(Left: JWST/NIRCam observation of star 51 Eridani A (51 Eri) in the F430M filter, using the standard method KLIP (Soummer et al. 2012) to subtract the glare of the star. This method was not able to detect the planet 51 Eri b in the original analysis (Balmer et al. 2025), whose expected location is marked with a dashed circle. Middle: The same observation, but using the new method FLIP (Ferrer-Chavez et al. 2026) to subtract the glare of the star. Astrophysicists obtained a significant detection (>5 sigma) of 51 Eri b. Right: Simulated image of 51 Eri b, highlighting that the planet is detected at its expected location and that the planet signal has the expected morphology. The location of the star 51 Eri is marked with a star symbol. Credit: Rodrigo Ferrer-Chavez)
지구는 태양 나온 빛의 22억 분의 1 정도를 받습니다. 이를 뒤집어 말하면 지구는 태양의 22억 배 이상 어두울 수밖에 없습니다. 최근에 생성된 뜨거운 가스 행성은 이보다 훨씬 밝긴 하지만 이 경우에도 모항성보다 10-100만 배 이상 더 어두운 편입니다. 따라서 현재 인류가 지닌 가장 강력한 망원경인 제임스 웹 우주 망원경으로도 직접 관측은 상당히 어려운 과제입니다.
노스웨스턴 대학교의 박사 과정 학생인 페레르-차베스 (Rodrigo Ferrer-Chavez)와 제이슨 왕 (Jason Wang) 교수 연구팀은 새로운 물리 기반 모델링과 머신러닝 기술을 결합한 방법으로 제임스 웹 우주 망원경의 감도를 15배까지 끌어올려 거대 외계 행성의 이미지를 직접 관측하는데 성공했습니다.
행성의 관측을 어럽게 만드는 가장 중요한 요소는 바로 옆에 있는 별의 밝은 빛입니다. 제임스 웹 우주 망원경은 이 빛을 가리는 코로나그래프를 지니고 있지만, 그럼에도 별빛을 완전히 차단하기 어렵기 때문에 일부가 새어 나와 빛 번짐이 일어납니다. 하지만 빛 번짐을 제거하기는 매우 어렵습니다. 망원경에서 피사체인 외계 행성의 거리가 워낙 멀어 단 몇 나노미터 정도의 미세한 위치 변화로도 빛 패턴이 바뀔 수 있기 때문입니다.
따라서 천문학자들은 이미지 처리 기술을 사용하여 남아있는 빛 번짐을 제거합니다. 지난 20년간 천문학자들은 다른 별을 관측하고 그 이미지를 기준으로 삼아 이 문제를 해결해 왔습니다. 기준 이미지를 만든 다음 원래 관측 이미지에서 기준 이미지를 빼서 원치 않는 빛 반사를 제거하는 방식입니다. 하지만 이 방법 역시 어떤 망원경도 완벽하게 정지해 있을 순 없다는 기술적 한계를 지니고 있습니다. 행성이 희미하기 때문에 극히 미세한 이미지 불일치도 원하는 이미지를 얻지 못하게 만들 수 있습니다. 심지어 거울을 극저온으로 냉각하고 미세한 위치 조정을 위한 작은 모터를 장착해도 완전히 흔들림을 막을 순 없습니다.
노스웨스턴 연구팀은 참고 사진에만 의존하는 대신 다른 접근 방식을 택했습니다. FLIP(Physics-based Learning for Imaging Planets) 기술은 일종의 디지털 쌍둥이를 만들어서 이 문제를 해결합니다. 별빛이 망원경의 거울을 통과하여 검출기에 도달하는 과정을 시뮬레이션하는 가상 복제본을 만드는 방식입니다.
연구팀은 인공지능 모델 훈련에 사용되는 것과 유사한 계산 기법을 활용하여 디지털 쌍둥이의 수백만 개 매개변수를 미세 조정함으로써 망원경의 미세한 위치 변화와 광학계 왜곡을 포함한 작은 결함까지 보정했습니다. 연구팀에 따르면 인공지능을 사용하는 대신, 망원경의 물리적 원리에 대한 지식과 강력한 최적화 도구를 결합했습니다.
왕 교수는 "우리는 연구자들이 AI 모델을 훈련시키는 데 사용하는 것과 동일한 계산 도구를 사용했지만, 실제로 AI를 사용하지는 않았다"며, "물리적 원리를 이미 알고 있기 때문에 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하는 데 AI가 필요하지 않다"고 설명했습니다.
FLIP은 디지털 트윈을 망원경의 실제 관측 결과와 거의 일치할 때까지 반복적으로 조정하여 원치 않는 별빛을 놀라운 정확도로 재현했습니다. 연구팀은 FLIP의 성능을 검증하기 위해 제임스 웹 우주 망원경의 과거 관측 자료를 재분석했습니다. 그들은 행성이 있는 것으로 알려진 두 별인 HIP 65426과 51 Eridani, 그리고 행성 동반자가 없는 것으로 알려진 세 번째 별인 TYC 5899에 대한 관측 자료를 조사했습니다.
FLIP은 여러 관측 결과를 종합해 기존 이미지 처리 기술보다 일관되게 우수한 성능을 보였으며, 희미한 행성을 탐지하는 감도를 2~15배 향상시켰습니다. 이러한 감도 향상을 통해 연구팀은 2년 전 제임스 웹 우주 망원경 관측 데이터에 숨겨져 있던 외계 행성 51 에리다니 b (51 Eridani b)를 발견했습니다.
천문학자들은 이전에 지상 망원경으로 51 에리다니 b를 발견했지만, 기존의 이미지 처리 방식으로는 행성 대기의 이산화탄소를 연구하는 데 사용하는 파장대에서 잔여 빛과 구별할 수 없었습니다. 하지만 FLIP은 이를 선명하게 구분해 행성의 존재를 정확하게 확인할 수 있었습니다.
앞으로 FLIP 프로젝트는 차세대 행성 탐사 망원경 개발에 중요한 역할을 할 수 있습니다. 나사가 구상 중인 거주 가능 세계 관측소(Habitable Worlds Observatory, HWO) 는 멀리 떨어진 태양과 유사한 별 주위를 공전하는 지구형 행성을 직접 촬영하는 것을 목표로 합니다. 이러한 작은 행성을 찾기 위해서는 망원경이 피코미터(picometer) 규모의 광학적 안정성을 유지해야 할 수도 있습니다. 이는 1조분의 1미터에 해당하는 정밀도로, 제임스 웹 우주 망원경보다 약 100배에서 1,000배 더 안정적인 수준입니다.
이는 매우 어려운 과제이지만, FLIP이 이 문제에 대한 해결책을 제시할 수 있을지도 모릅니다. 앞으로 더 많은 외계 행성이 직접 망원경에 포착되어 그 특징을 더 정확히 이해할 수 있게 될 것으로 기대합니다.
참고
Rodrigo Ferrer-Chavez, Imaging exoplanets below the telescope stability limit, Nature (2026). DOI: 10.1038/s41586-026-11213-z.
www.nature.com/articles/s41586-026-11213-z
Journal information: Nature
https://phys.org/news/2026-11-giant-planet-emerges-year-jwst.html
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