은하 병합 판별, 형태학적 분류기가 최신 머신러닝과 대등한 정밀도 기록
IllustrisTNG·Horizon-AGN 시뮬레이션과 HSC-SSP 관측 자료를 바탕으로 지니 계수(G), M20, 집중도(C)를 계산해 은하 병합 판별 기준을 새로 제시한 연구가 공개됐다. MCMC로 도출한 두 기준은 학습에 쓰이지 않은 IllustrisTNG 모의 HSC-SSP 이미지에서 각각 69.5%, 72.3%의 정밀도를 보여 최신 머신러닝 기법과 대등한 수준이었다. 다만 이 분류기는 병합 전(pre-merger) 은하 선별에만 효과적이었고, 병합 후(post-merger) 은하는 G·M20·C 값으로 비병합 은하와 구분되지 않았다. 적색편이 0.52<z<1 구간에서는 형태학적 분류기가 합성곱 신경망 기반 머신러닝보다 새로운 데이터에 대한 강건성을 더 잘 유지했다.
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