PAU 서베이, 플럭스를 보존하는 자기지도 이미지 노이즈 제거 기법 제시
연구진은 저신호대잡음비(SNR) 천문 이미지의 측광 정확도를 높이기 위해 자기지도 학습 기반 노이즈 제거 기법인 Noise2Void(N2V)를 PAU 서베이(PAUS) 실측 및 모의 이미지에 적용해 평가했다. 기존 N2V는 은하의 플럭스를 체계적으로 과소평가했는데, 특히 희미한 은하에서 이런 경향이 뚜렷했다. 이를 보완하기 위해 큰 음수 출력을 제한하는 bounded-output 층을 추가하고, LoRA(저랭크 적응)와 플럭스를 고려한 두 가지 손실 항으로 모델을 미세조정했다. 그 결과 NB645 밴드에서 반복 노출 간 플럭스 차이 분포 폭이 sigma_68 = 0.529로 줄어, 기존 PAUS 불확도 기준 대비 무작위 플럭스 산포를 47% 감소시키면서 플럭스 비의 중앙값은 1에 가깝게 유지했다. 연구진은 천문 서베이용 노이즈 제거 기법을 이미지 품질 지표만이 아니라 측광 진단으로 평가해야 한다고 결론지었다.
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