PCC／SPCC와 플레이트 솔빙 문제 해결

PCC(Photometric Color Calibration)와 그 뒤에 나온 SPCC는 모두 강력한 자동 색 보정 도구이지만, 둘 다 하나의 전제 위에 서 있습니다—플레이트 솔빙(천체 측정, Plate Solving)이 반드시 성공해야 한다는 것입니다. 실무에서는 플레이트 솔빙 실패나 색 보정 오류가 결코 드물지 않습니다. 이 글에서는 자주 겪는 플레이트 솔빙과 PCC 문제 해결을 몇 가지 정리합니다.

하나의 핵심 전제: PCC/SPCC 자체는 더 이상 플레이트 솔빙을 하지 않는다

먼저 자칫 지뢰를 밟기 쉬운 요점부터 말씀드리겠습니다. PCC와 SPCC는 이미 모두 Plate Solve 기능을 갖추고 있지 않습니다.

따라서 PCC나 SPCC를 실행하기 전에, 이미지가 WBPP에서 Astrometric solution을 거치지 않았다면, 먼저 스크립트 메뉴의 Image Plate Solver Script로 플레이트 솔빙을 완료해 두어야 합니다. 그렇지 않으면 PCC나 SPCC는 곧바로 오류를 내며 실행되지 않습니다. 이 단계를 빠뜨리면 이후 공정이 전부 막혀 버립니다.

PCC/SPCC 실행 전에 먼저 플레이트 솔빙을 완료해야 하는 흐름

PCC 실패를 부르는 흔한 옵션

PCC가 플레이트 솔빙이나 색 보정에서 실패할 때는, 다음의 몇 가지 옵션을 하나씩 점검해 보시기 바랍니다.

등급을 자동 제한: PCC가 플레이트 솔빙에서 실패한다면, 이 옵션을 해제하고 적절한 등급 범위를 수동으로 선택하도록 바꿔 보시기 바랍니다.
왜곡 보정: 광각 렌즈를 사용한다면 이 항목에 체크하는 것을 권장합니다.
FIT header 내 데이터 무시: 이미지에 Resample을 적용했거나 DSLR로 촬영해서 FIT header의 초점 거리, 픽셀 크기, RA/DEC 위치가 실제와 맞지 않을 가능성이 있을 때, 이 항목에 체크하면 PCC가 여러분이 수동으로 입력한 올바른 파라미터를 쓰게 됩니다.
측광 카탈로그 디렉터리 자동 선택: 측광 성표에 결손이 있으면(극 부근의 천구 영역에서 자주 일어납니다) 오류 메시지는 대개 “이미지에 별이 없음”이 됩니다. 이때는 디렉터리 자동 선택을 해제하고 다른 디렉터리로 수동으로 바꾸면 해결됩니다.

PCC의 흔한 실패 옵션 몇 가지의 설정 화면

Resample 이후의 플레이트 솔빙 문제

3번 항목의 연장입니다. 만약 여러분의 이미지가 PCC 이전에 Resample을 거쳤고, 그 결과 PCC가 완료되는 데 많은 시간이 걸리거나 심지어 실패한다면, PCC의 “ignore existing metadata” 옵션에 체크하는 것을 잊지 마시기 바랍니다. 그러면 프로세스가 여러분이 입력한 Image Parameters를 직접 사용하게 되어, 플레이트 솔빙이 순조롭게 진행될 수 있습니다.

Resample을 쓰게 되는 장면으로는, 흑백 카메라의 픽셀 합산(bin)이나, 컬러 카메라의 디베이어링 시 super pixel을 선택하는 경우 등이 있습니다.

Resample 후 ignore existing metadata에 체크해 플레이트 솔빙을 순조롭게 하기

성표 결손: 디렉터리를 하나 바꾸면 된다

때로는 플레이트 솔빙 실패가 여러분의 설정 문제가 아니라, 성표 자체의 결손에서 비롯되기도 합니다.

예를 들어 APASS DR10은 북천의 결손이 심해서, DR10만 단독으로 쓰거나(혹은 Auto를 쓸) 때 M101, M51 같은 북천의 유명한 천체에서도 PCC의 Photometry가 실패해 자동 색 보정을 할 수 없게 되는 일이 자주 있습니다. 이때는 DR9로 바꾸면 대개 문제가 술술 풀립니다. M101을 중심에 두고 서로 다른 픽셀 스케일로 성표를 비교해 보면, 이런 결손을 뚜렷이 확인할 수 있습니다.

데이터베이스의 진화: 로컬 플레이트 솔빙에서 Gaia로

플레이트 솔빙이 의지하는 성표 데이터베이스도 근래 몇 년간 계속 진화해 왔습니다.

초기에는 PI를 업데이트한 뒤 GaiaDR2 데이터베이스를 로컬 플레이트 솔빙 분석용 참조로 다운로드할 수 있게 되어, 분석을 위해 온라인으로 성표 데이터를 가져올 필요가 없어졌습니다. 다만 당시에는 아직 한 가지 아쉬움이 남아 있었습니다—이미지의 천체 좌표는 여전히 네트워크로 검색하거나 직접 입력해야 했고, 로컬에서 곧바로 검색할 수는 없어서 완전한 오프라인 플레이트 솔빙까지는 이루지 못했던 것입니다.

GaiaDR2 데이터베이스를 로컬 플레이트 솔빙 참조로 다운로드하기

그 후 PixInsight는 Gaia DR3를 기반으로 한 신세대 색 보정 프로세스를 내놓았습니다. 먼저 맛보고 싶은 분은, 우선 PixInsight Distribution에서 Gaia DR3/SP 데이터(complete나 small set 중 하나면 됩니다)를 다운로드하고 PI의 Gaia 프로세스에서 설정을 마쳐 두시기 바랍니다. 새 기능이 공개·업데이트되면 그대로 쓸 수 있습니다.

Gaia DR3/SP 데이터베이스를 다운로드하고 설정하기

마무리

PCC와 SPCC는 자동 색 보정을 무척 편리하게 해 주지만, 그 성패는 거의 전부 플레이트 솔빙이라는 단계에 달려 있습니다. 세 가지를 기억해 두시기 바랍니다. 먼저 플레이트 솔빙을 하고 나서 색 보정하기, 실패하면 그 몇 가지 옵션을 하나씩 점검하기, 그리고 성표에 결손이 있으면 디렉터리나 버전 바꾸기입니다. 플레이트 솔빙이라는 관문만 잘 지켜 두면, 자동 색 보정은 그 위력을 안정적으로 발휘할 수 있습니다.