모든 게시글 목록입니다. 최신순으로 정렬되어 있습니다.
스파이킹 신경망(SNN)이 최근 엣지 디바이스와 저전력 AI 솔루션에서 각광받는 이유는, 뉴런이 스파이크(이산적인 전기 펄스) 형태로 정보를 전달함으로써 연산량과 에너지 소비를 최소화할 수 있기 때문이다. 이러한 구조적 특성은 기존의 연속적인 활성값을 사용하는 인공신경망(ANN)과 근본적으로 다르며, 특히 학습 과정에서도 차별점을 만든다. ANN은 역전파를 통해 정확한 미분값을 계산해 가중치를 업데이트하지만, SNN은 스파이크 발생 자체가 비미분 가능하기 때문에 대리 그래디언트(surrogate gradient)라는 근사 방법을 도
Prompted Policy Search(ProPS)는 기존 강화학습 패러다임에 근본적인 변화를 시도한다. 전통적인 RL 알고리즘은 주로 환경으로부터 얻는 스칼라 보상에 기반해 정책을 업데이트한다. 이 접근법은 수학적으로는 깔끔하지만, 실제 문제에서는 목표 설명, 제약 조건, 인간 전문가의 조언 등 텍스트 형태의 풍부한 메타 정보를 무시한다는 한계가 있다. ProPS는 이러한 한계를 극복하기 위해 대형 언어 모델(LLM)을 정책 최적화의 핵심 엔진으로 활용한다. 구체적으로, 에이전트가 환경에서 얻은 보상과 함께 “목표는 ‘공을 잡아
이 논문은 최근 각광받고 있는 ‘신경 붕괴(Neural Collapse, NC)’ 현상을 긴 꼬리 데이터 분류 문제에 적용함으로써, 기존 방법론이 놓치고 있던 핵심적인 정렬 문제를 새롭게 조명한다. NC는 학습이 진행될수록 클래스별 특징 평균(feature means)과 최종 선형 분류기의 가중치가 서로 정렬되고, 전체 클래스가 단순체 등각 긴밀 프레임(simplex ETF) 구조를 이루는 현상이다. 이 구조는 클래스 간 각도가 동일하고, 각 클래스의 특징이 서로 정규 직교하는 최적의 기하학적 배치를 제공한다는 점에서 이론적·실용적
본 논문은 최근 급격히 발전하고 있는 텍스트‑투‑비디오·이미지‑투‑비디오 생성 모델의 ‘움직임 제어’ 라는 부수적 기능을, ‘정밀 움직임 편집’ 이라는 새로운 관점으로 전환한다는 점에서 학술적·산업적 의의가 크다. 기존 연구는 주로 텍스트 프롬프트에 따라 전반적인 동작을 생성하거나, 이미지에 부착된 포즈를 애니메이션화하는 방식에 머물렀다. 그러나 실제 영상 편집 현장에서는 특정 객체의 경로를 미세하게 수정하거나, 특정 구간에서만 움직임을 바꾸고 싶어하는 요구가 빈번히 발생한다. 이러한 요구를 충족시키기 위해 저자들은 입력 영상으로부
이 논문은 현재 LLM 기반 코드 생성 연구가 직면한 근본적인 평가 문제를 짚어낸다. 대부분의 기존 벤치마크는 단순히 코드가 문법적으로 올바른지, 혹은 사전 정의된 테스트 케이스를 통과하는지만을 확인한다. 그러나 실제 산업 현장에서는 코드가 복잡한 의사결정 흐름, 최적화 알고리즘, 그리고 다중 에이전트 간의 전략적 상호작용을 효과적으로 구현해야 한다. 이러한 요구를 반영하기 위해 연구진은 Auction‑Pickup‑Delivery Problem(APDP)이라는 복합 물류 문제를 선택했다. APDP는 입찰 단계에서 불확실한 경쟁 상황
본 논문은 사회 미디어에서 수집된 스트리트 뷰 이미지를 활용하여 도시 홍수와 같은 위기 상황을 실시간으로 모니터링하는 문제를 해결하기 위해 VPR AttLLM 프레임워크를 제안한다. 기존의 VPR 모델들은 교차 소스 시나리오에서 발생하는 시각적 왜곡과 도메인 이동으로 인해 성능이 저하되는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해, 본 논문은 LLMs의 의미론적 추론 및 지리 공간 지식을 주의 메커니즘을 통해 기존 VPR 파이프라인에 통합하는 모델에 무관한 프레임워크를 제시한다. VPR AttLLM은 LLMs을 활용하여 이미지 내에서 위치
본 연구는 현재 딥러닝 커뮤니티에서 널리 사용되는 적응형 옵티마이저인 Adam·RMSProp이 갖는 근본적인 구조적 한계를 지적한다. 기존 적응형 방법은 1차원(각 파라미터)별로 순간적인 1차·2차 모멘트를 추정해 학습률을 조정한다. 이는 각 파라미터가 독립적으로 움직인다는 전제 하에 설계된 것이며, 실제 고차원 손실 표면에서는 파라미터 간 상관관계가 복잡하게 얽혀 있다. 이러한 상관관계를 무시하면, 예를 들어 손실이 좁은 골짜기 형태로 연속되는 경우 한 차원에서는 급격히 감소하지만 다른 차원에서는 완만히 변하는 상황에서, 개별 학
