전파 간섭 제거 알고리즘 – 깨끗한 우주 전파 데이터를 만드는 기술

 

우주를 전파로 관측하는 전파 천문학은 인류가 눈으로 볼 수 없는 우주 현상을 탐구하는 중요한 수단입니다. 하지만 지구와 궤도 위성, 심지어 탐사선에서 발생하는 인공 전파는 망원경에 잡히는 우주 신호를 왜곡하거나 가려버릴 수 있습니다. 이를 ‘전파 간섭(Radio Frequency Interference, RFI)’라고 부릅니다.

현대 전파 천문학에서는 이러한 간섭을 제거하기 위해 정교한 전파 간섭 제거 알고리즘이 필수적으로 사용됩니다. 특히 수백 개에서 수천 개의 안테나로 구성된 대규모 전파 망원경 배열에서는, 실시간 데이터 정제 없이는 원하는 신호를 구분하는 것이 사실상 불가능합니다.

 

전파 간섭의 원인

전파 간섭은 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다.

• 인공적 간섭 – TV·라디오 방송, 위성 통신, 항공·선박 레이더, 무선 네트워크 신호
• 자연적 간섭 – 번개, 태양 폭발, 대기 전리층 불안정에 따른 왜곡

특히 인공적 간섭은 주파수 대역이 넓고, 때로는 관측 신호와 겹쳐 식별이 어렵습니다. 따라서 RFI 제거 알고리즘은 신호의 주파수·시간·위상 특성을 세밀하게 분석해 노이즈를 구분해야 합니다.

“전파 간섭 제거는 마치 수천 명이 동시에 말하는 방에서, 단 한 사람의 목소리를 찾아내는 일과 같다.”

전파 망원경 배열과 AI가 전파 간섭 신호를 제거하는 데이터

신호 처리 기술의 핵심 단계

전파 간섭 제거 알고리즘은 다음과 같은 단계를 거칩니다.

1. 주파수 필터링 – 특정 간섭 대역을 차단
2. 시간 도메인 분석 – 짧은 시간에 나타나는 간섭 스파이크 제거
3. 위상 보정 – 간섭으로 인해 뒤틀린 위상 정보를 복구
4. 공간 필터링 – 여러 안테나에서 동일하게 나타나는 간섭 패턴 제거

이 과정에서 고속 푸리에 변환(FFT)과 웨이블릿 변환 같은 수학적 기법이 핵심 역할을 합니다.

 

 

AI와 전파 간섭 제거

최근에는 머신러닝, 특히 딥러닝 모델이 전파 간섭 제거에 도입되고 있습니다. AI는 대규모 학습 데이터에서 간섭 신호의 패턴을 학습해, 기존 필터링 기법으로 놓칠 수 있는 복잡한 간섭까지 식별합니다.

예를 들어, 합성곱 신경망(CNN)은 주파수-시간 스펙트럼 이미지를 분석해 인공 전파와 우주 신호를 자동으로 구분합니다. 순환 신경망(RNN)이나 변환기(Transformer)는 시간에 따른 간섭 변화 패턴을 학습해, 실시간으로 변동하는 간섭 환경에 적응할 수 있습니다.

 

또한, AI는 간섭이 특정 지역이나 주파수 대역에서 주기적으로 발생하는 경우, 이를 예측해 사전 필터링 규칙을 적용할 수도 있습니다.
이 덕분에 관측 장비가 간섭이 강한 시간대와 방향을 피하도록 자동 스케줄을 조정할 수 있으며,
다중 안테나에서 들어오는 신호를 교차 비교해 간섭 여부를 빠르게 확정하는 ‘적응형 간섭 제거’ 기술이 가능해집니다.

 

 

대규모 전파 망원경 배열에서의 적용

세계 최대급 전파 망원경인 SKA(Square Kilometre Array)와 같은 시설은 매초 수 테라바이트의 데이터를 생산합니다. 이 방대한 데이터 스트림에서 간섭을 제거하지 않으면, 신호 해석은 물론 저장조차 불가능해집니다.

따라서 SKA와 같은 차세대 관측소에서는 데이터 수집 단계에서 AI 기반 간섭 제거 알고리즘을 실시간 적용하며, 필요 시 지연 없이 클린 데이터를 저장하고 분석팀에 전달합니다.

 

특히 이러한 시스템은 분산형 데이터 처리 구조를 사용해, 각 안테나 유닛에서 1차 간섭 제거를 수행한 뒤 중앙 서버에서 종합 정제를 거칩니다. 이를 통해 데이터 전송량과 저장 비용이 줄어들고, 관측 후 즉시 과학 분석이 가능한 ‘실시간 우주 모니터링’이 실현됩니다.

 

향후에는 SKA 네트워크가 전 세계 다른 전파 관측소와 간섭 패턴을 공유해, 전 지구적 간섭 지도(RFI map)를 실시간 업데이트하는 체계도 도입될 예정입니다.

 

 

미래 전망

전파 간섭 제거 기술은 앞으로 더욱 정교해질 것입니다. 양자 컴퓨팅을 이용한 초고속 신호 분석, 전 세계 관측소 간 간섭 패턴 공유 네트워크, 자율형 간섭 감지 드론(고고도 관측 비행체) 등 새로운 개념이 연구 중입니다.

이러한 발전은 전파 천문학의 관측 범위를 넓히고, 지금까지 잡히지 않던 미약한 우주 신호를 포착할 수 있게 만들 것입니다.

 

 

정리하며

전파 간섭 제거 알고리즘은 우주 전파 관측의 신뢰도를 지키는 보이지 않는 수호자입니다. AI와 첨단 신호 처리 기술이 결합된 이 분야는 앞으로 우주 탐사의 정확도를 획기적으로 높이며, 우리가 우주를 보는 눈을 한층 더 정밀하게 만들 것입니다.

 

 

연도	발견/기술
1930년대	전파 천문학 시작, 초기 간섭 문제 인식
1980년대	디지털 신호 처리 기반 RFI 필터링 도입
2010년대	머신러닝 활용 전파 간섭 제거 연구 확대
2020년	AI 기반 실시간 간섭 제거 알고리즘 상용화
2030년대	SKA 등 초대형 전파 망원경 실시간 전파 정제 완성