전파교실의 마지막 주제는 인공지능(AI)입니다. 최근에는 전파를 다루는 거의 모든 과정에 AI가 함께 쓰이고 있습니다.
실제로 수신되는 전파에는 항상 잡음이 섞여 있습니다. AI(특히 딥러닝)는 아주 많은 신호와 잡음 데이터를 미리 학습해서, 잡음이 섞인 신호에서 원래 신호만 골라내는 잡음 제거(디노이징)를 사람보다 훨씬 잘 해내는 경우가 많습니다. 버튼을 눌러 비교해 보세요.
지금은 잡음이 섞인 신호가 보입니다.
한정된 주파수를 여러 기기가 나눠 써야 하는 상황에서, AI가 주변 전파 상황을 실시간으로 살펴보고 비어 있는 채널을 스스로 찾아 옮겨가며 통신하게 하는 기술도 연구되고 있습니다(인지 무선, cognitive radio). 5G/6G 처럼 복잡한 네트워크를 스스로 최적화하는 데에도 AI가 활용됩니다.
KVN 같은 전파망원경은 매일 엄청난 양의 관측 자료를 쏟아냅니다. 이 방대한 자료 속에서 아주 짧고 희귀한 신호(예: 빠른전파폭발, FRB)를 사람이 일일이 찾아내기는 어렵습니다. 요즘은 AI가 이런 자료를 빠르게 훑어보며 흥미로운 신호 후보를 찾아내고, 연구자는 AI가 골라낸 후보를 중심으로 더 깊이 연구하는 방식이 늘어나고 있습니다.
전파의 기초부터 무선통신, 생활 속 전파, 전파의 활용, 그리고 최신 기술까지 모두 살펴보았습니다. 처음부터 다시 정리하거나, 전파교실 홈으로 돌아가 보세요.