XAIENCE 2019

Session

Invited talks - Physics and Astronomy 1-1

7 Nov 2019, 14:50

국제회의실 (International Conference Hall) (Seoul National University, College of Natural Sciences, Building 25-1)

Conveners

Invited talks - Physics and Astronomy 1-1

• Min-Su Shin (KASI)

Contribution list Timetable

20. Application of Machine Learning for Big Data Analysis in Astronomy (천문학 자료분석에서의 기계학습의 활용)

Dr Min-Su Shin (KASI)

07/11/2019, 14:50

천문학 관측 자료의 분석의 경우, 관측 환경의 변화 등에 의해서 야기된 관측 부정확성이나 편향성, 그리고 비균질적인 자료 획득 등의 특징적인 문제를 가지고 있다. 이러한 천문 관측 자료의 특성을 고려해서, 천문학자들은 천체나 천체 현상의 검출, 분류, 특성의 추론 등의 문제를 접하게 된다. 이러한 문제들은 관측 자료의 급속한 증가와 함께 더욱 심각해지는데, 기계학습의 활용을 통하여 정량적인 검출, 분류, 추론의 문제들을 해결해 가고자 노력 중이다. 이번 발표에서는 이러한 문제들을 clustering, anomaly detection, classification, regression, recommendation 문제의 시각에서 기계학습을 활용한 사례들을 소개하고, 최근 시도되고 있는 ensemble...

21. Machine Learning In Astrophysics: Estimating Galactic Baryonic Properties from Their Dark Matter

Prof. Ji-hoon Kim (SNU)

07/11/2019, 15:10

As astrophysics and cosmology deal with inherently "cosmological" sizes of data, machine learning is being rapidly adopted in a variety of astrophysical applications. In this talk, I will introduce a pipeline that estimates baryonic (visible) properties of a galaxy based purely on dark matter (DM; invisible) properties in large-scale DM-only simulations. It is shown that our pipeline...