과제 상세정보
목록대용량 은하 관측 자료 분석을 위한 비지도 기계학습법 개발
작성자
관리자
조회수
120
등록일
2024-05-22
사업 정보
| 내역사업 | 세종과학펠로우십 |
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과제 기본정보
| 과제명 | 대용량 은하 관측 자료 분석을 위한 비지도 기계학습법 개발 | ||||
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| 과제고유번호 | 1711157300 | ||||
| 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 관측 및 분석 기술이 고도화됨에 따라 관측된 은하의 수는 물론 개개 은하의 정보를 나타내는 파라미터의 수 또한 늘어나고 있습니다. 계획 단계부터 한국이 참여한 Legacy Survey of Space and Time (LSST) 프로젝트는 2023년부터 10년간 200억 개의 은하들에 대해 1220여 파라미터가 담긴 카탈로그를 만들 것이라고 합니다.... | ||
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| 연구내용 | Lambda cold dark matter (LCDM) 표준 우주 모형에서 은하들은 질량이 작은 것들이 합쳐져 큰 은하가 되는 진화 과정을 거칩니다. 하지만 관측된 은하들의 질량 분포와 비교했을 때 질량이 작은 부분과 큰 부분의 수가 모델이 예측하는 수보다 적습니다. 초신성 폭발과 활동성 은하핵이 질량이 작고 큰 은하의 진화 과정에 각각 영향을 줬다고 여겨... | ||
| 기대효과 | LCDM 표준 우주 모형은 단 6개의 파라미터만으로 우주배경복사, 우주를 구성하는 원소비 등 여러 관측 결과를 잘 설명하고 있습니다. 하지만 우주를 구성하는 기본 단위인 은하들의 질량 분포와 차이를 보이고 있습니다. LSST의 200억 개 은하들의 1220여 개 파라미터 값을 가진 다차원 대용량 카탈로그를 비지도학습 머신러닝 알고리즘을 이용해 분석하는 이번... | ||
| 키워드 | 머신러닝,비지도학습,외부은하,알고리즘,대용량 자료처리,은하서베이,은하의 진화 | ||
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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기술 정보
| 연구개발단계 | 기초연구 | 산업기술분류 | |
|---|---|---|---|
| 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 | 119,119,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||