SCEP 실험의 자기홀극 탐색을 위한 심층신경망 기반 레벨-1 트리거 개발
우주 이색입자 탐색(SCEP) 실험은 O(10^4) m^2 year 노출을 목표로 하는 다층 자기홀극(MM) 검출 어레이를 제안하며, 원시 파형을 연속 기록할 경우 연간 약 O(10) EB의 데이터가 발생해 저장이 현실적으로 불가능하다. 연구진은 다양한 속도·궤적의 MM 신호를 포착하기 위해 소형 템플릿 뱅크 구축 기법과, 모든 템플릿 응답을 결합하는 다층 퍼셉트론(MLP) 트리거를 개발했다. 31샘플 윈도우와 10^(-3)의 저장 데이터 비율 조건에서 MLP는 평균 순수용률(P_net)을 기존 템플릿 뱅크 트리거의 6.72%에서 8.79%로 높여 30.8%의 상대적 개선을 보였다. 이 신경망은 자일링스 AC701 FPGA 보드에 구현돼 1 MHz로 샘플링된 20비트 입력 파형을 200 MHz 트리거 로직으로 처리했으며, 고정소수점 구현의 P_net 손실은 부동소수점 기준 대비 3/(3.2 x 10^6)에 그쳤다. 보드 시험에서는 기준 트리거 출력과 비트 단위로 일치하는 결과와 입력 샘플 손실 없는 1 MHz 연속 처리가 확인됐다.
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