AI 로 태양 측면 자기장 관측 
 국내 연구 진이 인공지능 ( AI ) 딥 러닝 ( deep learning ) 방법 으로 태양 측면 자기장 영상 을 복원 하 는 데 성공 했 다 . 
 항공 우주 전문 업체 인 스페이스 ( 대표 최명진 ) 는 경희대 학교 , 한국 천문 연구원 과 협력 해 태양 측면 자기장 영상 복원 에 성공 했 다고 5 일 밝혔 다 . 이번 연구 성과 는 국제 학술지 ' 네이처 아스트로 노미 ' 에 게재 됐 다 . 
 태양 자기장 영상 은 태양 활동 과 우주 기상 예보 에 있 어 중요 한 센싱 데이터 다 . 특히 자전 하 는 태양 의 측면 상황 을 알 수 있 다는 것 은 예보 측면 에서 상당히 유리 한 정보 를 획득 할 수 있 어 태양 활동 연구자 에게 유용 한 자료 다 . 
 하지만 지구 에서 바라보 는 태양 전면 자기장 영상 은 태양 관측 위성 ( SDO ) 의 태양 지진 및 자기 영상 장치 ( HMI ) 센서 로 획득 할 수 있 었 지만 태양 측면 을 관측 하 는 스테레오 ( STEREO ) 위성 에 는 해당 센서 가 없 어 영상 획득 이 어려웠 다 . 
 인 스페이스 를 비롯 한 연구 팀 은 태양 측면 자기장 영상 을 생성 하 기 위해 AI 기술 을 도입 하 기 로 하 고 , 조건부 생성 모델 ( cGANs ) 에 주목 했 다 . A 영상 과 B 영상 을 쌍 으로 학습 시켜 A 영상 을 조건 으로 딥 러닝 모델 에 입력 해 B 영상 을 생성 하 는 ' 픽스 투 픽스 ( pix 2 pix ) ' 라 불리 는 모델 을 접목 했 다 . 
 태양 전면 을 관측 하 는 위성 인 SDO 의 태양 대기 이미 징 어셈블리 ( AIA ) 센서 영상 과 자기장 센서 인 HMI 영상 을 딥 러닝 모델 에 쌍 으로 학습 시켰 다 . 그 후 AIA 센서 와 동일 한 특성 을 가진 태양 측면 을 관측 하 는 위성 인 스테레오 의 극자외선 영상 장치 ( EUVI ) 센서 영상 을 조건 으로 입력 해 측면 의 자기장 영상 을 성공 적 으로 생성 했 다 . 여러 시간 대 전면 자기장 영상 과 AI 가 생성 한 자기장 영상 을 분석 한 결과 태양 흑점 이 제대로 재현 됨 을 확인 했 다 . 
 김태영 인스 페이스 기술 이 사 는 “ 인공지능 모델 이 만능 일 수 는 없 지만 데이터 기반 의 기술 이 기에 명확 한 문제 정의 와 검증 방안 데이터 셋 만 확보 돼 있 다면 해결 을 위한 기본 조건 을 갖추 게 된 것 ” 이 라면 “ 이번 연구 는 이러 한 조건 과 더불 어 연구 팀 의 전문 적 인 역할 분담 으로 가능 할 수 있 었 다 ” 고 말 했 다 . 
 경희대 학교 우주 탐 사학 과 박사 과정 중 인 김태영 인스 페이스 기술 이 사 는 비 전공 자 들 이 직관 적 이 고 간결 한 딥 러닝 라이브러리 인 케 라스 를 이용 해 딥 러닝 입문 을 쉽 게 할 수 있 도록 ' 블록 과 함께 하 는 파이썬 딥 러닝 케 라스 ' 도서 를 집필 했 다 . 또 ' 김태영 의 케 라스 블로그 ', ' 케 라스 코리아 ', ' 캐글 코리아 ' 를 운영 하 고 있 다 . ' 강화 학습 코리아 의 알파 오목 프로젝트 ' 의 팀원 으로 알 파고 모델 을 대중 들 이 접할 수 있 도록 서비스 도 구축 했 다 . 현재 인스 페이스 인공지능 연구실 총책임자 로 태양 에서 세포 까지 딥 러닝 ', ' 게임 에서 우주 까지 강화 학습 ' 의 모토 로 여러 분야 에 인공지능 을 적용 하 고자 활발 한 연구 활동 을 펼치 고 있 다 .