문용재 교수 연구팀, 인공지능으로 태양 측·후면 자기장 영상 복원
높은 정확도의 자기장 영상… 태양 활동과 우주 기상 예보에 큰 도움

문용재(우주탐사학과) 교수 연구팀이 ㈜인스페이스, 한국천문연구원과 협력해 인공지능으로 태양 측면과 후면의 자기장 영상을 복원하는 데 성공했다. 이는 세계 최초로 태양 측·후면 자기장 영상을 관측할 수 있게 된 것으로, 연구 결과는 <네이처(Nature)>의 자매지인 <네이처 아스트로노미(Nature Astronomy)> 3월 4일자 온라인 게재됐다.

태양 자기장 영상은 태양 활동 및 우주 기상 예보에 결정적 자료
첨단 산업과 기술의 발달 등으로 인간의 활동 영역이 우주까지 확장되고, 실생활에서 우주 기상으로 인한 영향과 피해가 날로 늘어남에 따라 우주 기상 예보의 중요성도 점차 커지고 있다.

태양 자기장 영상은 태양 활동과 우주 기상을 예보하는 데 있어 결정적인 자료이다. 특히, 자전하는 태양의 측면과 후면의 상황을 관측할 수 있다면 예보 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 획득했다. 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.

문용재 우주탐사학과 교수

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

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 조건으로 입력해 태양 측·후면의 자기장 영상을 성공적으로 생성시켰다.

“인공지능, 다른 과학적 난제 해결에 활용 가능”
문용재 교수는 “시간대별로 태양 전면의 자기장 영상과 인공지능이 생성한 자기장 영상을 분석한 결과 태양 흑점이 제대로 재현되는 것을 확인할 수 있었다”며 “이번 연구는 경희대 배성호·김녹원(이상 컴퓨터공학과) 교수와 ㈜인스페이스, 한국천문연구원, 스탠포드대학교 등의 협업으로 성과를 얻을 수 있었다. 인공지능은 과학 분야에서도 난제를 풀기 위한 도구로 활용할 수 있는데 본 연구는 과학적인 검증 방안을 세심하게 고려한 만큼 의미가 깊다”고 말했다.

제1저자로 참여한 ㈜인스페이스 김태영 기술이사(우주탐사학과 박사과정생)는 “인공지능 모델이 만능일수는 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 전문적인 역할분담으로 가능할 수 있었다”고 전했다.

경희대 일반대학원 우주탐사학과 교수. 태양 물리와 우주 기상이 주요 연구 분야이다. 서울대학교에서 천문학 박사학위를 취득하고, 한국천문연구원 책임연구원, 미국항공우주국(NASA) 객원연구원 등을 지냈다.

주요 연구논문으로는 <A statistical study of two classes of coronal mass ejections>, <Flare activity and magnetic helicity injection by photospheric horizontal motions>, <Statistical evidence for sympathetic flares> 등이 있다.

글 한승훈 aidenhan213@khu.ac.kr

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