By RAMIN SKIBBA, WIRED US

영향력이 있는 어느 한 연구 단체가 외계 문명사회가 존재한다는 징조를 위한 새로운 우주 연구 사례를 제시했다. 연구팀은 현재 연구 방식이 인간 중심적 사고에 편향되었으며, 이제는 데이터 기반 머신러닝 기법을 최대한 활용할 때라고 주장한다.

2023년 8월 30일(현지 시각), 과학자 22명으로 구성된 연구팀은 우주 문명사회 연구 분야가 새로이 사용 사례가 적었던 툴을 더 나은 방향으로 사용하도록 맞선다. 주로 망원경 조사와 카탈로그를 채굴할 수 있는 컴퓨터 알고리즘부터 주목하지 못한 천체 물리학 변수 감지까지 더 나은 활용 사례로 언급했다. 변칙이 있을 때는 인위적인 천체나 현상(외계 생명체)의 기원을 지목할 수 있을 것이다. 예를 들어, 지구 대기의 염화불화탄소(chlorofluorocarbon)와 질소산화물(nitrogen oxide) 스모그와 같은 산업오염 징조일 수 있다. 과학계는 언젠가 다이슨 스피어(Dyson sphere)에서 잉여 열이 방출되는 신호를 감지할 수도 있다. 다이슨 스피어는 외계 문명사회가 태양계를 활용하고자 천체 주변에 건설했을 수도 있는 가상의 거대한 구이다.

캘리포니아대학교 공과대학 교수이자 연구 논문 제1 저자 중 한 명인 조지 조고브스키(George Djorgovski) 교수는 “이제 모든 파장에서 우주를 연구하고, 하늘의 다양한 영역을 반복하여 조사한 내용을 다룬 다양한 데이터를 수집했다. 그동안 하늘을 관측하면서 많은 정보를 얻은 적이 없다. 이제는 천체를 탐색할 툴을 보유했다. 특히, 머신러닝 기법은 재빨리 발견하기 쉽지 않은 천체를 발견할 기회를 준다. 하지만 여러모로 다양한 색상이나 행동 시간 등 눈에 띄는 정보가 발견된다”라고 말했다. 예를 들어, 일정한 파장에서 스치거나 유독 밝은 천체가 포함될 수 있다. 혹은 비정상적으로 빠르거나 설명할 수 없는 경로로 궤도를 도는 천체에도 주목할 수 있다.

물론, 대다수 시간과 데이터 이상치는 결국에는 장비 오류와 같은 일상적 문제로 설명할 수 있다. 간혹 새로 발견한 것을 발표하지만, 천체나 퀘이사(quasar), 초신성 폭발 등 과거 관측되지 않은 천체 물리학적 요소를 더 많이 발표한다. 연구팀이 중요한 이점을 얻을 수 있다고 주장하는 접근 방식이다. 발생한 일을 떠나 항상 무언가를 알아낸다. 어떠한 상황이든 무언가를 알게 된다. 보고서는 “외계 문명사회를 찾으려는 모든 수색 활동은 외계인을 발견하지 못해도 흥미로운 결과를 가져오도록 계획해야 한다”라는 천체 물리학자 프리만 다이슨(Freeman Dyson)의 발언을 인용했다. 

프로젝트는 캘리포니아주 패서디나 소재 캘리포니아공과대학 켁 우주연구소(Keck Institute for Space Studies)에서 개최된 2019년 주요 워크샵으로 사작했다. 워크샵에는 주로 캘리포니아공과대학과 미국 항공우주국(NASA)의 제트추진연구소(Jet Propulsion Laboratory) 소속인 일부 천문학자 팀과 행상 과학자가 참석했다. 펜실베이니아 주립대학교 외계 행성 및 서식 세계 센터(Center for Exoplanets and Habitable Worlds) 연구원인 제이슨 라이트(Jason Wright)와 돌고래 소통 전문가인 데니스 헤르징(Denise Herzing)도 워크샵에 참석했다. 라이트 연구원은 인간이 아닌 생명체와의 소통 전문가라는 점에서 워크샵에 합류하게 되었다.

외계 기술 흔적(technosignatures) 추적은 우주생물학과는 관련이 있지만, 주로 반드시 외계 생명체가 서식 중이지 않아도 서식 가능한 행성을 찾는 포괄적인 연구를 한다. 우주 생물학자는 이미 알려진 바와 같이 액체 표면의 물과 산소, 이산화탄소, 메탄, 오존 등 화학 성분이 포함된 대기를 생명체가 서식할 때 필요한 요소라고 본다. 보통 탐사 결과는 박테리아나 조류, 타디그레이드 등 매우 간단한 생명 형태의 증거를 포함한다. 제임스 웹 우주 망원경은 행성 대기 분광학 실현과 메탄과 이산화탄소가 포함된 K2-18b, 수증기가 포함되었음을 의미하는 GJ 486 b와 같이 성과를 기대할 수 있을 만한 표현을 구상하면서 천문학팀이 연구 과정에서 진전을 거두도록 한다.

