3편의 한국어 분석 — 최신순으로 정렬했어요
두 개 이상의 별이 하나의 이미지에서 혼합되어 나타나는 성상 혼합(stellar blend)은 천문학에서 시각화 및 분석에 상당한 어려움을 초래합니다. 기존에는 단일 별과 성상 혼합을 구분하는 과정이 고가의 장비와 광범위한 전문가 분석을 필요로 하여 비용과 자원 소모가 컸습니다. 이는 LSST, SDSS, DESI, Legacy Imaging Survey, ZTF와 같은 대규모 천문 탐사에서 발생하는 방대한 양의 데이터를 분석하는 데 특히 문제가 됩니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서는 단일 별과 성상 혼합의 저해상도…
본 논문은 베이즈 모델 업데이트를 위한 새로운 베이즈 능동 학습 방법인 '능률적인 베이즈 능동 학습 큐버처(SBALC)'를 제안한다. 이 방법의 핵심은 가우시안 프로세스(GP) 회귀를 사용하여 로그-우도 함수를 능률적인 방식으로 근사하는 것이다. 기존 방식과 달리, 후방 GP에서 많은 샘플을 생성하는 대신 평균 및 분산 함수만을 활용하여 모델 증거 추정기, 중단 기준 및 학습 함수를 구성한다. 구체적으로, 모델 증거 추정은 로그-우도 함수에 GP 사전 분포를 할당하는 베이즈 큐버처 문제로 다루어진다. GP의 후방 평균 함수를 기반…
자율 실험 시스템은 재료 연구에서 과학적 발견을 가속화하지만, 저품질의 노이즈 데이터로 인해 성능이 저하되는 문제가 있습니다. 특히 이미지-스펙트럼(Im2Spec) 및 스펙트럼-이미지(Spec2Im) 변환과 같은 데이터 집약적인 구조-물성 학습 작업에서는 표준 능동 학습 전략이 품질이 낮은 측정을 우선시하여 문제를 악화시킬 수 있습니다. 본 연구는 호기심 기반 샘플링과 물리 정보 기반 품질 제어 필터를 결합한 게이티드 능동 학습 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 단순 조화 진동자 모델 피팅을 기반으로 하여 데이터 수집 중 …
