외부고리 은하 영상 분석을 위한 파이썬 기반 알고리즘 개발 (Development of a Python-based Algorithm for Image Analysis of Outer-ring Galaxies)

서지정보

· 발행기관 : 한국지구과학회
· 수록지 정보 : 한국지구과학회지 / 43권 / 5호 / 579 ~ 590페이지
· 저자명 : 조훈, 손정주

초록

본 연구는 데이터 과학의 과정에 따른 파이썬 기반의 외부고리 은하 영상 분석 알고리즘 개발을 목적으로 한다.
잠재적 사용자는 학생과 교사를 포함한 시민 과학자로 정하였다. 은하의 실제 데이터를 이용한 분류 연구는 IRAF 라는전문 소프트웨어가 이용되고 있어 일반인이 접근하기에 한계가 있다. 이에 IRAF를 사용한 선행 연구의 결과와 비교 검증이 가능한 외부고리 은하를 분석 대상 천체로 정하여, 영상 분석 알고리즘을 개발하고 그 결과를 검증하였다. 검증결과 총 69개의 외부고리 은하 중 50개(72.5%)가 IRAF 결과와 높은 일치를 보였다. 남은 19개(27.5%)는 시선 방향에겹친 밝은 별의 존재 혹은 은하 내부의 약한 밝기로 인해 IRAF 결과와 다른 낮은 일치를 보였다. 보완 과정을 거친최종 결과물은 공유 및 교육 자료의 활용도를 높이기 위해 전체 사용된 데이터와 알고리즘, 파이썬 코드 파일 및 사용설명서를 GitHub에 탑재하였다.

영어초록

In this study, we aimed to develop a Python-based outer-ring galaxy analysis algorithm according to the datascience process. We assumed that the potential users are citizen scientists, including students and teachers. In the actualclassification studies using real data of galaxies, a specialized software called IRAF is used, thereby limiting the generalpublic's access to the software. Therefore, an image analysis algorithm was developed for the outer-ring galaxies astargets, which were compared with those of the previous research. The results of this study were compared with those ofstudies conducted using IRAF to verify the performance of the newly developed image analysis algorithm. Among the 69outer-ring galaxies in the first test, 50 cases (72.5%) showed high agreement with the previous research. The remaining19 cases (27.5%) showed differences that were caused by the presence of bright stars overlapped in the line of sight orweak brightness in the inner galaxy. To increase the usability of the finished product that has undergone a supplementaryprocess, all used data, algorithms, Python code files, and user manuals were loaded in GitHub and made available asshared educational materials.

참고자료

· 없음