Research Highlight (AI 객체 탐지 기반 심우주 통신 신호 획득)

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  AI 객체 탐지 기반 심우주 통신 신호 획득

  최지환 교수 연구실

 

이번 Research Highlight에서는 최지환 교수가 이끄는 ACAI Lab 김민준 박사과정 학생의 ‘객체 탐지 기반 심우주 통신 신호 획득’ 연구를 소개한다. 본 연구는 심우주 탐사선이 보내는 극도로 약한 전파 신호를 객체 탐지 인공지능으로 탐지하고 통신을 시작하는 데 필요한 초기 도플러 주파수를 추정하는 기술을 다룬다.

 

지구에서 수백만 km 이상 떨어진 심우주 탐사선이 보내는 전파 신호는 지상에 도착할 때 잡음에 묻힐 만큼 약해진다. 게다가 탐사선과 지구의 상대 운동으로 인해 수신 주파수가 계속 변하는 도플러 효과 (Doppler effect)가 발생한다. 이처럼 세기가 약하고 주파수가 변하는 신호를 수신하려면 지상국은 데이터를 읽기 전에 먼저 신호가 도착했는지 확인하고 수신기를 어느 주파수에 맞춰야 하는지 알아내야 한다. 이 첫 단계를 ‘초기 신호 획득(acquisition)’이라 한다. 신호 획득이 실패하면 신호를 해석하고 데이터를 복원하는 이후 과정이 모두 진행될 수 없기 때문에 심우주 통신에서 신호 획득은 통신의 성패를 가르는 관문이다.

 

< 그림 1 심우주 통신 신호 획득 기법 개념도 >

 

 

신호 획득의 기존 방식 중 하나는 FFT (Fast Fourier Transform, 고속 푸리에 변환)로 주파수별 신호 세기를 계산하고 가장 강한 신호 세기의 주파수(피크)를 선택하는 FFT 기반 최대 피크 탐색 방식이다. 그러나 탐사선의 상태 정보와 관측 데이터를 지상으로 보내는 심우주 원격 측정(telemetry) 통신에 쓰이는 PCM/PSK/PM(Pulse Code Modulation/Phase Shift Keying/Phase Modulation) 신호는 부반송파(subcarrier, 데이터를 실어 나르기 위해 주반송파에 추가로 얹는 보조 주파수 신호) 때문에 피크가 여러 개인 구조를 갖는다. 따라서 가장 강한 피크의 주파수 위치가 실제 반송파의 주파수와 다를 수 있다. 이러한 신호 구조 때문에, 이번 연구에서 비교한 기존 FFT 방식은 높은 신호 대 잡음비(SNR, Signal-to-Noise Ratio) 환경에서도 일부 신호 획득에 실패하였다.

 

연구팀은 이 문제를 ‘이미지 속에서 대상을 찾는 문제’로 바꾸어 접근했다. 제안한 객체 탐지 기반 신호 획득 기법(Object Detection-based Acquisition Technique, ODAT)은 수신 신호를 Choi–Williams 분포(Choi–Williams Distribution, CWD)를 이용해 시간·주파수 이미지로 변환하고 객체 탐지 인공지능(YOLOv8)이 이미지에서 신호 영역을 탐지 사각형(bounding box)으로 표시한 후 탐지 사각형의 중심 수평선으로 초기 도플러 주파수를 추정하는 방법이다. CWD는 시간, 주파수 분석 과정에서 생기는 불필요한 무늬를 억제해 잡음 속에서도 신호의 특징을 구분하기 쉽게 하는 기법이다. 객체 탐지 인공지능은 피크 하나가 아니라 신호 패턴 전체를 활용하므로 잘못된 주파수를 선택하는 오류를 줄일 수 있다.

 

< 그림 2 객체 탐지 기반 신호 획득 기법(ODAT)의 전체 흐름 >

 

 

연구팀은 우주 통신 표준(CCSDS, Consultative Committee for Space Data Systems)에 맞춘 신호를 사용해 잡음과 주파수 변화가 있는 환경에서 시뮬레이션으로 ODAT의 신호 획득 성능을 평가했다. 이때 신호 획득의 성공은 신호를 탐지하고 도플러 주파수 추정 오차가 허용 범위 안에 들어온 경우를 뜻한다. 지구 근거리 조건 (Nominal Case, ±300 kHz)에서는 같은 오경보 (false-alarm) 확률과 주파수 허용 오차 내에서 ODAT가 SNR = 20 dB 부근부터 거의 100%의 신호 획득 성공률을 보인 반면 기존 FFT 방식은 SNR = 30 dB에서도 약 93%에 머물렀다. 성능이 급격히 변하는 SNR = 17 dB 조건에서는 두 방식의 차이가 약 25%p(FFT 68.5%, ODAT 93.2%)였다. 도플러 범위를 세 배로 넓힌 심우주 조건(Deep Space Case, ±900 kHz)에서도 ODAT는 동일한 평가 기준에서 비교 기법들보다 우수한 성능을 보였다.

 

< 그림 3 기존 FFT 방식과 제안 방식(ODAT)의 신호 획득 성공률 비교 >

 

 

이번 연구는 심우주 통신의 초기 신호 획득 문제를 시간·주파수 이미지에 대한 객체 탐지 문제로 재정의하고 영상 인식 분야에서 발전해 온 딥러닝 기술을 통신 신호 처리에 접목했다는 점에서 의미가 있다. 또한 ODAT는 다양한 도플러 주파수, 데이터 전송률, 신호 대 잡음비 조건에서 안정적인 성능을 보이며 상황별 탐색 및 판정 설정의 재조정 부담을 줄였다는 점에서도 의미가 있다. 연구팀은 향후 처리 속도 개선과 실제 운용 데이터를 활용한 검증을 통해 지상국 수신 시스템으로의 적용 가능성을 높일 계획이다.

 

한국항공우주연구원(KARI) 연구원으로 재직 중인 김민준 박사과정 학생이 제1저자로 참여한 이 연구 결과는 관련 분야 국제학술지인 ‘IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems’ (2025 Journal Impact Factor: 7.0)에 게재되었다.

 

관련 논문: M. Kim and J. P. Choi, “Object Detection-Based Deep Space Communications Signal Acquisition,” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 62, pp. 13063–13076, 2026.

 

 

 

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원문            최지환 교수[jhch@kaist.ac.kr]

편집              김준서[junnius@kaist.ac.kr]