구름 내부 관측을 위한 새로운 접근: 다중 위성 시뮬레이션

데이비드 스탠리는 기후 변화에 대한 관심에서 비롯되어 구름 내부를 연구하기 위한 데이터 수집 방식 개선 프로그램을 개발했습니다. 이 프로그램은 여러 대의 위성을 시뮬레이션하여 동시에 여러 각도에서 구름 이미지를 수집함으로써 구름 내부에서 일어나는 현상을 더 잘 이해하도록 돕습니다.

 

 

기존 관측의 한계와 새로운 시도

기존에는 구름의 외부 특징만 관찰할 수 있었습니다. 스탠리가 개발한 ‘컴퓨터 단층 구름 촬영(Computed Cloud Tomography)’은 CT 스캔과 유사한 원리를 이용합니다. CT 스캔이 X선을 사용하는 것과 달리, 이 기술은 위성들이 가능한 한 짧은 시간 안에 여러 각도에서 구름 이미지를 촬영합니다. 이를 통해 구름의 3차원 구조를 파악할 수 있습니다.

 

 

대류 수송과 구름 재생성의 관계 연구

기후 모델링의 주요 과제 중 하나는 대류 수송이 새로운 구름의 재생성에 미치는 영향의 정도를 파악하는 것입니다. 대류는 대기 중의 열과 습기의 이동, 특히 불안정한 조건에서의 상승 및 하강 기류와 관련됩니다. 스탠리의 프로그램은 동일한 구름 중심을 여러 시간대에 걸쳐 관측함으로써 대류가 시간에 따라 어떻게 변화하는지, 그리고 이것이 미래의 다른 구름 성장에 어떤 영향을 미치는지를 보여줍니다. 구름 성장은 온실 효과를 증가시킬 수 있기 때문에, 이러한 연구는 매우 중요합니다.

 

연구의 시작과 협력

스탠리는 일리노이 대학교 어바나-샴페인에서 항공 우주 공학 석사 학위를 마친 후, 같은 대학에서 박사 과정을 이어가기로 결정했습니다. 그는 자신의 공학 및 우주 공학에 대한 전반적인 관심과 더불어 기후 변화를 더 잘 이해하고 해결책을 찾기 위해 노력하는 것이 얼마나 중요한지에 대해 이야기했습니다. 로빈 울랜즈 교수는 그의 이러한 관심에 주목하여 자신의 연구 그룹에 합류하도록 권유했습니다. 울랜즈 교수는 스탠리를 NASA 제트 추진 연구소(JPL)의 다중 에이전트 자율 그룹의 페데리코 로시와 아미르 라흐마니와 연결해주었고, 이들은 스탠리에게 구름 단층 촬영, 대기 구름 및 에어로졸에 대한 지식이 풍부한 JPL 과학자 창락 최와 앤서니 데이비스를 소개해주었습니다. 이 만남은 스탠리의 관심사와 일치했고, 울랜즈 교수가 흥미로운 임무 제안으로 고려하고 있던 ‘지구 과학 임무를 지원하기 위한 다중 에이전트 시스템 활용’이라는 주제와도 부합했습니다. 이를 통해 스탠리는 구름 내부 관측 연구에 본격적으로 참여하게 되었습니다.

 

 

시뮬레이션 구현: 혼합 정수 선형 계획법 활용

스탠리는 시뮬레이션을 위해 다양한 응용 분야에 사용되는 혼합 정수 선형 계획법(Mixed Integer Linear Program) 솔버를 활용했습니다. 그는 위성 군집이 가능한 한 많은 구름 이미지를 얻을 수 있도록 촬영 시점과 카메라 각도를 최적화하는 스케줄러를 개발하는 코드를 작성했습니다.

 

효율적인 촬영 패턴 자동 결정

이 연구의 핵심은 혼합 정수 선형 계획법을 사용하여 위성 편대의 가장 효율적인 촬영 패턴을 자동으로 결정하는 방법을 고안한 것입니다. 모든 위성은 동시에 동일한 목표 지점을 향해야 했습니다. 그러나 각 위성 아래에는 수십 개의 서로 다른 목표 지점이 있을 수 있으며, 적절한 시간에 촬영하지 않으면 일부 목표 지점은 놓칠 수 있습니다. 따라서 위성들이 궤도 전체에서 서로 다른 목표 지점을 얼마나 많이 포착하는지를 최대화하는 것이 목표였습니다.

 

 

두 가지 시뮬레이션의 결합

연구는 두 가지 시뮬레이션을 통해 진행되었습니다. 첫 번째 시뮬레이션은 특정 수명을 가진 지구 표면의 구름을 생성하는 시뮬레이션입니다. 컴퓨터상에서 구름은 구의 좌표로 표현됩니다. 두 번째 시뮬레이션은 위성 군집의 움직임을 시뮬레이션합니다. 이 과정은 단순하게 수행할 수도 있고, 더 복잡하고 정확한 모델을 사용하여 수행할 수도 있습니다.

이 두 시뮬레이션의 데이터를 결합하면 프로그램은 궤도의 여러 지점에서 위성의 위치와 궤도의 해당 지점에서 구름의 위치에 대한 정보를 계산한 다음, 위성과 지상의 구름 사이의 최적의 촬영 패턴을 결정합니다. 즉, 위성의 위치와 구름의 위치 정보를 바탕으로 어떤 방향으로 촬영하는 것이 가장 효율적인지를 계산해내는 것입니다.

 

연구 과정의 시행착오

스탠리는 연구를 진행하는 동안 데이터를 시뮬레이션하고 솔버에 전달하는 최적의 방법에 대해 여러 가지 아이디어를 떠올렸다고 합니다. 이는 연구 과정에서 다양한 시도를 거쳤음을 의미합니다. 즉, 데이터를 어떻게 처리하고 분석해야 원하는 결과를 얻을 수 있는지에 대한 고민과 실험이 반복되었음을 나타냅니다.