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저자정보
최아영 (충북대학교) 김정한 (충북대학교) 임세환 (충북대학교) 피준승 (충북대학교)
저널정보
한국물리학회 새물리 새물리 제73권 제9호
발행연도
2023.9
수록면
785 - 800 (16page)

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우주 거대구조의 비선형 진화과정 속에는 표준모형 너머 새로운 우주론적 패러다임을 구축하기 위해 필요한 중요한 정보가 담겨있기 때문에, 이를 정밀하게 탐색하는 일은 현대 우주론에서 중요한 과제이다. 최근 딥러닝(deep learning)을 활용하여 직접 거대구조 이미지로부터 우주론적 매개변수를 효율적으로 추정하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 거대구조 시계열 데이터 속에는 비선형 효과와 함께 당시 우주를 이루는 에너지 밀도에 대한 정보가 들어가 있기 때문에 시계열 데이터의 상관관계를 효과적으로 학습 할 수 있는 딥러닝 기법을 활용하면 매개변수 추정의 정확도를 높힐 수 있다. 본 논문에서는 트랜스포머(Transformer) 기반 딥러닝 모델을 고안하고, 이를 바탕으로 물질 밀도 계수(Ω<SUB>m</SUB>) 및 물질 요동 진폭을 정량화한 변수(σ<SUB>8</SUB>)를 추정하는 방법을 소개한다.
#Cosmology #Large scale structure #Deep neural networks #우주론 #우주 거대구조 #딥러닝

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 우주 거대구조 시뮬레이션
Ⅲ. 딥러닝 모델
Ⅳ. 결과
Ⅴ. 결론 및 토의
REFERENCES

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