| 초록 |
□ 연구개요 최신의 항성 이론을 적용하여 외계 행성을 동반하는 모항성의 관측값을 가장 잘 설명하는 최적의 물리량을 결정하는 것이다. 또한, 정밀하게 정의된 모성의 물리량을 바탕으로 별 내부의 물리적 과정을 정교하게 기술하여 항성 모형을 개선하는 것이다. 다양한 모형 인자의 범위를 갖는 방대한 항성 모형군 빅데이터를 구축하고, 베이즈 최적화 방법을 이용한 최적값 판별 코드를 개발한다. 또한, 분광 관측 및 원소 분석을 실시하여, 원소 함량에 따른 최적화된 진화 모형을 결정하고, 모성의 물리량을 찾아낸다. □ 연구 목표대비 연구결과 ▪ 항성 모형군 빅데이터의 계산 - 진화 모형의 개선 - 전주계열에서 적색 거성 팁까지 안정적으로 계산 가능 - 다양한 화학적 조성에 대응 (금속함량, 헬륨함량, 알파원소) - 세밀한 질량 간격 (M=0.15-4.0M<sub>⊙</sub>, △M=0.01M <sub>⊙</sub> ) - 각 모형은 500개 이상의 진화 단계의 내부 구조를 포함한 빅데이터 ▪ 최적화 판별 코드 개발 - 별의 진화 속도를 고려한 모형 판별 알고리즘 개발 - MCMC방법을 이용한 베이즈 최적화 코드 개발 ▪ 분광 분석과 모성의 물리량 결정 - 약 90개 이상의 모성의 분광 관측 및 원소 분석 - 모성의 진화 단계 및 물리량 결정 ▪ 3차원 복사-유체 시뮬레이션 - 작은 질량을 갖는 주계열의 3차원 대기 모형 계산 - 준거성, 적색 거성의 시뮬레이션 지속적 수행 ▪ 라이먼 흡수선 연구 – DLA와 재이온화 지역의 흡수선 모양의 정밀한 계산 - 라이먼 선의 비대칭성을 정량적으로 연구 □ 연구개발결과의 중요성 ▪ 항성 모형 분석의 새로운 방법 제시 - 다양한 인자로 정교하게 계산된 항성 모형군의 빅데이터와 신뢰성 있는 최적화 방법을 통하여, 항성 모형 분석의 효율성과 정확성을 높인다. - 모성을 이용한 항성 모형 연구는 모성의 물리량 파악 뿐 만 아니라 항성 모형의 적용과 개선에 커다란 기여를 할 것이다. (출처 : 연구결과 요약문 2p) |
