짧은 감마선 폭발과 관련된 중력파 검출 연구

Abstract

최근 수 년간, 짧은 감마선 폭발 현상과 관련된 중력파 신호를 검출하려는 데이터 분석 연구가 미국의 라이고 중력파 검출 실험과 이탈리아의 버고 중력파 검출 실험에서 얻어진 데이터를 이용하여 진행되었다. 데이터 분석의 성능을 향상시키기 위한 하나의 방법으로 기계학습법의 하나인 인공신경망을 데이터 분석 연구에 적용한다. 분석 파이프라인에서 얻어진 신호의 통계량과 물리량을 이용하여 다차원 데이터 표본을 구성한다. 인공신경망을 이용하여 다차원 데이터에 포함된 잡음 신호와 가공된 가상 신호를 구별한다. 본 연구의 결과, 인공신경망을 사용하여 데이터 분류를 수행하였을 때의 성능이 기존의 연구에서 수행한 방법에 비해 향상될 수 있음을 확인 하였다. 또한, 이러한 방법을 적용하였을 때, 짧은 감마선 폭발 현상과 연관된 중력파 신호의 발생원까지의 관측 가능한 거리에 대한 감도를 늘릴 수 있음을 보였다.