과제 상세정보
목록딥러닝을 활용한 은하 이미지 특징 추출 및 유사 이미지 검색엔진 구축을 통한 왜소은하 형태학적 진화연구
작성자
관리자
조회수
64
등록일
2024-05-22
사업 정보
| 내역사업 | 세종과학펠로우십 |
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과제 기본정보
| 과제명 | 딥러닝을 활용한 은하 이미지 특징 추출 및 유사 이미지 검색엔진 구축을 통한 왜소은하 형태학적 진화연구 | ||||
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| 과제고유번호 | 1711155932 | ||||
| 부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
| 과제수행연도 | 2022 | 총연구기간 | 2022-03-01 ~ 2027-02-28 | 당해연도 연구기간 | 2022-03-01 ~ 2023-02-28 |
요약 정보
| 연구목표 | 은하의 형태는 은하의 형성과 진화의 역사 정보를 담고 있다. 전천 탐사 관측을 시작한 후 많은 양의 은하 자료를 분류하기 위해서 시민과학을 통해 통계적인 분류가 시도되었다. 최근 천문학은 남반구 하늘뿐만 아니라 다양한 파장의 전천 탐사 관측이 계획되고 있으며, 은하 이미지의 양이 페타바이트를 상회할 것으로 예측된다. 따라서 시민과학을 통해서 은하를 분류하더... | ||
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| 연구내용 | 유사이미지 검색은 여러 산업 분야에 활용되고 있다. 특히 Google, Facebook에서는 유사한 이미지를 그룹화 및 검색 시스템을 만들어 사용하고 있다. 유사이미지 검색을 위해서는 이미지 압축된 특징 정보의 데이터베이스가 필요하다. 특징을 효율적으로 정확하게 압축하기 위해서 딥러닝 컨볼루션 신경망 중 오토인코더 모델을 사용하게 된다. 오토인코더는 원본 ... | ||
| 기대효과 | 현대 천문학은 전천 탐사 관측으로 인하여 많은 발전을 이루어 왔다. 과거 상상하지 못했던 많은 양의 은하 이미지와 스펙트럼 자료들은 천문학자들에게 끊임없는 상상력을 실현해 주었다. 은하의 형태학적 분류와 같이 컴퓨터 프로그램으로 해결할 수 없는 일들은 시민과학을 통해 통계적으로 해결해왔다. 앞으로 다가올 미래의 전천 탐사 관측은 더 깊게 관측하게 될 것이며... | ||
| 키워드 | 기계학습,딥러닝 컨볼루션 신경망,오토인코더,데이터베이스,형태학적 분류,왜소은하,은하의 형태학적 진화 | ||
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 | 학 | 과학기술표준분류 | 자연 > 지구과학 > 천문학 > 외부은하/관측우주론 |
| 주력산업분류 | 적용분야 | 지식의 진보(비목적연구) | |
| 중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 충남대학 | 사업자등록번호 | |
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| 연구책임자 | 소속기관명 | 충남대학 | 사업자등록번호 | |
| 최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 이학 |
사업비
| 국비 | 118,557,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||