[DACON/김경은] 천체 유형 분류 대회를 위한 도메인 지식 알아보기

월간 데이월간 데이콘 천체 유형 분류 대회

천체 유형 분류 알고리즘 개발

 

test 데이터 셋과 train 데이터 셋에서 도메인 지식 알아보기

 

fiber ID

• 천체를 관측할 때 사용된 광섬유의 식별번호

type

QSO	퀘이사
STAR_RED_DWARF	적색왜성
STAR_BHB	수평거열성
STAR_CARBON	탄소로 된 왜성
STAR_BROWN_DWARF	갈색왜성
STAR_SUB_DWARF	저광도인 왜성에 준하는 행성
STAR_CATY_VAR	격변변광성
STAR_RED_DWARF	적색왜성
STAR_WHITE_DWARF	백색왜성
SERENDIP_RED, SERENDIP_BLUE, SERENDIP_DISTANT	항성 구역 외부에 놓인 천체
SERENDIPITY_FIRST	첫번째 관측에서 퀘이사로 분류되었지만,  이어진 관측에서는 더 흐릿한 천체
SERENDIPITY_MANUAL	수동으로 관측된 천체
sky	빈 하늘
ROSAT_D	X-선 파장대에서 관측한 천체이지만, SDSS 망원경에서도 관측되는 천체
STAR_PN	행성상 성운의 중심이 되는 별

용어 알아보기

• 항성 : 항성은 우리가 흔히 알고 있는 별의 또 다른 이름
• 광도 : 천문학에서의 밝기는 일정 시간 동안 별 하나가 발산하는 빛의 강도 및 다른 형태의 복사 에너지를 말한다. 또한 이것을 광도라함
• 왜성 : 상대적으로 크기가 작고 광도가 적은 항성
• 백색외성 : 백색 왜성은 태양의 0.4~8배 이하의 질량을 지닌 별들이 진화 끝에 도착하는 종착지이다. 별이 헬륨 연소 과정 동안 적색 거성이 된 다음에, 외부 대기는 우주공간으로 방출되며 행성상 성운을 형성하고, 대부분 탄소와 산소로 이루어진 핵만이 남아 백색 왜성을 형성하게 되는 것
• 성운 : 성운이란 별과 별 사이에 존재하는 가스 덩어리와 티끌의 집합체

type 자세히 보기

•  퀘이사 : 강한 전파를 내는 성운. 은하 중심핵의 폭발에 의하여 생긴 천체로, 항성처럼 보이지만 스펙트럼형의 적색 이동이 크다.
• 격변변광성 : 쌍성계 한쪽의 별이 백색왜성이나 중성자별ㆍ블랙홀이 되어 있으며, 다른 쪽의 적색거성의 대기가 유입되었을 때 급격한 증광을 보이는 천체

 

psfMag, fiberMag, petroMag, modelMag

 

• psfMag : 먼 천체를 한 점으로 가정하여 측정한 빛의 밝기
• fiberMag : 3인치 지름의 광섬유를 사용하여 광스펙트럼을 측정한다. 광섬유를 통과하는 빛의 밝기
• petroMag : 은하처럼 뚜렷한 표면이 없는 천체에서는 빛의 밝기를 측정하기 어렵다. 천체의 위치와 거리에 상관없이 빛의 밝기를 비교하기 위한 수치
• modelMag : 천체 중심으로부터 특정 거리의 밝기

Mag - magnitudes (광도 : 광원에서 나오는 빛의 밝기와 관계되는 것, 가시광선의 색깔에 따른 사람 눈의 감도를 고려해서 파장에 따른 가중치를 주어서 얻는 값)

 

파장대

u : Ultraviolet 자외선

g : Green 가시광선의 초록색 부분

r : Red 가시광선의 빨간색 부분

i : Near Infrared 근적외선 (적외선 중 하나)

z : Infrared 적외선

 

자외선 : 파장이 10~400nm 범위인 전자파(EMR) 로 가시광 선과 X선 사이에 위치

근적외선 : 파장이 750-2500nm인 전자기 스펙트럼 내의 가시광선 에 인접한 적외선 복사

적외선 : 파장이 가시광선보다 길고 전파 보다 짧은 전자파

 

왜 u g r i z 파장대일까 ..  

ugriz 측광 시스템은 SDSS (Sloan Digital Sky Survey) 와 함께 사용하기 위해 개발되었으며 SDSS 측광 시스템 이라고도 한다. 

별 밝기의 등급은 기원전 2세기경 히파르코스가 별의 밝기에 따라 6개의 등급으로 처음 분류하였다. 눈으로 보았을 때 가장 밝은 별을 1등급, 가장 어두운 별을 6등급으로 하고 그 사이의 별들을 2~5등급으로 분류, 망원경의 관측을 통해 +6.0보다 큰 (+)값을 가지는 어두운 별들이 발견되었고, (-)등급의 매우 밝은 별들도 등급의 척도가 확장

 

 

광도는 어떻게 측정하는걸까 ..

