이 연구는 ASKAP 망원경으로 수행된 EMU 파일럿 서베이에서 탐지된 라디오 은하의 검출 파이프라인과 카탈로그를 제시한다.
주요 내용은 다음과 같다:
Gal-DINO 딥러닝 모델을 사용하여 라디오 은하의 형태와 적외선 호스트 위치를 동시에 예측하였다. 이 모델은 약 5,000개의 시각적으로 검사된 라디오 은하와 적외선 호스트 데이터로 학습 및 평가되었다.
예측된 경계 상자와 실제 경계 상자의 교차 면적 비율(IoU)이 0.5 이상인 경우가 99%였으며, 예측된 호스트 위치가 실제 적외선 호스트로부터 3" 이내인 경우가 98%였다.
이를 바탕으로 Selavy 소스 탐지기를 사용하여 211,625개의 라디오 소스 카탈로그를 구축하였다. 이 중 201,211개는 compact하고 unresolved한 소스이며, 나머지 10,414개는 확장된 라디오 형태로 분류되었다.
확장된 라디오 은하는 FR-I, FR-II, FR-x, R, 그리고 기타 희귀 형태로 세분화되었다. 각 소스에는 신뢰도 점수가 포함되어 있다.
라디오 소스를 적외선 및 광학 카탈로그와 교차 매칭하여, 73%의 소스에 대해 적외선 대응천체를 찾았고 36%의 소스에 대해 광도 거리를 확보하였다.
이 연구 결과는 향후 EMU 주 서베이에서 라디오 은하 카탈로그 구축을 위한 기반이 될 것이다.
Ke Bahasa Lain
dari konten sumber
arxiv.org
Pertanyaan yang Lebih Dalam