1.  객체 의존과 의존 주입 객체 의존:  변경에 의해 영향을 받는 관계:  한 클래스가 다른 클래스의 메서드를 실행할 때 이를 '의존'한다고 표현한다 예를 들어, 회원가입의 기능을 구현하는 상황이라 가정해보자. MemberRegisterService 클래스가 회원가입의 비즈니스 로직이 구현되어 있는 클래스고MemberDao 클래스가 DB에 회원의 정보를 넣는 로직이 구현되어 있는 클래스라고 할 때,MemberRegisterService는 MemberDao의 메서드들을 사용하게 된다. public class MemberRegisterService { private MemberDao memberDao = new memberDao(); public void regist(RegisterR..

Retrieving Internal Kinematics of Galaxies with Deep Learning Using Single-band Optical Imageshttps://iopscience.iop.org/article/10.3847/2515-5172/abc1db Retrieving Internal Kinematics of Galaxies with Deep Learning Using Single-band Optical Images - IOPscienceGalaxy structure has remained one of the major features of galaxies which contains important physical information we are still uncovering..

우주 관련 데이터 수집 방법  1.  관측 (Observation)망원경, 위성, 탐사선 등을 이용해 우주를 연구지상 관측: 광학 망원경, 전파 망원경 등을 활용 (예: 칠레의 ALMA, 하와이의 CFHT)우주 관측: 우주망원경, 관측 위성 등을 활용 (예: 허블, 제임스 웹 우주망원경) 2.  시뮬레이션 및 모델링 (Simulation & Modeling)슈퍼컴퓨터나 AI를 이용해 우주의 물리 법칙을 기반으로 데이터를 생성하는 방식예: 우주 구조 형성 시뮬레이션 (Illustris, Millennium Run)기후, 자기장, 충돌 시뮬레이션 등 3.  실험 (Experiments)지구나 우주에서 실험을 통해 우주 환경을 재현하거나 분석하는 방식국제우주정거장(ISS) 실험: 미세중력 실험, 우주 방사선 ..

PhotoRedshift-MML: A multimodal machine learning method for estimating photometric redshifts of quasarshttps://academic.oup.com/mnras/article/518/4/5049/6824441?login=false ✨ 주제멀티모달 머신러닝(MML, Multimodal Machine Learning) 기법을 활용하여 퀘이사(Quasar)의 광학적 적색편이(Photometric Redshift)를 예측하는 새로운 방법  🌱 주요 개념  1. 퀘이사의 개념퀘이사(quasar)는 "quasi-stellar object"의 줄임말로, 별처럼 보이지만 실제로는 매우 멀리 있는 강력한 에너지를 방출하는 천체입니다. 퀘이사..

세부 주제를 탐구하던 중 한나가 이 논문을 발견해줬고PhotoRedshift-MML: A multimodal machine learning method for estimating photometric redshifts of quasarshttps://academic.oup.com/mnras/article/518/4/5049/6824441?login=false 이 논문을 읽으며 느낀 것은...너무 어렵다... 우리에겐 우주 관련 전문가가 필요하다!  그리하여... 우리나라 모오든 천문학과 교수님들께 자문 요청 메일 보내기 작전을 수행해따 💌 교수님 메일 내용안녕하세요,  박사님저희는 이화여자대학교 컴퓨터공학과에서 우주 데이터를 주제로 졸업 연구를 시작한 정소은, 이한나, 정은채입니다. 연구 과정에서 천문..

저번 회의를 통해서 이번 졸업 논문의 주제를 대략적으로 잡아보았다💡 주제 : 탐사선 ( 케플러 / 허블 / 로버 등등 ) 의 누락 데이터 복구 우주로 보내지는 탐사선들은 데이터의 누락이 발생하기 쉽고데이터의 절대적인 양 자체가 적기 때문에누락 데이터의 복구가 매우 중요할 것 같다고 판단했다  ㅎㅎ 근데 일단 아는 게 너무 없어숴 ㅎㅎ멀티모달 연합 학습, 멀티 모달 데이터의 복구에 적합한 생성형 AI 모델들(GAN, Diffusion Models 등)에 대해서 조사하고우주 데이터를 얻을 수 있는, 특히 탐사선 데이터를 얻을 수 있는 플랫폼들을 찾아봐야겠다     멀티 모달 연합 학습과 멀티 모달 누락 데이터 복원  관련 논문 - Learning with Missing Modalities a servey ..