천문학에서의 밝기는 일정 시간 동안 별 하나가 발산하는 빛의 강도 및 다른 형태의 복사 에너지를 말한다. 또한 이것을 광도라고 한다. 별의 밝기는 반지름과 표면 온도로 구할 수 있다. 그러나 대부분의 별들이 모든 표면에 걸쳐 균일한 에너지를 발산하지는 않는다. 

별의 밝기는 겉보기 등급을 측정해서 값을 구한다. 겉보기 등급이란 지구에서 봤을 때의 별의 밝기등급을 뜻하며, 실제 별의 밝기, 지구에서의 거리, 지구 대기의 영향 등에 따라 결정된다. 

절대 등급이란 모든 별들을 지구에서 10pc 즉 32.6광년 떨어진 곳에 세워 놓았다고 가정했을 때의 밝기로, 별의 실제 광도와 관련이 깊다.

절대 등급과 겉보기 등급 모두가 작아질수록 밝은 별이며, 수치가 클수록 어두운 별이다. 가장 밝은 별의 경우 절대 등급과 겉보기 등급의 값이 작다. 밝은 별과 어두운 별 사이 밝기 등급 차이를 구하려면, 어두운 별의 밝기 등급에서 밝은 별의 밝기 등급을 뺀 뒤 그 값을 기준값 2.512의 지수로 사용하면 된다. 공식으로 간단히 나타내면 다음과 같다.

m-n=2.512log(l n /l m)

(m:어두운 별, n:밝은 별, l m:어두운 별의 광도, l n:밝은 별의 광도)

별은 지구에서의 거리에 따라 겉보기 등급이 달라진다. 따라서 겉보기 등급으로 별들의 실제 밝기를 비교할 수 없다. 이러한 별들의 실제 밝기를 비교하는 방법으로 절대등급을 사용한다.

 

 

 

 

 

참고문헌

[Dacon 답변요청] 각 type에 대한 설명 - DACON

세계의 망원경 | 망원경 | 천문학습관 | 천문우주지식정보 (kasi.re.kr)

천체 유형 분류 대회 1등팀 처음해봐요 코드 설명 자료 - DACON

항성의 특징 | 항성 | 천체 | 천문학습관 | 천문우주지식정보 (kasi.re.kr)

http://astro.vaporia.com/start/passband.html 

 

 

 

 

Classification과 Regression에 대해 알아보기

분류, 회귀.pdf

0.30MB

머신러닝의 학습 프로세스

• 인공지능의 토대가 되는 것으로 다양한 데이터 분석을 통해서 ‘예측’에 무게중심을 둔다.
• 머신러닝의 종류

분류                          설명

지도 학습	레이블(미리 정해놓은 답)이 달린 데이터로 학습
비지도 학습	레이블 없이 데이터에 내재된 패턴, 특성을 스스로 학습하여 발견하여 학습
강화 학습	시스템의 동작에 대해 보상을 주는 피드백이 있는 학습

 

지도 학습

문제와 정답을 알려주고 학습시킨다.

• 주어진 입력-출력 쌍을 학습한 후에 새로운 입력값이 들어왔을때 출력값을 예측
• 입력(x)과 출력(y)이 주어질 때, 입력에서 출력으로의 매핑 함수 f(x)를 학습하는 것
• y=f(x)

지도학습은 ‘회귀’와 ‘분류’로 나뉜다.

회귀(Regression)문제

• 일반적으로 데이터들을 다차원 공간에 표시한 후 이 데이터들을 가장 잘 설명하는 직선이나 곡선을 찾는 문제
• y=f(x) 에서 입력 x나 출력 y를 보면서 함수 f(x)를 예측한다.

선형회귀

• 임의의 변수 x(독립 변수)와 이 변수에 따른 또 다른 변수 y(종속 변수)와의 상관관계를 모델링하는 기법

비선형회귀

• 관측 데이터가 모델 매개변수의 비선형 조합이고 하나 이상의 독립 변수에 의존하는 함수에 의해 모델링되는 회귀 분석의 한 형태

분류(Classification)문제

• 예측하고자 하는 타겟값이 범주형 변수인 경우
• 회귀와는 다르게 분류는 예측 결과가 연속성을 지니지 않음
• 범주형 변수를 통해 예측하여 예측 결과값이 이산값을 지니고 있는 경우
• 분류의 종류에는 이진분류와 다중분류가 있다

이진분류

• 동전 던지기와 같이 결과 값이 0과 1로 나오는 경우에는 이진 분류로 모델 구성
• 이진 분류는 다중분류에 속함

다중분류

• 다중 분류의 결과 값들의 총합은 1이다
• 다중 분류는 결과 값이 3개 이상일때 사용하며, y값이 0,1,2/0,1,2,3 등으로 구성되어 있을 때 사용