니다. 02번에서 NASA 데이터를 불러오거나 이곳에서 FITS ZIP을 선택하세요.
자료 출처: NASA/STScI MAST TESSCut ↗. NASA 외계 행성 목록의 공전 주기·반지름은 실제 카탈로그 수치지만, 그 수치로 계산한 위 시뮬레이션은 실측 광도 곡선이 아닙니다.
코사인 파형과 실제 식현상은 다릅니다.
계획서의 L(t) = L₀ − A cos(2πt/T)는 주기성을 이해하기 위한 수학적 비교 모델입니다. 실제 외계 행성 식현상에서는 행성이 별 앞에 있을 때만 밝기가 감소하며, 감소율은 두 원의 겹친 면적과 관련됩니다.
우주 탐사 미션 / 숨겨진 별 찾기
조절할 때마다 탐지 결과가 즉시 바뀝니다. 원본 사진과 임계치 통과 픽셀을 비교해 최고 점수를 찾아보세요.
01 별 스캐너에서 불러온 NASA APOD 사진을 이용하거나, 직접 내려받은 실제 천문 사진을 올려서 별 후보를 찾을 수 있습니다. 실제 사진에는 정답 별 목록이 없으므로 F1 점수는 표시하지 않습니다.
청록색은 설정한 밝기 임계치를 넘은 픽셀입니다. 노이즈 필터와 임계치를 바꾸면 이 화면도 즉시 변합니다. 최소 연결 픽셀 수는 위 사진의 탐지 결과에 반영됩니다.
첫 번째 별 탐지를 진행해 보세요. 정답은 가상 데이터에만 제공됩니다.
게임 점수도 실제 과학적 평가 방법을 사용합니다.
정답 위치가 알려진 가상 이미지에서 탐지된 별과 정답의 좌표를 비교해 정밀도(precision), 재현율(recall), F1 점수를 계산합니다. 실제 NASA 사진에는 정답 좌표가 없으므로 점수를 바로 매길 수 없습니다.
나만의 관측 도감 / 별 후보 기록
별 자동 스캐너와 탐사 미션에서 찾은 별 후보의 좌표와 밝기를 기록하세요.
저장된 기록은 이 브라우저의 로컬 저장소에만 남으며 다른 기기와 자동 동기화되지 않습니다. 새 천체 발견으로 인정되는 기록은 아닙니다.
아직 저장한 별 후보가 없습니다. 스캐너에서 탐지된 별 옆의 ☆ 저장을 눌러 보세요.
좌표와 픽셀 밝기가 별의 특징을 설명합니다.
이미지의 각 픽셀은 (X, Y) 좌표와 밝기 정보를 가집니다. 연결된 밝은 영역을 묶고 밝기에 가중치를 주어 중심을 구합니다. 이 도감은 천체 목록이 아니라 이미지 기반 별 후보의 관측 메모입니다.