본 논문이 제시하는 LEARN‑Opt 프레임워크는 강화학습에서 보상 함수를 설계하는 전통적인 워크플로우를 근본적으로 재구성한다는 점에서 학술적·실용적 의의가 크다. 기존 방법들은 보통 두 단계, 즉(1) 인간이 정의한 메트릭을 기반으로 후보 보상 함수를 생성하고, (2) 인간 혹은 전문가 피드백을 통해 후보를 정제하는 과정을 거친다. 이러한 접근은 인간 전문가의 가용성에 크게 의존하며, 특히 복잡한 도메인에서는 메트릭 설계 자체가 어려운 문제다. LEARN‑Opt는 LLM을 활용해 시스템 설명과 과제 목표만을 입력으로 받아, 자동으
본 논문은 가속기 설계 언어(ADL) 컴파일러가 갖는 본질적인 복잡성과 예측 불가능성을 지적하고, 이를 보완하기 위한 프로파일링 도구의 필요성을 설득력 있게 제시한다. ADL은 하드웨어 설계와 소프트웨어 개발 사이의 중간 단계에 위치해, 높은 생산성과 성능을 동시에 추구한다. 그러나 고수준 언어의 추상화와 사이클‑정밀 하드웨어 구현 사이의 변환 과정은 다중 단계 최적화와 복잡한 스케줄링을 요구한다. 특히, 데이터 경로 최적화와 제어 흐름 변환은 서로 상충되는 목표를 가질 수 있어, 컴파일러는 휴리스틱 기반 의사결정을 반복한다. 이러
GRPO와 GSPO와 같은 그룹 기반 정책 최적화 기법은 다중모달 모델이 복잡한 입력‑출력 관계를 학습하도록 설계되었으며, 그룹별 롤아웃을 통해 다양한 상황에 대한 행동을 동시에 평가한다. 이러한 접근법의 핵심 장점은 “상대 이점(relative advantage)”을 이용해 동일한 보상을 받은 샘플들 사이에서도 미세한 차이를 포착할 수 있다는 점이다. 그러나 실제 학습 과정에서 특정 그룹 내 모든 응답이 동일한 보상을 받는 경우, 이점 추정값이 0에 수렴하게 되고, 결과적으로 정책 업데이트에 필요한 그래디언트가 사라지는 ‘그라디언
Monte Carlo형 신경 연산자(MCNO)는 기존 신경 연산자 연구에서 두드러진 두 가지 한계를 동시에 해결하려는 시도로 볼 수 있다. 첫 번째는 Fourier Neural Operator(FNO)와 같은 스펙트럼 기반 방법이 전제하는 주기성·평행이동 불변성 가정이다. 이러한 가정은 정규 격자나 주기적 경계조건을 갖는 문제에선 효율적이지만, 복잡한 지오메트리·비주기적 경계·비균일 격자에서는 적용이 어려워진다. MCNO는 커널을 임의의 점 집합 위에 정의하고, 이 점들을 Monte Carlo 샘플링으로 선택함으로써 스펙트럼 가정을
TSLEC 논문은 기존의 다중 에이전트 커뮤니케이션 연구에서 간과되던 ‘사회적 전이’를 체계적으로 모델링한 점이 가장 큰 혁신이다. 기존 접근법은 각 에이전트가 환경 보상만을 이용해 독립적으로 언어를 형성하도록 설계돼, 초기 탐색 단계에서 무수히 많은 비효율적인 신호 조합이 발생한다. 이러한 비효율성은 학습 곡선이 완만하고, 최종 프로토콜이 비구조적이며, 환경 변화에 취약한 단점으로 이어진다. TSLEC은 두 가지 핵심 메커니즘을 도입한다. 첫째, 교사‑학생 메커니즘 을 통해 에이전트가 자신의 성공적인 행동‑신호 매핑을 다른 에이전
본 연구는 추론 공격(inference attack)이라는 기존 보안 평가 기법에 LLM 기반 자율 에이전트를 결합함으로써, “전문가 수준의 공격 수행을 비전문가에게 제공한다”는 혁신적인 목표를 설정한다. 먼저, 공격 수행에 필요한 단계—목표 모델 식별, 데이터 수집, 공격 전략 선택, 파라미터 튜닝, 결과 해석—를 명시적으로 행동(action)으로 분해하고, 각각을 LLM이 호출할 수 있는 API 형태로 구현하였다. 이러한 작업‑특화 행동 공간은 에이전트가 불필요한 추론을 최소화하고, 토큰 비용을 크게 절감하도록 설계되었다는 점이
ADALOC이 제시하는 핵심 아이디어는 “키 영역(Access Key Region)”을 모델 파라미터의 일부로 고정하고, 이후 발생하는 모든 파인튜닝·전이학습·도메인 적응 등을 이 영역에만 제한한다는 점이다. 기존의 키 기반 보호 방식은 전체 파라미터에 암호화된 마스크를 적용하거나, 특정 레이어에 비밀값을 삽입한다. 이러한 방법은 모델이 업데이트될 때 마스크가 손상되거나, 새로운 파라미터가 키와 독립적으로 변형돼 보호가 무효화되는 문제가 있다. ADALOC은 처음 키를 선정할 때, 모델의 손실 곡면과 파라미터 민감도를 분석해 “업데
