본 논문은 최신 SDSS-DR18 데이터를 활용하여 별-은하 분류를 위한 새로운 섹터 기반 방법론을 소개한다. 하늘을 SDSS 관측 패턴에 맞춰 36개의 섹터로 나누고, 각 섹터별로 전용 CNN 모델을 적용하여 기존 알고리즘 대비 우수한 성능을 달성하였다.
섹터 10과 섹터 16에 대한 실험 결과, 제안 알고리즘은 기존 최신 알고리즘인 CovNet과 MargNet을 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 측면에서 모두 뛰어넘는 성과를 보였다. 또한 두 섹터를 통합한 대규모 데이터셋에서도 제안 알고리즘이 95.25%의 높은 정확도를 달성하였다.
제안 알고리즘은 개별 섹터와 통합 데이터셋 모두에서 우수한 성능을 보였으며, 기존 알고리즘 대비 계산 비용이 크게 낮은 것으로 나타났다. 이는 섹터 기반 접근법이 복잡한 별-은하 분류 문제에 효과적임을 입증한다. 향후 연구에서는 다른 섹터에 대한 적용과 섹터 특화 보조 정보 활용을 통해 분류 성능을 더욱 향상시킬 계획이다.
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by Anumanchi Ag... at arxiv.org 04-02-2024
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