캐나다·미국 등 5개국 연구팀
우주에서 오는 비정상적 신호
AI 이용 걸러내는 방법 개발
외계 생명체·천체 연구에 활용

“슬픈 광경이다. 저곳에도 누군가 살고 있다면 얼마나 많은 비극과 어리석음이 있을 것인가. 저곳들에 아무도 살고 있지 않다면 이 얼마나 심각한 공간 낭비인가.”

영국의 비평가이자 역사학자 토머스 칼라일(1795~1881)은 ‘여러 세계들에 관하여’라는 글에서 밤하늘의 반짝이는 별들을 보며 느낀 감정을 이렇게 표현했다.

이런 인문학적 궁금증은 천문학자들의 관심으로 이어졌다. 외계 문명의 숫자를 추정하는 ‘드레이크 방정식’을 만든 프랭크 드레이크 박사 주도로 시작한 외계 지적생명체탐사(SETI) 프로젝트, 영국 왕립학회 주도의 새로운 외계 생명체 탐사프로젝트 ‘돌파구 계획’(Breakthrough Listen Project)이 대표적이다.

우주로 위성을 쏘아 올리고 심우주를 관측하는 기술을 확보하면서 외계 문명 탐사 노력은 가속화됐다. 1977년 발사돼 외계인들과 만났을 때 지구 문명과 환경에 대해 알리기 위한 ‘골든 레코드’가 실린 채 태양계를 벗어나 성간(Interstellar) 여행 중인 미국의 보이저호가 그 시작이다. 지상에서는 외계 문명이 보내고 있을지 모르는 신호를 포착하는 한편 지구 환경과 비슷한 외계 행성을 찾고 있다.

이런 상황에서 캐나다 토론토대 수학과와 미국 SETI 연구소를 중심으로 몰타, 호주 과학자들까지 포함된 국제 공동 연구팀은 인공지능 기계학습 방법을 이용해 우주에서 오는 비정상적 신호를 걸러내는 방법을 개발했다고 1일 밝혔다.외계 생명체 탐사는 물론 다양한 천체 연구에 활용될 수 있는 이번 연구 결과는 천문학 분야 국제학술지 ‘네이처 천문학’ 1월 31일자에 실렸다. 이번 연구를 수행한 피터 마 SETI 연구소 연구원은 토론토대에서 수학과 물리학을 전공하는 학부생임에도 천문학 분야에 딥러닝 기술을 적용해 다양한 국제 연구프로젝트에 주도적으로 참여하고 있는 것으로 알려져 있다.

SETI와 돌파구 계획은 호주 파크스 전파망원경, 미국 그린 뱅크 전파망원경을 이용해 관측한 데이터들을 근거로 하고 있다. SETI와 돌파구 계획은 우주에서 날아오는 인공적인 신호를 감지하기 위해 수십년 동안 전파망원경으로 하늘을 관찰했다. 이렇게 얻은 빅데이터에서 자연 신호와 인공신호를 구분해 내는 것은 쉽지 않다. 더군다나 자연 신호에 인간이 만들어 낸 전파신호까지 간섭하는 경우도 적지 않아 분석은 더 복잡해진다.

연구팀은 미국 그린 뱅크 전파망원경으로 820개 별을 480시간 이상 관측해 얻은 빅데이터를 인공지능으로 재분석했다. 인공지능은 1억 1500만개의 데이터 조각을 분석해 약 300만개의 주목할 만한 신호를 1차로 식별해 냈다. 이를 2차 분석한 결과 2만 515개의 신호로 추려 냈다. 다시 인간 연구자와 인공지능이 이 신호들을 분석한 결과 그전에는 발견하지 못했던 8개의 관심 신호를 구분해 내는 데 성공했다. 연구팀에 따르면 자연발생 우주 신호가 아닌 인공신호로 판별됐지만 이후에 추가로 관측하지는 못했다.

피터 마 연구원은 “SETI나 돌파구 계획에서 확보되는 우주 신호 데이터는 상상할 수 없을 만큼 방대하기 때문에 이를 분석하는 일도 상당한 시간과 노력이 필요하다”며 “이번 연구는 인공지능이 우리가 원하는 결과를 빠르게 분석해 낼 수 있게 해 준다는 것을 확인할 수 있게 해 줬다”고 설명했다.