본 논문이 다루는 핵심 문제는 “LLM 기반 시스템이 입력 코드의 사소한 변형에 얼마나 취약한가”라는 질문이다. 특히 COBOL이라는 레거시 언어는 금융·보험·정부 등 핵심 산업에서 아직도 대규모 운영 시스템을 지탱하고 있으며, 그 코드베이스는 대부분 폐쇄형이며 LLM 훈련 데이터에 포함되지 않는다. 따라서 기존의 LLM 평가 방법을 그대로 적용하기 어렵다. 저자들은 이러한 상황을 인식하고, COBOL 코드를 대상으로 하는 전용 견고성 평가 프레임워크를 설계하였다. 첫 번째 기여는 “COBOL 파라그래프 및 전체 프로그램 수준의 변
본 논문은 GNSS 재밍 신호 탐지·위치추정 분야에서 두 가지 혁신적인 요소를 결합한다. 첫째, 저비용·범용적인 SDR 플랫폼인 Ettus USRP X440과 2 × 2 패치 안테나 배열을 활용해 실시간 I/Q 데이터를 확보한다는 점은 실험 재현성과 확장성을 크게 높인다. 전통적인 단일 안테나 기반 AoA 추정은 안테나 간 위상 차이를 이용하지만, 배열이 2 × 2에 불과해 각도 해상도가 제한적이다. 이를 보완하기 위해 저자들은 플랫폼의 이동을 이용한 합성 개구(Synthetic Aperture) 방식을 도입한다. 이동 경로와 속도
본 연구는 6G 시대에 급증하는 초연결 IoT 환경과 자율항공기(AAV)의 협업을 위한 핵심 기술적 과제를 체계적으로 해결하고자 한다. 첫 번째 과제는 사용자 의도를 정확히 파악하는 것이다. 기존의 의도 추론 모델은 주로 텍스트 기반의 명시적 표현에 의존하는데, 실제 현장에서는 음성, 센서 데이터, 비정형 신호 등 다양한 형태의 모호하고 불완전한 입력이 존재한다. 이러한 상황에서 암시적 의도 모델링을 도입함으로써, 입력의 불확실성을 확률적 표현으로 전환하고, 하이퍼차원(Hyperdimensional) 공간에 매핑함으로써 고차원 특성
본 논문은 전통적인 CNN‑Transformer 혼합 구조가 고정된 연산 그래프와 정적인 라우팅 전략에 의존함으로써 발생하는 두 가지 근본적인 한계를 지적한다. 첫 번째는 입력 이미지의 규모·형태가 크게 변동하는 전병 슬라이드(WSI)와 같은 초고해상도 의료 영상에서 불필요한 연산이 과다하게 발생한다는 점이다. 두 번째는 고정 라우팅이 다양한 세포 형태와 조직 구조에 대한 적응성을 저해한다는 점이다. 이를 해결하기 위해 제안된 Shape‑Adapting Gated Experts(SAGE)는 ‘전문가(Expert)’라는 개념을 도입해
본 논문은 인간‑로봇 상호작용(HRI) 분야에서 장기적으로 중요한 문제인 ‘다중모달 피드백을 통한 보상 학습’에 대해 실용적인 해결책을 제시한다. 기존 연구들은 물리적 교정(예: 시연, 물리적 끌어당김)이나 언어적 지시(예: 명령문, 설명) 중 하나에 초점을 맞추었으며, 두 모달리티를 결합하려는 시도는 대부분 규칙 기반이거나 사후 통합 방식에 머물렀다. 이러한 접근은 (1) 물리적 교정이 의도 해석에 불확실성을 내포하고, (2) 언어가 구체적인 행동 매핑을 제공하지 못한다는 근본적인 한계를 극복하지 못한다. QuickLAP은 이러한
본 논문은 최근 급부상하고 있는 비지도형 탐지 기법인 Contrast‑Consistent Search(CCS)의 정렬 평가 가능성을 심도 있게 탐구한다. 기존 CCS는 모델이 특정 입력에 대해 일관된 내부 표현을 생성하는지를 확인함으로써, 토큰 수준의 출력 없이도 모델이 어떤 ‘신념’을 가지고 있는지를 추론한다는 장점이 있다. 그러나 이러한 접근이 실제로 모델이 해로운 내용과 안전한 내용을 어떻게 구분하고, 그 구분이 정렬(Alignment)과 얼마나 연관되는지는 아직 명확히 규명되지 않았다. 연구진은 먼저 CCS가 해로운 진술과
본 논문이 제시하는 MultiGA는 기존 LLM 활용 방식에 중요한 변화를 도입한다. 전통적으로 하나의 사전 학습된 모델을 선택하고, 필요에 따라 파인튜닝하거나 프롬프트 엔지니어링을 적용해 성능을 끌어올리는 것이 일반적이었다. 그러나 파인튜닝은 대규모 데이터와 연산 비용이 요구되며, 프롬프트 설계는 전문가 수준의 노하우가 필요하다. 이에 비해 MultiGA는 “다중 소스 시딩”이라는 아이디어를 통해 여러 LLM의 출력을 동시에 활용한다는 점에서 혁신적이다. 초기 집단을 다양한 모델에서 추출함으로써, 각 모델이 가진 고유한 강점(예:
멜트다운과 스펙터는 현대 CPU가 채택한 사전 실행(out‑of‑order) 및 추측 실행(speculative execution) 메커니즘을 악용한다. 이 메커니즘은 프로그램 흐름을 예측해 미리 명령을 실행하고, 결과를 레지스터와 캐시 같은 마이크로아키텍처 구조에 저장한다. 정상적인 실행이 끝나면 잘못된 추측에 의해 생성된 결과는 폐기되지만, 그 과정에서 캐시 라인에 남은 흔적은 사라지지 않는다. 공격자는 이러한 캐시 잔여물을 타이밍 측정을 통해 읽어 비밀 데이터를 복원한다. 기존 소프트웨어 패치는 특정 명령어 시퀀스에 메모리 장
The paper introduces a new solution concept called 'optimin' in game theory, aiming to maximize the minimum payoff for players under unilateral profitable deviations by others. Optimin extends the conventional Nash equilibrium and is particularly important in cooperative games where players need to
QuotationFinder는 고대 그리스어 및 라틴어 텍스트에서 인용문과 암시를 찾아내는 알고리즘의 개발에 중점을 두고 있습니다. 이 논문은 현존하는 검색 기법이 갖는 한계를 극복하기 위해, 특정 단어나 구절을 찾기 위한 '또는' 검색과 정확한 일치를 요구하는 '그리고' 검색의 문제점을 해결하고자 합니다. 고대 저작물에서 인용문은 현대와 달리 따옴표나 이탤릭체로 표시되지 않으며, 복사자나 편집자가 추가할 가능성이 있습니다. 따라서, QuotationFinder는 이러한 특성을 고려하여 검색 알고리즘을 설계합니다. 저자는 원본과 대
This paper proposes a method to solve the optimal investment problem in situations with multiple random factors affecting stock volatility and returns. It simplifies the complex scenario by assuming perfect correlation among these factors, thereby reducing the multi factor problem to a single factor
This paper addresses the problem of revenue maximization when selling multiple items to a buyer with additive valuations for each item, where the seller has limited information about the distribution from which these valuations are drawn. Unlike traditional Bayesian auction design that assumes perfe
This paper addresses the challenge of identifying multinomial choice models when covariates are bounded rather than having full support. Typically, identification in these models relies on special covariates that span a wide range, but this is not always feasible with real world data where covariate
This paper discusses a general randomized technique to solve 'implicit' linear programming problems where constraints are implicitly defined by an underlying ground set of elements. The authors leverage the structure of these implicit constraints to develop efficient linear program solvers. They app
