연구진이 학습 기반 InSAR 기술인 WaveDINO를 개발하여 대기 위상 지연 문제를 해결했어요. WaveDINO는 물리적 원리 기반 합성 변형과 실제 대기 노이즈를 결합한 하이브리드 학습 전략을 사용합니다.
Laguna del Maule(칠레)와 Campi Flegrei(이탈리아) 화산 지역의 실제 InSAR 데이터에 적용한 결과, WaveDINO는 기존 모델 대비 GNSS 측정값과의 일치도가 높고 평균 오차를 줄여줬어요.
WaveDINO는 기존 기상 모델 기반 보정 방식보다 성능이 뛰어나며, InSAR 데이터 분석 정확도를 향상시켜 화산 활동 모니터링에 기여할 것으로 기대돼요.