과학자들이 새로운 알고리즘을 활용해 단 한 번의 조사로 1만 개가 넘는 외계행성 후보를 포착했을 가능성이 제기됐다.

라이브사이언스는 3일(현지시간) 미국 프린스턴 대학교 연구진이 이끄는 논문을 인용해 머신러닝 기반 분석을 통해 기존에 관측되지 않았던 대규모 외계행성 후보군이 발견됐다고 보도했다.

외계행성 연구는 1995년 첫 발견 이후 꾸준히 발전해 왔으며, 특히 제임스 웹 우주망원경 등 첨단 장비의 등장으로 발견 속도가 크게 증가했다. 2025년 9월 기준 확인된 외계행성 수는 6000개를 넘어선 것으로 미국 항공우주국(NASA)은 밝힌 바 있다.

이번 연구에서는 머신러닝 알고리즘을 활용해 약 8000만 개 이상의 별 데이터를 분석한 결과, 총 1만1554개의 외계행성 후보가 새롭게 도출됐다. 이 가운데 1만52개는 이전에 전혀 보고되지 않았던 새로운 후보로, 모두 확인될 경우 외계행성 수는 약 1만8000개 수준으로 늘어나 현재의 약 세 배에 달할 전망이다. 

해당 연구는 지난 달 20일 논문 사전 공개 사이트 ‘아카이브(arXiv)에 발표됐고, 아직 동료 검토를 거치지 않은 상태다.

연구진은 TESS가 수집한 8371만여 개 별의 광도 곡선을 분석했다. TESS는 2018년부터 지구 궤도를 도는 우주망원경으로, 별의 밝기가 미세하게 감소하는 ‘항성면 통과(Transit)’ 현상을 통해 행성 존재를 추정한다.

분석 결과, 1만1000개 이상의 외계행성 후보가 확인됐으며, 이 중 약 87%는 두 차례 이상 통과 현상이 관측돼 공전 주기 계산이 가능했다. 이들 행성의 공전 주기는 최소 0.5일에서 최대 27일로 나타났다.

연구팀은 모델의 신뢰성을 검증하기 위해 일부 후보를 직접 관측했다. 그 결과 칠레 아타카마 사막에 위치한 마젤란 망원경을 통해 약 3950광년 떨어진 별을 도는 ‘TIC 183374187 b’라는 핫 주피터형 외계행성을 확인했다.

이 발견은 다른 후보들도 실제 행성으로 확인될 가능성을 시사하지만, 독립적인 추가 관측과 검증이 필요하다. 연구진은 모든 후보를 확정하기까지 수개월에서 수년이 소요될 수 있다고 설명했다.

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한편 이번 연구는 기존보다 훨씬 어두운 별까지 분석 범위를 확장한 점이 특징이다. 일반적으로 연구자들은 밝은 별을 우선적으로 분석하지만, 이번에는 기존 기준보다 최대 16등급 더 어두운 별까지 포함했다. 연구진은 이를 ‘T16 프로젝트’로 명명했다.

연구진은 “대규모 머신러닝 기반 탐색은 특히 어두운 별 주변의 외계행성을 포함해 탐지 범위를 획기적으로 넓힐 수 있음을 보여준다”고 밝혔다.