이 논문은 복잡한 함수의 시퀀스 예측을 위한 새로운 접근법을 제시하고 있습니다. 특히, 이 연구는 대수적 근사와 허미트 파데 다항식(HPP)에 중점을 두고 있으며, 이를 통해 복잡한 시퀀스를 효과적으로 예측할 수 있는 방법론을 개발하였습니다. 1. 대수적 근사의 개념 논문은 대수적 근사를 사용하여 복잡한 함수의 지수 급수를 근사하는 방법에 대해 설명합니다. 이는 허미트 파데 다항식(HPP)을 이용해 수행되며, HPP는 주어진 함수 f 가 지수 급수 형태로 표현될 때, 이를 근사하는 다항식 집합입니다. 2. 허미트 파데 다항식의 구성
본 논문은 양자 개인 정보 검색 프로토콜 에 대한 심도 있는 분석을 제공합니다. 이는 서버로부터 데이터베이스 항목을 비공개로 검색하는 방법으로, Chor, Kushilevitz, Goldreich 및 Sudan의 연구에서 시작된 분야입니다. 본 논문은 공개 데이터베이스가 보편화됨에 따라 더욱 중요해진 이 주제를 다룹니다. 1. 개인 정보 검색 프로토콜의 배경 본 논문은 Chor, Kushilevitz, Goldreich 및 Sudan의 연구에서 시작된 개인 정보 검색 분야를 소개합니다. 이는 서버로부터 데이터베이스 항목을 비공개로
This paper addresses the challenge of making robust inferences in scenarios where data may exhibit complex or unknown weak dependencies. The authors propose a method that utilizes resampled statistics to construct test procedures without relying on the specific correlation structure of the data. The
This paper addresses the challenge of designing efficient deep learning (DL) solutions for Internet of Things (IoT) devices, which often have severe constraints on memory and computational power. These limitations can prevent IoT units from executing DL models that typically require significant reso
Summary : This paper presents a new event triggered control methodology for nonlinear systems that maintains stability while minimizing communication and control inputs. The proposed algorithm ensures the same convergence rate as continuous time feedback control and allows predictable scheduling of
The paper investigates the relationship between the size of auxiliary information and computation time in solving the function inversion problem within a preprocessing model, with a focus on quantum algorithms. The function inversion problem involves finding an input that maps to a given output thro
본 논문은 현대 위성 실험의 복잡성을 고려한 데이터 처리 시스템 개발 방법론에 초점을 맞추고 있다. 특히, 회전 모드에서의 데이터 처리를 위한 SPIPI 알고리즘을 제안하고, 이를 통해 위성 기반 실험에서 발생하는 다양한 자원 관련 제약 조건을 해결하려는 의도가 명확히 드러난다. 1. 시스템 개요 및 문제 인식 현대 위성 실험은 비행 및 지상 세그먼트로 구성된 복잡한 실시간 시스템으로, 크기, 무게, 전력 소비, 실시간 응답 요구사항, 고장 내성 등의 자원 관련 제약 조건을 가진다. 이러한 시스템은 높은 수준의 보증이 필요하며, 하
This paper explores the connection between relational databases and pure Horn functions, focusing on keys with small sizes. It presents structural and complexity results for minimal key sets of these functions. A critical aspect is characterizing Sperner hypergraphs where there exists a unique pure
