🌌MultimodalAI Model for Classifying Galaxy Mergers🌌

🔭 캡스톤 스타트 : 우주정복 7팀

이미지 출처 : Kurzgesagt – In a Nutshell

연구 주제

은하 병합 여부를 분류하는 멀티모달 AI 모델 연구 개발

천문 시뮬레이션 데이터를 기반으로 은하 간 병합 여부(O/X)와 병합의 시간 단계(Pre-merger / Ongoing / Post-merger)를 예측할 수 있는 멀티모달 AI 분류 모델을 개발한다. 이를 위해 은하 이미지와 물리량(질량, 속도, 별 형성률 등)을 결합해 병합의 시간 단계를 자동으로 분류하고, 시계열적 병합 이력까지 추정할 수 있는 AI 기반 은하 병합 탐지 시스템을 구축한다.

기대 효과 및 발전 가능성

기대효과
멀티모달 AI 기술을 활용해 대규모 관측 데이터에서 은하 충돌과 병합 사건을 자동으로 탐지함으로서 은하의 장기적 진화 양상을 이해하는데 기여한다.

추후 발전 가능성
각 은하에 대해 충돌 시점, 동반 은하 후보, 충돌 횟수를 포함하는 시계열적 병합 이력 재구성을 통해 시간에 따른 유기적인 은하 진화 과정을 밝히는데 기여한다.

연구 상세

🔭 아키텍처

🔭 데이터

TNG50-1 데이터

• 병합 은하(Merger): 조건 : SnapNumLastMerger가 현재 snapshot 기준 0.5 Gyr 이내인 경우 개수 : - 개

• 비병합 은하(Non-merger): 조건 : 병합 이력이 없거나 SnapNumLastMerger가 너무 오래 전인 경우 개수: - 개

🔭 디렉토리 구조

.
├── data   
│   ├── processed      # 모델 학습을 위해 전처리된 최종 데이터   
│   └── raw            # 원본 데이터
│
├── models             # 학습된 모델(pkl 등) 저장
│
├── notebooks          # 탐색적 분석, 실험용 노트북
│
├── src
│   ├── data           # 데이터를 로드, 클린징, 변환하는 스크립트
│   ├── feature        # 특징 추출 및 피처 엔지니어링 스크립트
│   └── models         # 모델 정의, 학습, 예측 관련 스크립트

연구 팀

🔭 우주정복 캡스톤 7팀

이한나	정은채	정소은
@hannah0226	@Goldchae	@sunnism03
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🔭 SYENERGI ( 세종-연세-이화 은하 상호작용 연구 네트워크 )

AI팀	천문학팀
이화여자대학교 컴퓨터공학전공	연세대학교 천문우주학과, 세종대학교
이한나, 정은채, 정소은	지웅배교수님, 강희수 연구원님, 이예진 연구원님, 김은택 연구원님

성과

🏆 한국천문연구원 SpaceAI 2025 연구 과제 선정

연구 진행 노트

v1.0.0 (2025-3-) 아키텍처: late fusion, 물리량부 - MLP, 이미지부 - zoobot - 데이터: 물리량 랜덤값 세팅 기타:

v1.x.x (추후 업데이트 예정) 개선한 사항: 최적화 내용: