MORIA 파이프라인으로 미세중력렌즈 현상 KMT-2019-BLG-0253 고해상도 분석
연구팀은 미세중력렌즈 관측 대상의 허블우주망원경(HST) 고해상도 영상을 자동 처리하고 다중 별 PSF(점확산함수) 피팅을 수행하는 파이프라인 MORIA를 공개했다. HST 영상에서 세 개의 별이 심하게 겹쳐 보이는 KMT-2019-BLG-0253을 대상으로 검증한 결과, 가정한 광원·렌즈 식별 아래에서 중심별 질량 0.65±0.04 태양질량, 렌즈계까지의 거리 2.64±0.22kpc를 얻었고, 행성 질량은 근접(close) 해에서 7.18±0.40 지구질량, 원거리(wide) 해에서 9.48±1.13 지구질량으로 산출됐다. 가능한 해의 수는 절반으로 줄었으나 남은 해는 잘 알려진 close-wide 축퇴 문제를 안고 있다. 이 대상은 향후 로만 우주망원경(Roman Telescope)의 은하 중심부 시간영역 탐사(GBTDS) 영역에 포함되어, 로만 관측 자료로 이번 광원·렌즈 식별을 확인하거나 반박할 수 있다.
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XClass: 외부은하 X선 천체를 기계학습으로 자동 분류하는 다파장 파이프라인 공개
찬드라 X선 관측선(Chandra X-ray Observatory)이 근처 은하에서 검출한 X선 천체 대부분은 천체물리학적 분류가 되어 있지 않다. 연구진은 외부은하의 X선 점광원을 AGN, 저질량·고질량 X선 쌍성(LMXB·HMXB), 변광성(CV), 저질량·고질량 전경 항성, 초신성 잔해의 7개 분류로 나누는 end-to-end 기계학습 파이프라인 XClass를 제시했다. 학습 데이터는 주로 PanSTARRS·2MASS 등 광역 탐사의 측광값을 가진 우리은하 천체인 반면 분류 대상은 허블 우주망원경(HST)의 서로 다른 필터 체계를 써야 한다는 문제를, 분광에너지분포(SED) 변환으로 HST 필터 곡선에 통과시켜 공통 특징 공간의 합성 등급을 만드는 방식으로 해결했다. 분류기는 1단계에서 큰 범주를 나누고 2단계에서 X선 쌍성을 LMXB와 HMXB로 구분하는 비대칭 2단 랜덤 포레스트 구조이며, 광학 등급이 하나 이상 있는 11,374개 천체 기준으로 정확도 99.6%, 균형 정확도 0.90, 보정 오차(ECE) 0.002를 달성했다. 연구진은 후속 논문에서 이 파이프라인을 M31과 M33에 적용할 계획이다.
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NASA 허블 우주망원경(Hubble Space Telescope)이 현지시각 9월 19일 지구 궤도 20만 바퀴를 완주했다. 허블은 이 기념비적 기록을 우주 팽창 속도(허블 상수)에 대한 천문학자들의 측정값을 정밀화하는 데 도움이 될 수 있는 관측으로 기념했다.
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arXiv astro-ph.HE (고에너지)
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