경희대 우주탐사학과 문용재 교수 연구팀, 인공지능으로 태양 측·후면 자기장 영상 복원...

태양 활동과 우주 기상 예보에 큰 도움

남정현 기자 | 기사입력 2019/03/18 [12:22]

경희대 우주탐사학과 문용재 교수 연구팀, 인공지능으로 태양 측·후면 자기장 영상 복원...

태양 활동과 우주 기상 예보에 큰 도움

남정현 기자 | 입력 : 2019/03/18 [12:22]

 

▲ 세계 최초 태양 측·후면 자기장 영상을 관측할 수 있게 된 것으로, ‘네이처(Nature)’의 자매지인 ‘네이처 애스트로노미(Nature Astronomy)’ 3월 4일 온라인에 게재됐다.     © 남정현 기자


[참교육신문 남정현 기자] 경희대 문용재(우주탐사학과) 교수 연구팀이 인스페이스, 한국천문연구원과 함께 인공지능으로 태양 측면과 후면의 자기장 영상을 복원하는 데 성공했다.

 

이는 세계 최초 태양 측·후면 자기장 영상을 관측할 수 있게 된 것으로, ‘네이처(Nature)’의 자매지인 네이처 애스트로노미(Nature Astronomy)’ 34일 온라인에 게재됐다.

 

태양 자기장 영상은 태양 활동과 우주 기상을 예보하는 데 있어서 결정적 자료가 된다. 특히, 자전하는 태양의 측면과 후면의 상황을 관측할 수 있다면 우주 기상 예보의 정확률이 크게 높아질 수 있다.

 

그동안 지구에서 바라보는 태양 전면의 자기장 영상은 NASA의 태양 활동 관측 위성인 SDO(Solar Dynamics Observatory)의 태양 지진·자기 영상장치(HMI)를 통해 얻을 수 있었다.

 

하지만, 태양 측면과 후면을 관측하는 위성 STEREO(Solar and Terrestrial Relations Observatory)에는 자기장을 관측하는 센서가 탑재되지 않아 측·후면의 자기장 영상을 볼 수 없었다.

 

문 교수 연구팀과 인스페이스 인공지능연구실은 태양 측면과 후면의 자기장 영상을 생성하기 위해 인공지능 기술을 도입하기로 하고 조건부 생성적 적대 신경망(cGANs, conditional generative adversarial networks)’ 모델에 주목했다. 그 중 A영상과 B영상을 쌍으로 학습시켜 A영상 조건으로 B영상을 생성하는 픽스 투 픽스(pix2pix)’ 모델을 연구에 접목시켰다.

 

연구팀은 SDO 위성의 대기영상집합(AIA) 센서 영상과 HMI 센서 영상을 딥러닝 모델에 쌍으로 학습시킨 후, AIA 센서와 동일한 특성을 가진 STEREO 위성의 극자외선영상(EUVI) 센서 영상을 입력해 태양 측·후면의 자기장 영상을 성공적으로 생성시켰다.

 

문용재 교수는 시간대별로 태양 전면의 자기장 영상과 인공지능이 생성한 자기장 영상을 분석한 결과 태양 흑점이 제대로 재현된 것을 확인할 수 있었다.”이번 연구는 경희대 배성호, 김녹원(컴퓨터공학과) 교수와 인스페이스, 한국천문연구원, 스탠포드대학교 등의 협업으로 성과를 얻을 수 있었다. 인공지능은 과학 분야에서도 난제를 위한 도구로 활용할 수 있는데 이번 연구는 과학적 검증 방안을 세심하게 고려한 만큼 의미가 깊다.”고 말했다.

 

1저자로 참여한 인스페이스 김태영 기술이사(우주탐사학과 박사과정생)인공지능 모델이 만능일 수는 없지만 빠른 발전 속도와 분야를 뛰어넘는 데이터 기반의 기술이기에 명확한 정의와 검증방안, 데이터가 확보되면 문제를 해결하는 데 큰 역할을 한다.”면서 이번 연구는 이러한 조건과 더불어 연구팀의 역할분담으로 가능할 수 있었다.”고 전했다.

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