초록 ▼

□ 연구개요
본 연구의 궁극적인 목표는 전자기-약작용 대칭성 붕괴의 근원이 무엇인가를 밝혀내는 것이다. 2012년에 힉스 보존이 발견되었지만, 아직까지 인류는 전자기-약작용 대칭성 붕괴가 어떻게 이루어졌는지 밝혀내지 못했으며, . 이러한 근본적인 문제들에 답하기 위하여 우리는 전자기-약 대칭성 붕괴를 자연스럽게 설명하는 이론들이 예측하는 새로운 입자등 새로운 물리학에 대한 연구가 필요하다. 우리가 찾고자하는 새로운 입자나 힉스 자기상호작용 상수에 관련된 신호의 데이터는 바탕값에 비해 충분히 높지 않으며, 실험이 접근할 수 있는

□ 연구개요
본 연구의 궁극적인 목표는 전자기-약작용 대칭성 붕괴의 근원이 무엇인가를 밝혀내는 것이다. 2012년에 힉스 보존이 발견되었지만, 아직까지 인류는 전자기-약작용 대칭성 붕괴가 어떻게 이루어졌는지 밝혀내지 못했으며, . 이러한 근본적인 문제들에 답하기 위하여 우리는 전자기-약 대칭성 붕괴를 자연스럽게 설명하는 이론들이 예측하는 새로운 입자등 새로운 물리학에 대한 연구가 필요하다. 우리가 찾고자하는 새로운 입자나 힉스 자기상호작용 상수에 관련된 신호의 데이터는 바탕값에 비해 충분히 높지 않으며, 실험이 접근할 수 있는 가장 높은 에너지 영역의 끄트머리 영역(tail region)에 있거나, 아니면 찾고자하는 입자가가 바탕값에 비해 현저하게 낮은 가볍고 희귀한 것이다. 이 높은 에너지의 영역을 탐구하기 위해서 본 연구는 최근 결실을 맺고있는 인공지능을 이용한 가속기 현상론을 이론적으로 발전시켜서 딥러닝을 토대로 제트 세부구조 및 이론적인 분석의 틀을 개발하였다.

□ 연구 목표대비 연구결과
인공 뉴럴 네트워크와 딥러닝을 이용한 집적된 제트를의 제트세부구조 연구를 위해서, 본 연구진은 1년간의 짧은 연구 기간동안, 다음과 같은 목표를 성취하였다: “딥러닝을 이용한 집적된 제트를의 제트세부구조가 과연 Infrared-collubnear(IRC)-safe한지, soft emission과 collinear emission이 딥러닝에서 과연 수렴할 수 있는지에 관해 연구하고 IRC-safe 하기위한 요건을 구하여 이분야의 이론적 기반을 확립한다.” 본 연구진은 교신저자로 JHEP에 “Infrared safety of a neural-net top tagging algorithm” 이라는 제목으로 논문을 출간하였다. 이 연구는 고에너지 영역에서 데이터가 충분하지 않은 영역에서 몬테카를로를 이용한 시뮬레이션 데이터를 이용해 톱쿼크 시그널을 찾아내도록 훈련시킨 머신러닝 물리 관측량을 실제 데이터에 적용할 수 있는가에 대한 긍정적인 결과를 도출해내었다. 구체적으로 머신러닝이 찾아낸 관측량이 QCD의 soft radiation에 민감하지 않기 때문에 몬테카를로를 사용한 머신러닝을 통해 새로운 물리를 탐구할 수있다는 중요한 결과물을 내었다는 점에서, 목표를 100%이상 달성했다고 생각된다.

□ 연구개발결과의 중요성
본 연구는 현재 인류가 알고자하는 가장 중요한 우주의 원리중 하나로, 본 과제를 수행함으로써 인류 지식의 진보에 유의미한 기여를 하는 연구이다. 딥러닝을 통한 제트 세부구조 연구는 미래가속기 연구의 가장 중요한 주제로, 본 연구진은 국내 물리학계에 지대한 공헌을 할 뿐 아니라, 국제적으로도 이 분야의 선도적인 연구를 해나갈 것으로 기대된다. 또한 이미 가속기 물리의 제트 세부구조에서 인공지능(AI)을 이용한 Neural Network를 세계 최초로 구연한 본 연구진은 이 분야에서 국내 공동연구의 장을 열어 "Deep Learning"등을 이용한 가속기 현상론을 세계적으로 발전시켜, 매우 도전적인 전자기-약작용 대칭성 붕괴의 근원을 파악하는 높은 에너지 끝자락에서의 새로운 물리 연구에 커다란 도움이될 것이다. 그리고 다른분야에서도 딥러능을 사용하는 인공지능 연구에도 새로운 보템이 될 수 있을 것이다. 이는 과학기술 분야에 국가 경쟁력을 높이는 역할을 할 수 있으리라 기대된다.

(출처 : 연구결과 요약문 4p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 3
• 목차 ... 5
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 5
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 6
• 가. 인공 뉴럴 네트워크와 딥러닝을 이용한 집적된 제트를의 제트세부구조 연구 ... 6
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 7
• 4. 참고문헌 ... 7
• 5. 연구성과 ... 7
• 끝페이지 ... 8