This paper delves into peer to peer trading in electricity networks, a cutting edge energy management technique that benefits proactive consumers (prosumers) by enabling them to trade energy as goods and services. The study addresses challenges related to modeling transactions both at the virtual la
This paper addresses the challenge of achieving global and semi global regulated state synchronization in homogeneous networks of non introspective agents, particularly under input saturation conditions. The key contribution is a scalable protocol design that does not require detailed knowledge abou
This paper introduces an optimal transport based matching method to nonparametrically estimate linear models with independent latent variables. The core idea is to generate pseudo observations from the latent variables so that the Euclidean distance between the model's predictions and their matched
This paper introduces Shenjing, a novel architecture that aims to achieve energy efficient deep neural networks (DNNs). The primary focus is on addressing the high energy consumption of DNNs, especially in on device AI applications where both computation and communication consume significant amounts
This paper explores how neural networks maintain their performance and structure during training by showing that the weight matrices do not significantly deviate from their initial values. The authors demonstrate that even with minor changes in weights, the network can still achieve rapid convergenc
This paper introduces the Indian EmoSpeech Command Dataset, a new dataset for speech emotion analysis that takes into account both verbal and non verbal components of speech in real life scenarios. The research addresses the challenge faced by traditional models which often operate under controlled
The paper 'Beating the House: Identifying Inefficiencies in Sports Betting Markets' delves into a critical area of financial and sports analytics. The core idea is to develop an algorithm that can consistently generate above market returns by identifying inefficiencies within various sports betting
