英워릭대 연구팀, 거짓 신호 분석하는 머신러닝 알고리즘 구축
효율적이고 빠른 분석으로 新행성 50개 발견

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[데일리포스트=최율리아나 기자] 영국 워릭대학 연구팀이 머신러닝 알고리즘으로 50개의 행성을 발견했다고 보고했다. 머신러닝을 이용해 새로운 행성을 발견한 것은 천문학 사상 처음이다. 

논문은 영국 왕립천문학회 월간보고(Monthly Notices of the Royal Astronomical Society)에 게재됐다. 

ⓒ 데일리포스트 이미지 출처=영국 왕립천문학회 월간보고

태양처럼 스스로 빛을 내는 항성은 상대적으로 쉽게 관측할 수 있지만 행성은 발견하기가 쉽지 않다.

새로운 행성은 "행성이 항성의 앞을 가로 질러 빛을 차단했을 때의 휘도 변화"를 확인해 발견하는데, 관측 카메라 오류와 중력 간섭에 의해 잘못 판단할 가능성도 있다. 따라서 망원경이 전송한 데이터가 실제 새로운 행성이 맞는지 오랜 시간을 들여 추가연구를 해야 했다.

워릭대학 연구팀은 케플러 우주망원경과 미국항공우주국(NASA)의 우주 망원경 테스(TESS)로 수집한 방대한 관측자료에서 새로 개발한 머신러닝 알고리즘을 통해 데이터 상의 밝기 변화가 진짜 행성에 의한 것인지, 아니면 단순한 감지 오류인지 확인하는 작업을 진행했다.

우주 망원경 테스(TESS) ⓒ 데일리포스트 이미지 출처=NASA

이후 알고리즘이 행성으로 판단한 데이터를 망원경으로 다시 관찰해, 최초로 50개의 행성을 확인하는데 성공했다. 이번에 발견된 행성은 공전주기가 1일부터 200일까지이며 크기는 지구와 비슷한 수준에서 지구의 4배 미만 정도의 직경을 가진 해왕성 정도까지 다양하다. 

워릭대학 물리학부의 데이비드 암스트롱 교수는 "지금까지 행성으로 의심되는 데이터를 머신러닝을 이용해 확률적으로 검증한 사례는 존재하지 않는다. 인공지능을 통한 데이터 검증은 향후 TESS나 PLATO와 같은 우주 망원경과 대등한 방법이 될 수 있다"고 말했다.  

또한 암스트롱 교수는 "지금까지 발견된 행성의 약 30%가 한 가지 방법으로 검증된 것으로, 이는 이상적인 것은 아니다. 검증을 위해서는 새로운 방법의 개발이 바람직하다. AI 알고리즘이라면 수 만 건의 데이터를 한 번에 분석해, 실행 프로세스를 가속화시킬 수 있다"고 언급했다.

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