본 논문은 광음향 단층 촬영법 및 기타 결합 물리학 분야에서 발생하는 역 문제 해결을 위한 새로운 알고리즘을 제시한다. 반복적인 알고리즘과 딥러닝 기법이 일반적으로 사용되며, 이러한 방법들은 순방향 연산자와 그 수반 연산자의 다중 적용을 필요로 한다. 본 논문에서는 원형 획득 기하학에서 순방향 및 수반 연산자를 효율적으로 계산하는 새로운 알고리즘을 제안하며, $(n \times n)$ 이미지에 대해 $\mathcal{O}(n^2 \log n)$ 부동 소수점 연산으로 계산이 가능하다. 제안된 알고리즘의 성능은 비음수 최소 자승법, 전체 변동 규제 최소 자승법, 학습된 주-쌍대(primal dual) 등 다양한 반복 영상 재구성 기술에 통합되어 수치 시뮬레이션을 통해 입증되었다. 또한, 알고리즘의 Python 구현과 계산 예시가 공개되었다.