기술 흔적 추적은 우연이든 의도적으로 접촉을 위한 것이든 첨단 외계 문명신호에서 전송했을 수도 있는 라디오 신호 추적과는 다르다. SETI라는 표현으로도 알려진 외계 생명체 정보 수색은 일반적으로 앨런 망원경 집합체(Allen Telescope Array)와 그린뱅크 관측소 등 (Green Bank Observatory) 전용 라디오 망원경을 사용하여 다양한 주파수에서 하늘의 일부분을 스캔하는 과정을 포함한다. 
 
그러나 조고브스키 교수와 몇몇 동료는 편견 때문에 외계 문명사회 연구 과정이 난항을 겪을 것을 우려한다. 외계인의 외관과 외계인이 개발한 기술, 행성에서 서식하게 된 방법, 외계 문명신호가 방출한 신호 등 외계인과 관련하여 그동안 인식된 개념과 같은 편견 때문이다. 연구팀은 다른 요소는 탄소와 물을 바탕으로 화학 반응을 일으킬 가능성이 없고, 인간 사회에서는 익숙하지 않은 사용 사례가 존재할 수 있다고 언급했다. 조고브스키 교수는 “과거, 외계 지능 생명체를 찾으려는 연구는 라디오에 초점을 맞추어 진행됐다. 개인적으로 라디오를 이용한 외계 생명체 발견 연구가 회의적으로 보았다. 기본적으로 고등 문명사회가 신호를 보내고자 하고, 지구에서 20세기 중반에나 사용했을 법한 기술을 외계 문명사회에서 사용할 것으로 예상하는 방식으로 이해하려 하기 때문이다”라고 말했다. 그 예시로 세계 1차 대전과 세계 2차 대전이 발발한 시기이자 화성 생명체의 모습 추측을 촉발한 다른 소설 작품이 등장한 20세기 초반을 언급했다. 이어, 니콜라 테슬라(Nikola Tesla), 토마스 에디슨(Thomas Edison), 굴리엘모 마르코니(Guglielmo Marconi) 모두 화성에서 신호를 감지했다. 그러나 지구 대기를 관통할 수 없는 낮은 주파수에서 발생한 라디오 잡음으로 밝혀졌다.

라디오 SETI를 더 낙관적으로 본다. 캘리포니아 마운틴뷰 SETI 연구소 천문학자이자 연구 논문 공동 저자 중 한 명인 소피아 셰이크(Sofia Sheikh)는 연구는 다른 연구팀과의 경쟁이 아닌 새로운 데이터 기반 접근 방식과 함께 보완 형태로 진행되어야 한다고 주장했다. 이후 셰이크는 “우주는 넓기 때문에 외계 문영사회 연구 분야가 매우 중요한 입지를 차지할 것으로 기대한다. 어찌 되었든 발견할 확률이 더 높은 것과 연구할 가치가 있는 것을 발견하면서 외계 문명사회 연구 기회를 높일 수 있다”라고 말했다.

셰이크는 보고서를 연구원의 작업이 공동의 목표 달성을 향하도록 도울 유용한 자원이라고 평가했다. 따라서 익숙하지 않은 데이터 세트나 코드로 각자의 비정상적 감지 알고리즘을 깊이 살펴볼 방법을 찾을 때 새로운 것을 재구성하지 않는다. 지난 10년간 셰이크 연구팀은 NASA 케플러(Kepler)와 TESS 우주 망원경, 유럽 우주국의 가이아(Gaia), 국립 과학재단의 자금을 지원받은 즈위키 트랜시엔트 퍼실리티(Zwicky Transient Facility) 등의 광학 및 적외선 데이터 카탈로그를 최대한 활용했다. 또한, 칠레 북부 지역에서 건설 중인 베라 루빈 관측소(Vera Rubin Observatory)도 활용하고자 한다. 해당 관측소는 은하계 천체 100억 가지와 태양계 천체 수백만 개의 데이터를 축적했다.

