구면 위 벡터·스핀장을 위한 등변 학습 기법 '스핀 구면 푸리에 신경 연산자' 제안
우주배경복사(CMB) 편광, 약한 중력렌즈의 전단(shear), 바람 등은 국소 좌표계가 회전할 때 위상이 변하는 스핀장인데, 연구진은 구면 푸리에 신경 연산자(SFNO)를 임의의 스핀 값을 갖는 장으로 확장했다. 스핀장을 회전군 위의 매키(Mackey) 함수로 올리는 개념적 틀을 바탕으로, 조화 표현과 구면·회전군 표본화 정리를 이용해 정확하고 효율적인 '들어올린 구면 합성곱'을 구성해 회전 등변성을 엄밀히 확보했다. 이렇게 만든 스핀 SFNO(S²FNO)는 각 층에서 회전 등변성이 기계 정밀도 수준으로 성립함을 실증했으며, 기존 벤치마크에서 최고 수준의 성능을 기록하고 새로 제시한 벤치마크에서는 스핀을 인식하는 모델이 스칼라 모델보다 더 나은 결과를 보였다.
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