천문·천체물리
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.
arXiv astro-ph.HE (고에너지)