초록 ▼

□ 연구개요
현재 진행 중인 라이고(LIGO)와 카그라(KAGRA) 중력파 데이터를 효율적으로 검출해낼 수 있는 딥러닝 분석방법을 개발하고 향후 개발될 차세대 중력파 망원경 중력파원에 대한 천체물리를 연구를 수행하여 중간주파수대역에서 달성할 수있는 중력파 천문학의 과학적 목표를 제시한다.
- 기계학습 법을 이용한 중력파 검출기 데이터의 신호·잡음 분류 연구
- 딥러닝을 이용한 중력파 신호 분석 연구
- 딥러닝을 이용한 중력파 파형 생성 및 모수추정연구
- 딥러닝을이용한중력파 파형의모수추정 연구
- 높

□ 연구개요
현재 진행 중인 라이고(LIGO)와 카그라(KAGRA) 중력파 데이터를 효율적으로 검출해낼 수 있는 딥러닝 분석방법을 개발하고 향후 개발될 차세대 중력파 망원경 중력파원에 대한 천체물리를 연구를 수행하여 중간주파수대역에서 달성할 수있는 중력파 천문학의 과학적 목표를 제시한다.
- 기계학습 법을 이용한 중력파 검출기 데이터의 신호·잡음 분류 연구
- 딥러닝을 이용한 중력파 신호 분석 연구
- 딥러닝을 이용한 중력파 파형 생성 및 모수추정연구
- 딥러닝을이용한중력파 파형의모수추정 연구
- 높은 이심률 궤도에서 블랙홀 포획에 따른 중력파 파형 연구
- 저주파수 대역 중력파원의 발 생 빈도 계산

□ 연구 목표대비 연구결과
⦁ 딥러닝을 이용한 원궤도화된 블랙홀 쌍성 병합 중력파 파형 생성 소프트웨어 개발
⦁ 중간질량블랙홀 쌍성 병합으로 인한 중력파 발생 빈도 예측
⦁ 중력파 파형의 수치상대론 계산에 필요한 Adaptive Mesh Refinement (AMR) 코드 개발: 1차원, 2차원 코드 개발
⦁ 딥러닝을 이용한 원궤도화된 블랙홀 쌍성 병합 중력파 파형 생성 알고리즘 연구
⦁ 높은 이심률 궤도에서 블랙홀 포획이 발생하는 조건 및 빈도 계산

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과 (연구개발결과의 중요성)
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 고속 분석 기법으로 중력파 검출 직후 전자기파 후속관측 시기를 앞겨 감마선폭발의 초기를 관측하는데 기여를 할 수 있다. 또한 인공지능의 한 형태인 기계학습법을 이용하여 과학적 발견에 기여하여 국내 인공지능의 다양한 활용에 대한 모범적인 사례로 홍보가능할 것이다. 나아가 딥러닝 등 인공지능의 과학데이터 적용으로 연구효율을 높이고 데이터 기반의 과학연구 뿐만아니라 파생 기술을 사회현상 분석에 확대 적용가능할 것이다. 현재 건설 추진이 확정된 중간주파수 대역의 중력파 검출기는 존재 하지 않는다. 본 연구에서 중간주파수 대역에서 차세대 중력파 망원경이 도달해야할 최소성능 (감도, Sensitivity) 제시할 수 있다. 또한 유의미한 빈도의 중력파원을 기대할 수 있다면 중간주파수 대역의 중력파 검출기 건설의 타성을 과학적으로 뒷받침하여 개발을 촉진할 수 있다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• (가) 최종목표 ... 4
• (나) 연구내용 ... 4
• (다) 필요성 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 6
• 1) 주요 연구 변경사항 ... 6
• 2) 연구과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 7
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 17
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 17
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 18
• 3) 목표 달성 수준 ... 19
• 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 19
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 20
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 22
• 6. 참고문헌 ... 22
• 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 24
• 붙임2 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 38
• 끝페이지 ... 55