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연구진은 광원의 사전 정보나 제어, 지속적인 광신호 접근 없이도 파장 이하 수준의 점광원 간 거리를 추정하는 '파라미터 분리 기반 학습 모델'을 제시했다. 합성 영상과 실험으로 생성한 영상 검증에서 가우시안 세기 PSF 표준편차 σ의 약 0.075σ에 해당하는 미세 분리에 대해 82% 이상의 추정 충실도를 달성했으며, σ=180nm일 때 약 13.5nm에 해당한다고 설명했다. 이 모델을 허블(Hubble) 아카이브 영상의 NGC 4486B에 적용한 결과 핵 분리는 9.3~13.2파섹(pc)으로, 기존에 보고된 12파섹과 부합했다. 논문은 동일한 학습·테스트 영상을 쓴 비교에서 기존의 직접적인 데이터 기반 학습보다 충실도가 크게 높았다고 밝혔다.
arXiv astro-ph.GA (은하)
연구진은 WISE W1(3.4마이크론) 영상을 스피처 IRAC Ch1(3.6마이크론) 수준으로 4.6배 공간 초해상도 변환하는 딥러닝 프레임워크를 제시하고 COSMOS 영역에서 성능을 분석했다. 약 390,000개의 짝지은 컷아웃으로 학습한 뒤 83,592개의 테스트 세트로 평가한 결과, 고정 조리개 내 중심 천체의 총 플럭스를 중앙값 상대오차 11%로 복원해 보간법 기준선보다 약 2배(가장 어두운 사분위에서는 약 3배) 정확했다. WISE에서는 뭉쳐 보이지만 스피처에서는 분리되는 3~5각초 간격의 경우, 모델은 스피처 실측에서 검출 가능한 천체 피크의 35%를 복원해 보간법의 9%를 크게 앞섰다. 다만 천체 프로파일이 과도하게 매끄러워져 적분 플럭스가 높게 치우치는 실패 양상이 나타났으며, 이는 보간법보다는 정량적으로 작은 수준이다. 연구진은 학습된 모델과 코드를 공개했으며, 스피처가 관측하지 못한 전천 영역으로 초해상도 기법을 확장할 가능성을 제시했다.
arXiv astro-ph.IM (관측기기)