소행성.[게티이미지뱅크]

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[헤럴드경제=구본혁 기자] 한국천문연구원 문홍규 박사와 연세대학교 손영종 교수 공동연구팀은 천문연 외계행성탐색시스템(KMTNet) 관측자료와 자체 개발한 기계학습법을 통해 4528개 소행성 표면의 구성 성분을 분류하는데 성공했다. 이번 연구성과는 미국 ‘행성과학저널(Planetary Science Journal)’에 발표했다.

소행성은 대부분 크기가 작아 대형 천체망원경으로 봐도 점으로밖에 나타나지 않는다. 그래서 소행성 표면에 빛이 반사돼 드러나는 반사 스펙트럼을 통해 그 성분을 추정한다. 과학자들은 과거 이러한 방법을 이용해 임의로 2차원 변수평면 상에서 구획을 나누어 왔으며, 성분이 다른 소행성들이 이 위에 겹쳐 나타나 그동안 문제점으로 지적됐다.

이 문제를 해결하기 위해 공동 연구팀은 기계학습법을 활용한 분석 방법을 도입했다. 과거에 사용해오던 변수인 가시광 스펙트럼 기울기와 흡수 스펙트럼 깊이 이외에 스펙트럼의 넓이를 추가, 3차원 색 공간에 나타냈다. 그리고 이러한 세 가지 변수(색)를 기계학습법으로 훈련시켜 소행성들의 개략적인 표면 성분을 새롭게 분류했다.

천문연-연세대 공동연구팀은 명확하게 그 경계를 구분할 수 있는 기존 9개의 분류형(A, B, C, K, L&D, O, S, V, X)을 확인했으며, 특히 2차원 색 평면에서 구별하기 어려운 K형과 X형을 3차원 공간에서 뚜렷하게 구분지었다.

KMTNet 망원경으로 관측한 소행성 자료를 활용해 실제로 소행성의 표면 성분을 분석하는 방법을 나타낸 그림 .[한국천문연구원 제공]

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C형 소행성은 탄소질로 이뤄져 물 같은 휘발성 물질이 있으며, D형은 유기물이 풍부한 규소질과 탄소질 성분, K형 소행성은 탄소질 운석과 비슷하다고 추정된다. 또한 L형은 K형과 유사한 스펙트럼을 보이는데 구체적인 성분에 대해서는 자세히 알려지지 않았다. 한편 S형은 규소질 소행성이며, V형은 소행성 베스타와 같은 성분을 갖는다고 알려졌다. 마지막으로 X형은 E형, M형, P형 같은 성분이 전혀 다른 소행성들로 이뤄졌고 E는 완화휘석이 주성분이며, M은 금속질, P는 혜성과 비슷한 성분을 갖는다고 추정된다.

관측과 자료분석을 주도한 노동구 한국천문연구원 박사는 “소행성 성분 분류 연구에서 우리가 만든 방법을 우리가 자체 생산한 데이터에 적용해 거둔 성과라는 데 큰 의미가 있다”고 자평했다.

기계학습법을 적용하고 분석을 주도한 신민수 박사는 “이 방법을 2024년부터 2034년까지 향후 10년 동안 베라 루빈 천문대에서 수행할 ‘시공간 기록 탐사’의 빅데이터에 적용하면 태양계 소천체의 비밀을 파헤칠 수 있을 것”이라 말했다.

문홍규 박사는 “공동연구팀이 개발한 기계학습법은 우주자원 탐사에 당장 적용하는 데에는 무리가 있다. 그러나 100만개 넘는 소행성과 3만2000개에 달하는 근지구소행성의 색 정보를 빠르게 수집, 한눈에 파악하는 강력한 도구”라며 “해외 연구자들이 제시한 기준에서 탈피, 앞으로 독자적인 분류 시스템을 완성하는 것이 우리의 목표”라고 밝혔다.

nbgkoo@heraldcorp.com

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