과제 상세정보
목록LIGO, KAGRA 및 차세대 중력파 검출기를 위한 중력파 천문학 데이터의 딥러닝 분석 방법 연구
작성자
관리자
조회수
45
등록일
2024-05-22
사업 정보
| 내역사업 | (유형1-2)중견연구 |
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과제 기본정보
| 과제명 | LIGO, KAGRA 및 차세대 중력파 검출기를 위한 중력파 천문학 데이터의 딥러닝 분석 방법 연구 | ||||
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| 과제고유번호 | 1711142836 | ||||
| 부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
| 과제수행연도 | 2021 | 총연구기간 | 2019-03-01 ~ 2024-02-29 | 당해연도 연구기간 | 2021-03-01 ~ 2022-02-28 |
요약 정보
| 연구목표 | 현재 진행 중인 라이고(LIGO)와 카그라(KAGRA) 중력파 데이터를 효율적으로 검출해 낼 수 있는 딥러닝 분석방법을 개발하고 향후 개발될 차세대 중력파 망원경 중력파원에 대한 천체물리를 연구를 수행하여 중간주파수대역에서 달성할 수있는 중력파 천문학의 과학적 목표를 제시한다. - 기계학습법을 이용한 중력파 검출기 데이터의 신호·잡음 분류 연구 - ... | ||
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| 연구내용 | (가) 기계학습법을 이용한 신호·잡음 분류 연구 LIGO와 KAGRA의 중력파 데이터로부터 신호 및 잡음을 기계학습법을 이용하여 분류해내는 연구를 수행한다. 매우 미약 세기(예. strain amplitude가 약 10^-21~10^-23)의 중력파를 검출해내기 위해서는 잡음으로부터 신호를 정확하고 효율적으로 분류해낼 수 있어야 한다. 특히 잡음이 n... | ||
| 기대효과 | 기계학습법을 이용하여 검출된 중력파 신호의 신뢰도를 극대화할 수 있어 관측적인 사실에 기반하여 별생성이론과 블랙홀 성장에 대한 이론의 정확도를 검증할 수 있다. 딥러닝 분석 기법을 적용한 고속분석 기법으로 중력파 검출 직후 전자기파 후속관측 시기를 앞당겨 감마선폭발의 초기를 관측하는데 기여를 할 수 있다. 또한 인공지능의 한 형태인 기계학습법을 이용하여 ... | ||
| 키워드 | 중력파 데이터 분석,딥러닝,기계학습법,블랙홀 쌍성 병합,적응격자세분화,블랙홀 포획 | ||
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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기술 정보
| 연구개발단계 | 기초연구 | 산업기술분류 | |
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| 미래유망신기술(6T) | IT(정보기술) | 기술수명주기 | |
| 연구수행주체 | 연 | 과학기술표준분류 | 자연 > 지구과학 > 천문우주관측기술 > 중력파 관측기술 |
| 주력산업분류 | 적용분야 | 지식의 진보(비목적연구) | |
| 중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 국가수리과학연구소 | 사업자등록번호 | |
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| 연구책임자 | 소속기관명 | 국가수리과학연구소 | 사업자등록번호 | |
| 최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 이학 |
사업비
| 국비 | 175,000,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||