This research paper focuses on the mathematical modeling of coalescence in multi agent systems. Coalescence is a phenomenon where multiple agents or entities with distinct initial states come together to form one cohesive group, maintaining consensus in their actions and decisions. The authors use g
This paper introduces a new robustness score for continuous time Signal Temporal Logic (STL) specifications. Instead of focusing solely on the most severe point during signal evolution, it uses average scores to extract more information from the entire signal trajectory. This approach emphasizes the
: E(A+M)PEC 코드는 ISM의 열적 진화와 역학적 진화를 일관성 있게 모델링하기 위한 중요한 도구로, 이온화 및 재결합 과정을 포함하여 다양한 물리적 현상을 고려합니다. 특히, 자연에서 가장 풍부한 10가지 원소에 대한 데이터를 기반으로 하며, 최신 태양 원소와 원자 및 분자 데이터를 활용함으로써 정확도를 높였습니다. 이 코드는 ISM의 열적 진화 과정에서 중요한 역할을 하는 여러 물리적 현상을 포함합니다. 이 중 전자 충격 이온화, 흥분 자동 이온화, 복사 및 다이일렉트론 재결합, 전하 교환 반응 등은 ISM의 열적 상태를
: 이 논문은 고에너지 천체물리학에서 중요한 발견 중 하나인 RBS 0413에서의 감마선 방출에 대해 자세히 설명하고 있습니다. RBS 0413은 BL 라케타로 분류되며, 이는 활동 은하핵(AGN) 중 하나로 관찰자의 축 방향에 대해 작은 각도로 제트 축이 기울어져 있는 천체입니다. 이러한 특성 때문에 RBS 0413은 블자르로 분류되며, 이는 고에너지 감마선 방출을 포함한 다양한 에너지 범위에서의 복잡한 스펙트럼을 보여줍니다. 논문에서는 VERITAS와 Fermi LAT 두 가지 관측 장비를 사용하여 RBS 0413의 에너지 분포
본 논문은 ARGO YBJ 실험을 통해 은하 자기장(GMF)이 우주선의 방향성을 어떻게 편향시키는지에 대해 심도 있는 분석을 제시하고 있습니다. 이 연구는 고에너지 우주선(몇 백 테라볼트 이상)에서 관찰되는 편향 현상을 중심으로, 특히 '꼬리 안쪽'과 '손실 공' 지역의 형성을 설명합니다. 1. 은하 자기장(GMF)의 영향 은하 내에서 우주선이 지구까지 도달하는 과정에서 GMF는 주요 역할을 합니다. GMF는 우주선의 방향성을 편향시켜, 원래의 동질성이 깨어나게 됩니다. 이러한 현상은 은하 내에서 두 개의 주요 지역을 형성하는데 기
: 배경 및 연구 의의 테잔 5는 은하계 내에서 가장 밀도가 높은 구형 별 집단 중 하나로, 특히 많은 수의 밀리초 펄사(msPSR)를 포함하고 있어 주목을 받고 있습니다. 이 성단은 지구로부터 약 5.9 kpc(천문학적 단위에서의 거리) 떨어져 있으며, 그 중심에는 매우 높은 별 밀도가 존재하여 별들 간의 상호작용이 활발하게 일어나는 환경을 제공합니다. 관측 방법 및 결과 본 연구에서는 나미비아에 위치한 H.E.S.S. 망원경 배열을 사용해 테잔 5를 관찰하였습니다. 이 망원경은 고에너지 감마선의 에너지와 도착 방향을 정확하게 재
이 논문은 VERITAS 관측기를 통해 Markarian 421이라는 BL Lac 객체의 급성 발광 활동을 연구한 내용을 담고 있다. Markarian 421은 적색편이 z 0.031의 고주파 피크(HBL) BL Lac 객체로, 강렬하고 빠른 변동성을 보이는 특징적인 블라자르이다. 블라자르의 특성 블라자르는 활동은하핵(AGN)의 하위 분류로, 전체 전자기 스펙트럼에서 비열적 방출과 빠른 변동성을 보이는 특징을 가지고 있다. 이는 매우 상대론적인 제트 내에서 발생하는 광자를 시사한다. 이러한 블라자르의 스펙트럼은 일반적으로 낮은 에너
검색어를 입력하세요