천문·천체물리
MKID 광자 에너지 추정에 선택적 상태공간 모델 적용…기존 최적필터 대비 분해능 개선
초전도 광자 계수 검출기인 MKID(Microwave Kinetic Inductance Detectors)는 기존에 좌표 변환과 위너(Wiener) 최적필터를 쓰지만, 이 방식은 정상 노이즈·선형 응답·에너지 무관 펄스 형태를 가정하기 때문에 MKID의 실제 특성과 맞지 않는다는 문제가 있다. 연구진은 Mamba 기반 선택적 상태공간 모델 'Venom(Very Efficient Neural Optimal-filter for MKIDs)'을 제안했다. 이 모델은 학습 파라미터 3,314개로 원시 IQ 시계열 데이터를 직접 처리하며, MKIDGen3 RFSoC 판독 플랫폼 탑재를 목표로 한다. 검증은 기존에 공개된 두 데이터셋(254~1310nm 10개 파장의 InHf 이중층 공진기, 808~1310nm 5개 파장의 PtSi 공진기)에서 15% 홀드아웃 세트로 수행됐다. InHf에서는 평균 KDE 분해능 26.1로 파장별 최적필터 기준값 24.8보다 5% 향상됐고 254nm에서 R=42.4를 기록했으며, PtSi에서는 R=19.5로 920nm 공용 템플릿 필터의 11.8보다 66% 개선됐다.
arXiv astro-ph.IM (관측기기)
