SVOM 가시 망원경을 위한 초고속 온보드 별 추출 알고리즘

초록

본 논문은 SVOM 위성의 가시 망원경(VT)에서 촬영한 CCD 이미지에서 별을 빠르게 추출하기 위한 알고리즘을 제안한다. 이미지 전체를 격자 셀로 나누고 각 셀에서 전역 최대값을 초기 별 위치 후보로 삼은 뒤, 단순 반복 방식으로 정확한 중심을 계산한다. 또한 짝·홀수 라인 스캔과 체스보드 방식 스캔을 도입해 연산량을 크게 줄였다. 실험 결과, 기존 별 추출 방법과 동일한 위치 정확도를 유지하면서 CPU 소요 시간을 약 25배 단축하였다.

상세 분석

SVOM(다중밴드 가변천체 감시 위성)은 GRB(감마선 폭발)의 실시간 탐지·위치 측정을 목표로 하며, 그 중 VT(Visible Telescope)는 광학 밴드에서 고해상도 CCD 영상을 제공한다. 위성의 자세와 위치를 정밀하게 보정하기 위해서는 이미지 내 기준 별들의 픽셀 좌표를 신속히 추출해야 하는데, 전통적인 DAOphot·SExtractor와 같은 방법은 복잡한 배경 추정·노이즈 억제 과정을 포함해 연산량이 많아 온보드 실시간 처리에 부적합하다.

제안된 알고리즘은 먼저 전체 이미지(2048×2048 픽셀)를 일정 크기의 격자 셀(예: 64×64)로 분할한다. 각 셀 안에서 가장 큰 픽셀값을 찾고, 그 좌표를 “밝은 별” 후보의 초기값으로 삼는다. 이는 별이 밝을수록 주변 배경보다 뚜렷한 피크를 형성한다는 가정에 기반한다. 초기값을 얻은 뒤에는 간단한 반복식(예: 35회)으로 중심을 재계산한다. 구체적으로는 현재 중심을 기준으로 반경 r(보통 35픽셀) 내의 픽셀 가중 평균을 구해 새로운 중심을 얻고, 수렴할 때까지 반복한다. 이 과정은 복잡한 PSF 모델링을 생략하고, 연산량을 O(N) 수준으로 유지한다.

연산 효율을 더욱 높이기 위해 두 가지 스캔 전략을 도입했다. 첫 번째는 짝·홀수 라인 스캔으로, 이미지의 행을 짝수 행만(또는 홀수 행만) 순차적으로 탐색해 전체 스캔 횟수를 절반으로 줄인다. 별이 균일하게 분포한다는 전제하에 누락 가능성을 최소화한다. 두 번째는 체스보드(흑백 격자) 모드로, 격자 셀을 흑·백 패턴으로 선택해 인접 셀 간 중복 검사를 방지한다. 이 두 전략을 조합하면 최악의 경우에도 전체 연산량이 1/4 이하로 감소한다.

알고리즘의 성능 평가는 지상 관측소에서 얻은 실제 VT와 유사한 CCD 이미지(노이즈 레벨, 배경 밝기, 별 밀도 모두 고려)로 수행했다. 추출된 별 좌표를 이용해 천문학적 위성 위치를 계산한 결과, 전통적인 SExtractor 기반 방법과 평균 0.2″ 이하의 차이만을 보였다. 반면 CPU 시간은 평균 0.12 s(제안 알고리즘) 대비 2.9 s(전통 방법)로, 약 25배 가속 효과를 확인했다.

이러한 결과는 SVOM 위성의 실시간 자세 보정과 GRB 후속 관측을 위한 빠른 좌표 전송에 크게 기여한다. 또한 알고리즘 자체가 하드웨어 의존도가 낮아 FPGA·DSP 등 저전력 프로세서에 손쉽게 이식 가능하다는 장점이 있다. 다만, 매우 어두운 별이나 복잡한 배경(예: 은하 중심)에서는 초기 최대값 탐지가 어려워 추가적인 전처리나 다중 스케일 탐색이 필요할 수 있다. 향후 연구에서는 가변 셀 크기, 동적 임계값 조정, 그리고 머신러닝 기반 후보 검증을 결합해 극한 환경에서도 안정적인 성능을 확보하고자 한다.