GERDA 실험 오프라인 데이터 처리와 분석

초록

GERDA는 액체 아르곤에 직접 담근 고순도 게르마늄 검출기로 ⁷⁶Ge의 무중성자 이중베타 붕괴를 탐색한다. 본 논문은 GERDA 전용 소프트웨어 프레임워크 GELATIO를 이용한 오프라인 신호 처리 흐름, 디지털 필터 설계, 비물리적 이벤트 제거 및 데이터 품질 모니터링 방법을 상세히 기술한다.

상세 분석

본 연구는 GERDA 실험에서 수집된 HPGe 검출기 신호를 효율적으로 처리하기 위해 설계된 GELATIO 프레임워크의 구조와 알고리즘을 심층적으로 분석한다. 먼저, 14‑bit 플래시 ADC가 100 MHz와 25 MHz 두 샘플링 레이트로 각각 4 µs와 160 µs 길이의 고주파‑단시간(HFS) 및 저주파‑장시간(LFL) 트레이스를 실시간으로 생성한다. 이 두 트레이스는 독립적인 모듈 체인으로 전달되며, 각각 에너지 재구성·트리거 검출·상승시간 계산과 펄스 형태 분석에 특화된 처리를 수행한다.

트리거 검출 모듈(GEMDTrigger)은 베이스라인 RMS의 3배를 동적 임계값으로 사용하고, 신호가 최소 40 µs 동안 임계값 이상 유지될 때만 유효 트리거로 인정한다. 이는 잡음에 강인하면서도 실제 물리 이벤트의 선행 에지를 정확히 포착한다. 반면, 다중 펄스 식별을 위한 GEMDFTTrigger는 1.5 µs 차분 필터와 1 µs 이동 평균을 적용해 급격한 전압 변화를 강조하고, RMS의 4배 임계값을 이용해 피크를 검출한다. 이 방식은 펄스 중첩(pile‑up)이나 다중 사이트 이벤트를 높은 효율로 구분한다.

에너지 재구성은 근사 가우시안 필터(GEMDEnergyGauss)를 사용한다. 차분 후 15회 이동 평균을 적용해 가우시안 형태의 펄스를 생성하고, 최대 진폭을 에너지 값으로 채택한다. 필터 폭은 10 µs로 설정해 배럴리즘 효과를 최소화하였다. 상승시간(GEMDRiseTime) 모듈은 10 %와 90 % 진폭 사이의 시간 차를 계산해 신호 형태를 정량화한다.

두 번째 체인에서는 현재 펄스(derivative)를 구하고, 피크의 폭·면적·상승시간 등을 추출하는 GEMDCurrentPSA 모듈만 포함되어 있다. 향후 베리 파형 기반 배경 억제 기법을 적용하기 위한 기반을 제공한다.

비물리적 이벤트(방전, 크로스토크, 잡음 등)와 처리 오류(pile‑up, 잘못된 트리거 위치 등)를 식별하기 위해 네 가지 파라미터(트리거 위치, 최대 진폭 시간, 10‑90 % 상승시간, 베이스라인 포화 여부)를 기준으로 일련의 컷을 적용한다. 베이스라인 평균값과 RMS는 데이터 품질 모니터링 지표로 활용되며, 시간에 따른 변동을 실시간으로 감시한다. 실제 적용 결과, ²²⁸Th 캘리브레이션 데이터에서 약 15 %의 이벤트가 제거되었으며, γ‑선 피크의 형태와 정규화가 크게 개선되었다.

전체적으로 GELATIO는 모듈형 C++ 구현과 MGDO 라이브러리 기반으로 다채널 동시 처리와 파라미터 재사용을 가능하게 하며, GERDA Phase I 데이터 분석에 필요한 안정성과 확장성을 제공한다.