하늘 지도를 그리면서도 가장 희미한 천체를 포함하는 기존 천체 조사가 이전 조사의 초점이었다. 그러나 비교적 최근 진행된 외계 문명사회 발견 연구는 이른바 ‘시간-영역 조사’이사. 천문학자가가 여러 차례 하늘 지도를 덧대고, 시간에 따른 기능 변화를 보기 위한 연구이다. 연구 보고서 작성 과정에 참여하지 않은 워싱턴대학교 천문학자 제임스 데이븐포트(James Davenport) 박사는 “다시 망원경을 가지고 돌아온다면, 하늘이 변하지 않는 모습이나 고정되지 않은 모습을 보게 될 것이다. 하늘의 천체가 진동하고, 움직이면서 계속 일정 방향을 오가는 것을 볼 수 있다”라고 주장했다. 바로 중요한 데이터를 산출할 수 있는 수치를 반복하여 얻는 이유이다. 데이븐포트는 “많은 것이 분 단위, 시 단위 그리고 연 단위로 바뀐다”라고 말했다.

데이븐포트는 보고서 저자의 하늘 반복 조사로 얻은 데이터 그리기와 같은 데이터 기반 기법이 사막에서 바늘을 찾는 데 도움이 될 것이라고 동의한다. 이번 연구에서는 지능적 생명체가 서식하는 또 다른 세계를 찾는 일에 도움이 될 것이라는 의미이다. 데이터 기반 기법은 먼 천체 간 빛의 곡선을 연구하여 예상한 것보다 다른 행동이 발생했는가 확인한다. 혹은 태양계가 아닌 다른 곳에서 등장했을 수도 있는 태양계를 떠도는 천체의 궤도 변수를 연구할 수 있다. 머신러닝 툴은 감독되지 않은 학습을 포함한다. 컴퓨터 알고리즘이 특정 파장의 천체나 퀘이사 밝기와 같은 정보 변수를 분석한다.

어떤 비정상적 변수가 학계의 관심을 끌어 모으거나 실제 외계 기술의 징조를 드러낼 수도 있을지는 알아내기 어렵다. 일례로, 2017년, 담배 형태의 천체인 오우무아무아(Oumuamua)가 등장했다. 오우무아무아는 소행성처럼 보이기도 하고, 혜성처럼 보였으며, 태양계 전체를 향해 돌진했다. 하버드 천체 물리학자 아비 로엡(Avi Loeb)이 비정상적으로 빠른 속도로 이동하는 궤도를 우주선이라고 설명할 수 있다고 주장하면서 논란이 촉발되었다. 2023년 3월 발표된 어느 한 신규 논문은 오우무아무아가 외관은 이상하고, 꼬리가 없는 데다가 수소를 방출하면서 속도를 높이지만, 혜성이라고 주장했다. 오우무아무아라는 과학계에서 관심을 끌어 모은 이례적인 천체이다. 그와 동시에 데이터 기반 연구가 더 많은 천체 연구에 적용되었다.

새로운 기술 흔적 보고는 우주 문명사회 연구 전환의 상당수 신호가 바뀌지 않았음을 시사한다. 그러나 다양한 관점과 전문 지식을 갖춘 과학자가 포함되어 진행되는 연구가 증가한다는 사실을 알 수 있다. 연구 보고서 작성에 참여하지 않은 조지메이슨대학교 컴퓨터 사회 과학자 아나마리아 베리아(Anamaria Berea)는 새로운 툴을 이용해 그동안 다른 목적으로 수집한 데이터세트를 탐색할 가치가 있다고 평가했다. 흥미로운 이례적 사례를 발견하고자 하는 바람도 전했다. 베리아는 “10년, 20년 전까지는 AI가와 컴퓨터 기술이 대거 발전하지 않았다. 이제는 보관된 과거 데이터를 사용할 수 있다”라고 말했다.

기술 흔적은 연구 분야의 인기 주제이다. 하지만 여전히 계속 자금이 부족한 소규모 연구 영역을 추가로 구성한다. 브레아는 실제 외계 생명체가 아닌 비정상적 상황을 파악하는 데이터 기반 접근 방식의 보조 과학이 외계 문명사회 연구 영역의 발전을 가져오고, 더 정당한 연구 분야라는 인상을 줄 것으로 본다. 반면, 연구 보고서를 발행한 연구팀은 인류 이외 다른 생명체가 우주에 존재할 가능성이라는 인류의 가장 중요한 질문을 계속 탐색할 것이다. 

** 위 기사는 와이어드US(WIRED.com)에 게재된 것을 와이어드코리아(WIRED.kr)가 번역한 것입니다. (번역 : 고다솔 에디터)

<기사원문>
Scientists Say You’re Looking for Alien Civilizations All Wrong