본 논문에서는 기계 학습을 사용하여 남극 망원경(South Pole Telescope, SPT)의 조준 정확도(pointing accuracy)를 개선한 결과를 제시한다. SPT가 하늘을 정확히 향하도록 하는 능력은 구조적 결함에 의해 제한되며, 이는 남극의 극한 기상 조건의 영향을 받는다. 조준 정확도는 Event Horizon Telescope(EHT)에 참여하여 관측 캠페인을 수행하는 동안 특히 중요하며, 이는 일반적인 SPT 관측보다 더 엄격한 정확도를 요구한다. 우리는 SPT에서 수행된 SPT-3G 및 EHT 수신기 관측의 역사적 데이터로 구성된 훈련 데이터셋을 구축한다. 현재의 기상 조건을 두 개의 망원경 구동 제어 인자(telescope drive control arguments)로 매핑하는 과정을 학습하기 위해 2개의 XGBoost 모델을 훈련한다. 그중 하나는 방위각(azimuth) 오차를 보정하며, 다른 하나는 고도(elevation) 오차를 보정한다. 훈련된 모델은 보류한 테스트 데이터에서 교차고도(cross-elevation) 2[Formula: see text]14, 고도 3[Formula: see text]57의 제곱근 평균제곱오차(root mean squared errors)를 달성하여, 각 축에서의 목표치인 5[Formula: see text]보다 훨씬 낮은 수준을 보였다. 우리는 이러한 모델을 망원경 제어 시스템에 적용하고, 2024년 4월 EHT 관측 캠페인 동안 추가적인 현장(in situ) 테스트 관측을 수행하였다. 그 결과, 모델은 조준 정확도를 유의미하게 향상시켰다. 모델이 가장 잘 훈련된 입력 변수 범위 내의 천체에 대해, 평균 결합 조준 오차는 15[Formula: see text]9에서 10[Formula: see text]6으로 33% 개선되었다. 이러한 개선은 상당하지만 궁극적인 목표에는 미치지 못하였으나, 향후 모델 개발을 위한 시범 개념(proof of concept)으로서의 역할을 한다. SPT의 EHT 수신기에 대한 계획된 업그레이드는 더 엄격한 조준 정확도를 필요로 할 것이며, 이는 본 연구의 방법으로 달성 가능할 것으로 예상된다.

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