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Jul 03, 2023

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2017년 인류는 1I/'Oumuamua로 알려진 성간 물체(ISO)를 처음으로 목격했습니다. 이 물체는 태양계를 벗어나는 과정에서 지구를 윙윙거리게 했습니다. 이 물체가 무엇인지에 대한 추측이 많습니다.

2017년 인류는 1I/'Oumuamua로 알려진 성간 물체(ISO)를 처음으로 목격했습니다. 이 물체는 태양계를 벗어나는 과정에서 지구를 윙윙거리게 했습니다. 수집된 제한된 데이터를 바탕으로 이 물체가 천문학자들이 본 적이 없는 것이 분명했기 때문에 이 물체가 무엇인지에 대한 추측이 무성했습니다. 논란의 여지가 있는 제안은 그것이 우리 시스템을 통과하는 외계 탐사선(또는 버려진 우주선의 일부)일 수도 있다는 것이었습니다. 2021년 ODNI가 UFO 보고서를 발표하면서 "외계인 방문객"의 가능성에 대한 대중의 관심이 더욱 높아졌습니다.

이러한 움직임으로 인해 UAP(미확인 공중 현상)에 대한 연구가 정부 기관이 감독하는 은밀한 업무가 아닌 과학적인 연구로 효과적으로 이루어졌습니다. 과학자들은 한쪽 눈은 하늘을, 다른 쪽 눈은 궤도 물체를 바라보며 컴퓨팅, AI, 계측 분야의 최근 발전이 가능한 "방문자"를 탐지하는 데 어떻게 사용될 수 있는지 제안하고 있습니다. 여기에는 기계 학습과 결합된 초분광 이미징이 어떻게 UAP 특성화를 위한 고급 데이터 파이프라인으로 이어질 수 있는지 제안하는 University of Strathclyde 팀의 최근 연구가 포함됩니다.

이 팀은 기계 및 항공우주 공학 교수인 Massimiliano Vasile이 이끌었고 Strathclyde 대학의 기계 및 항공 우주 공학, 전자 및 전기 공학 학교와 Glasgow의 Fraunhofer 응용 포토닉스 센터의 연구원들로 구성되었습니다. "초분광 물질 분석을 통한 우주 물체 식별 및 분류"라는 제목의 논문 사전 인쇄가 최근 온라인에 게재되었으며 Nature Scientific Reports에 게재하기 위해 검토 중입니다.

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이 연구는 우주 활동을 위한 초분광 이미징 응용 분야를 다루는 시리즈의 최신 연구입니다. 첫 번째 논문인 "초분광 이미징을 사용한 우주 물체의 지능형 특성화"는 2023년 2월 Acta Astronautica에 게재되었으며 HyperSST(우주 감시 및 추적을 위한 초분광 이미저) 프로젝트의 일부였습니다. 이는 작년에 영국 우주국(UKSA)이 자금 지원을 위해 선택한 13개의 잔해 완화 개념 중 하나였으며 ESA의 하이퍼스펙트럼 우주 잔해 분류(HyperClass) 프로젝트의 전조입니다.

그들의 최신 논문에서는 성장하고 있는 UAP 식별 분야에서 동일한 이미징 기술을 어떻게 사용할 수 있는지 탐구했습니다. 이 프로세스는 일반적으로 이미지에 캡처된 다양한 물체나 재료를 식별하기 위해 단일 픽셀의 전자기 스펙트럼 전반에 걸쳐 데이터를 수집하고 처리하는 것으로 구성됩니다. Vasile이 이메일을 통해 Universe Today에 설명했듯이, 기계 학습과 결합된 초분광 이미징은 인간이 만든 잔해 물체(사용된 단계, 작동하지 않는 위성 등)로 인한 오탐을 제거하여 가능한 기술 서명 검색 범위를 좁힐 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

“UAP가 우주 물체라면 스펙트럼을 분석하여 우리가 할 수 있는 일은 단일 픽셀에서도 물질 구성을 이해하는 것입니다. 또한 스펙트럼의 시간 변화를 분석하여 자세 운동을 이해할 수 있습니다. 스펙트럼 특성으로 물체를 식별하고 최소한의 광학 요구 사항으로 움직임을 이해할 수 있기 때문에 두 가지 모두 매우 중요합니다."

Vasile과 그의 동료들은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 UAP 이미지를 처리하기 위한 데이터 처리 파이프라인 생성을 제안합니다. 첫 번째 단계로 그들은 위성 및 궤도에 있는 기타 물체를 포함하여 파이프라인에 우주 물체의 시계열 스펙트럼 데이터 세트가 어떻게 필요한지 설명했습니다. 여기에는 NASA의 궤도 잔해 프로그램 사무국(ODPO), ESA의 우주 잔해 사무국, 기타 국내 및 국제 기관의 데이터를 통합하는 잔해 물체가 포함됩니다. 이 데이터 세트는 다양해야 하며 궤도 시나리오, 궤적, 조명 조건, 그리고 모든 궤도를 도는 물체의 형상, 재료 분포 및 자세 모션에 대한 정확한 데이터를 항상 포함해야 합니다.