빛으로 말하는 외계 조명- 외계 문명이 만든 빛곡선 분석 알고리즘
외계 인공조명 탐색 – AI가 찾는 ‘밤에 빛나는 행성’
우주 어딘가, 외계 문명이 만든 인공광이 반짝이고 있을지도 모릅니다. 새로운 기술 탐사(Technosignature) 분야에서는 이런 빛을 지구 밖 문명의 흔적으로 해석하고 있습니다. 특히 빛 곡선(light curve) 내에서 인위적 조명을 구분하려는 알고리즘에 AI가 중요한 역할을 하고 있습니다.
인공조명이란 무엇인가?
Technosignature(기술적 흔적)은 과거 또는 현재 외계 문명 존재를 과학적으로 입증할 수 있는 인공적 현상을 말합니다. 이 중 인공 조명은 도시, 도로망, 산업 설비 등에서 발생할 가능성이 있는 빛 신호로, 행성의 밤면에서 자연광과 구별되는 스펙트럼 특성을 가질 수 있습니다.
이는 예를 들어 LED나 나트륨등에서 방출되는 특정 파장의 빛처럼 비자연적인 색 온도를 보일 수 있고, 주기적이지 않거나 자전과 무관하게 지속적이고 분포적인 광원 패턴을 나타낼 수 있습니다. 지구의 경우 도시 불빛은 위성 사진에서도 쉽게 식별되며, 이와 유사한 문명의 징후를 외계 행성의 빛 곡선(light curve)에서 추출하려는 연구가 활발히 진행 중입니다.
최근에는 이러한 인공조명의 탐색이 ‘야간면 광도 분석’이라는 새로운 분야로 확장되고 있으며, 도시 규모 이상의 에너지 소비가 있는 행성에서는 별빛 반사 외에 독립된 인공광 분포를 보여줄 가능성이 있다고 여겨집니다.
이처럼 인공조명은 외계 문명 탐색에서 가장 현실적이면서도 검출 가능성이 높은 기술적 지표 중 하나로 평가받고 있습니다.
어떤 데이터를 분석하나?
빛 곡선(light curve)은 별의 빛 강도 변화를 시간에 따라 기록한 데이터입니다. AI는 이 데이터에서 규칙적인 트랜짓 외의 불규칙성, 예컨대 밤면의 미세한 인공광 변화를 탐지합니다. 가령, Proxima b의 경우 LED 조명과 유사한 인공광이 전체 Stellar flux의 5%만 차지해도 제임스 웹 망원경(JWST)으로 검출 가능하다는 연구도 있습니다.
이러한 탐지를 위해 AI는 수천 개의 시간-광도 데이터 포인트를 학습하며, 트랜짓 패턴 이후에도 잔류하는 광세기 이상 신호나 주기성 없는 광도 변화를 비지도 학습으로 분류합니다. 특히 인공광은 도시의 전력 소비 패턴처럼 밤에 일정한 주기를 보일 가능성이 있으며, AI는 이 점을 활용해 자연적인 발광(예: 화산 활동, 대기 발광)과 구분하려 합니다.
최근에는 광학 뿐 아니라 적외선 스펙트럼 데이터까지 함께 분석하는 연구가 진행되고 있으며, 이는 대기 흡수와 반사광 사이의 미세한 변조를 더 정확하게 해석할 수 있게 해줍니다. 이처럼 빛 곡선은 단순한 밝기 변화 기록을 넘어, 외계 행성의 '밤의 표정'을 파악할 수 있는 핵심 데이터로 진화하고 있습니다.
AI는 어떻게 분석하는가?
AI 알고리즘, 특히 신경망(CNN, RNN)은 다음과 같은 방식으로 작동합니다:
- 대량의 빛 곡선 데이터를 학습해 정상 패턴과 이상 패턴 구별
- 인공광 특유의 스펙트럼 신호, 도시 조명 주기 패턴 탐지
- 기계학습 기반 이상치(anomaly) 탐지로 잠재적 인공 조명 후보 분류
이처럼 AI 기반 빛 곡선 분석 기술은 기존 수동 분석보다 탐지 속도 및 민감도 모두 향상되었다는 평가입니다.
더 나아가, 최신 연구에서는 Transformer 기반의 시계열 예측 모델이 사용되고 있으며, 이는 복잡한 빛의 진동 패턴과 장기적 트렌드를 동시에 분석할 수 있게 해줍니다. 이러한 알고리즘은 단순히 데이터를 필터링하는 데 그치지 않고, 행성 자전주기, 대기 조건, 별빛 반사량까지 고려한 다변수 통합 모델로 발전하고 있습니다.
또한 강화학습(RL) 기반 시스템은 탐지 임계값을 스스로 조절해 가짜 양성(False Positive)을 줄이는 데 효과적입니다. 이처럼 AI는 데이터의 복잡성과 희귀성을 극복할 수 있는 유일한 분석 도구로 자리잡고 있으며, 향후 더 많은 공개 천문 데이터셋과 결합되어 외계 문명 탐색의 정밀도를 높이는 핵심 기술이 될 것입니다.
실제 적용과 실험 계획
현재 TESS, Kepler, 미래에는 LUVOIR와 같은 차세대 망원경으로 수집되는 빛 곡선을 AI로 분석해 빛 변화의 미묘한 패턴이 실제 인공 조명인지 탐색하는 연구가 진행 중입니다. 이와 함께 Breakthrough Listen처럼 공개 데이터 기반 시각화와 시민 참여 프로젝트도 확대되고 있습니다.
정리하며 - 밤에 빛나는 우주를 상상하다
AI 기반 빛 곡선 분석은 전통적인 생명 탐사(생화학적 흔적)가 아닌, 문명 신호로 접근하는 완전히 새로운 시각입니다. 기술의 발전으로 가까운 미래에는 “밤에도 빛나는 행성”을 발견하는 날이 올지도 모릅니다.